اكتشاف الوجه في الوقت الحقيقي على RaspberryPi-4: 6 خطوات (بالصور)

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:38

في Instructable ، سنقوم باكتشاف الوجه في الوقت الفعلي على Raspberry Pi 4 باستخدام Shunya O / S باستخدام مكتبة Shunyaface. يمكنك تحقيق معدل إطار اكتشاف من 15 إلى 17 على RaspberryPi-4 باتباع هذا البرنامج التعليمي.

اللوازم

1. Raspberry Pi 4B (أي متغير)

2. مصدر طاقة متوافق مع Raspberry Pi 4B

3. بطاقة SD الصغيرة 8 جيجابايت أو أكبر

4. المراقبة

5. كابل micro-HDMI

6. الفأر

7. لوحة المفاتيح

8. كمبيوتر محمول أو كمبيوتر آخر (يفضل Ubuntu-16.04) لبرمجة بطاقة الذاكرة

9. USB Webcam

الخطوة 1: تثبيت Shunya OS على Raspberry Pi 4

ستحتاج إلى كمبيوتر محمول أو كمبيوتر (يفضل أن يكون مع Ubuntu-16.04) وقارئ / محول بطاقة micro SD لتحميل بطاقة micro SD بنظام Shunya OS.

1) قم بتنزيل Shunya OS من موقع الإصدار الرسمي

2) Flash Shunya OS على بطاقة SD باستخدام الخطوات الموضحة أدناه:

ط) انقر بزر الماوس الأيمن على الملف المضغوط الذي تم تنزيله وحدد استخراج هنا

ب) بمجرد فك ضغط الصورة ، انقر نقرًا مزدوجًا على مجلد الصورة الذي تم فك ضغطه حيث ستجد الصورة ومعلومات الإصدار

ج) انقر بزر الماوس الأيمن على الصورة (ملف.img)

4) حدد فتح باستخدام -> كاتب صورة القرص

v) اختر الوجهة كقارئ بطاقة SD

سادسا) أدخل كلمة المرور الخاصة بك

سيبدأ هذا في وميض بطاقة SD. تحلى بالصبر وانتظر حتى تومض بطاقة الذاكرة الرقمية المؤمنة بالكامل (100٪)

الخطوة 2: الإعداد والتوصيلات

كما هو موضح في الصورة أعلاه عليك القيام بالأمور التالية:

1) أدخل بطاقة micro SD في Raspberry Pi 4.

2) قم بتوصيل الماوس ولوحة المفاتيح بـ Raspberry Pi 4.

3) قم بتوصيل الشاشة بـ Raspberry Pi 4 عبر micro-HDMI

4) قم بتوصيل كاميرا الويب USB بـ Raspberry Pi 4

5) قم بتوصيل كابل الطاقة وتشغيل Raspberry Pi 4.

سيؤدي هذا إلى تشغيل Shunya OS على RaspberryPi-4. قد يستغرق التمهيد الأول بعض الوقت حيث يتم تغيير حجم نظام الملفات بحيث يشغل بطاقة SD بأكملها. بعد بدء تشغيل نظام التشغيل ، سترى شاشة تسجيل الدخول. فيما يلي تفاصيل تسجيل الدخول:

اسم المستخدم: shunya

كلمة المرور: shunya

الخطوة 3: تثبيت Shunyaface (مكتبة اكتشاف الوجوه / التعرف عليها)

لتثبيت Shunyaface ، نحتاج إلى توصيل RaspberryPi-4 بالشبكة المحلية أو شبكة wifi

1. لتوصيل RPI-4 بشبكة wifi ، استخدم الأمر التالي:

sudo nmtui دولار

2. لتثبيت shunyaface و cmake (تبعية) لتجميع الرموز و git (لتنزيل الكود الفعلي) ، أدخل الأمر التالي:

تحديث $ sudo opkg && sudo opkg تثبيت shunyaface cmake git

ملاحظة: قد يستغرق التثبيت حوالي 5-6 دقائق حسب سرعة الإنترنت لديك

الخطوة 4: قم بتنزيل الكود

الكود متاح على جيثب. يمكنك تنزيله باستخدام الأمر التالي:

استنساخ git $

شرح الكود:

يلتقط الكود المحدد الإطارات بشكل مستمر باستخدام وظيفة VideoCapture الخاصة بـ Opencv. يتم إعطاء هذه الإطارات لوظيفة الكشف في Shunyaface والتي بدورها تقوم بإرجاع الإطارات مع مربع محيط مرسوم على الوجه ونقاط مرسومة على العينين والأنف ونهايات الشفاه. لإنهاء الرمز اضغط على الزر "q". بعد الضغط على "q" ، يتم عرض Output FPS على الجهاز.

الخطوة 5: قم بتجميع الكود

لتجميع الكود ، استخدم الأمر التالي:

أمثلة $ cd / example-faceetect

$./setup.sh

الخطوة 6: قم بتشغيل الكود

بمجرد قيامك بتجميع الكود ، يمكنك تشغيله باستخدام الأمر.

$./build/facedetect

يجب أن تشاهد الآن نافذة مفتوحة. عندما يكون الوجه أمام الكاميرا ، فإنه يرسم المربع المحيط وسيكون مرئيًا للمستخدم على النافذة التي فتحت.

تهانينا. لقد أكملت الآن بنجاح اكتشاف الوجه في وقت القراءة على RaspberryPi-4 باستخدام التعلم العميق. إذا كنت تحب هذا البرنامج التعليمي ، فيرجى مشاركة البرنامج التعليمي وتمييز مستودع جيثب الموجود هنا.