Sisukord:
- Tarvikud
- Samm: installige Shunya OS Raspberry Pi 4 -sse
- Samm: installige Shunyaface
- 3. samm: näite kood ja väljund
Video: Näotuvastus Raspberry Pi 4B -l kolmes etapis: 3 sammu
2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:46
Selles juhendis teeme näotuvastust Raspberry Pi 4-l koos Shunya O/S-iga, kasutades Shunyaface'i raamatukogu. Shunyaface on näotuvastus-/tuvastusteek. Projekti eesmärk on saavutada kiireim avastamis- ja äratundmiskiirus väikese energiatarbega riistvaraga, nii et sellised entusiastid saavad teie unistuste tehisintellekti projektid kiiremini ellu viia.
Tarvikud
Raspberry Pi 4B (mis tahes variant)
Raspberry Pi 4B ühilduv toiteallikas
8 GB või suurem mikro -SD -kaart
Monitor
mikro-HDMI-kaabel
Hiir
Klaviatuur
sülearvuti või muu arvuti mälukaardi programmeerimiseks
Samm: installige Shunya OS Raspberry Pi 4 -sse
Shunya OS -iga mikro -SD -kaardi laadimiseks vajate sülearvutit või arvutit, millel on mikro -SD -kaardi lugeja/adapter.
Laadige Shunya OS alla ametlikult väljalaske saidilt
Shunya OS vilkumine SD-kaardil, kasutades siin toodud samme: Shunya OS vilkumine Raspberry Pi 4-l.
Sisestage mikro -SD -kaart Raspberry Pi 4 -sse.
Ühendage hiir ja klaviatuur Raspberry Pi 4 -ga.
Ühendage monitor Raspberry Pi 4-ga mikro-HDMI kaudu
Ühendage toitekaabel ja lülitage Raspberry Pi 4 sisse.
Raspberry Pi 4 peaks käivituma Shunya OS -iga.
Samm: installige Shunyaface
Shunyaface on näotuvastus-/tuvastusteek kõigi Shunya OS -i toetatavate tahvlite jaoks.
Shunyaface'i installimiseks peame selle ühendama wifi -ga
1. Ühendage wifi abil käsuga:
$ sudo nmtui
2. Shunyaface'i ja cmake'i installimine on lihtne, käivitage järgmised käsud:
$ sudo apt värskendus
$ sudo apt install shunyaface cmake
3. samm: näite kood ja väljund
Ülaltoodud koodis loetakse pilti, kasutades funktsiooni imread. See raam edastatakse tuvastusfunktsioonile, mis tagastab näole piirava kasti ning joonistab ka punktid huulte lõpp -punktides ja silmade keskosas.
Laadige kood koos allpool toodud vajalike failidega alla ja tühistage failid, kasutades alltoodud käske:
$ tar -xvzf sample -faceetect.tar.gz
$ cd proovipõhine tuvastamine
Kompileerige see käsu abil
$./setup.sh
Käivitage see käsu abil
$./build/facedetect
See näitab teile tuvastatud näoga pilti.
Kirjutage oma kood ja kompileerige
1. Muutke faili src/faceetect-sample.cpp ja lisage sinna oma kood.
2. seejärel käivitage see käsk binaarfaili kompileerimiseks ja ehitamiseks
$./setup.sh
3. Käivitage see käsu abil
$./build/facedetect
Järeldus: Shunyaface aitab teil mõne koodiridaga nägu tuvastada või ära tunda. Kui teile meeldib see õpetus, siis meeldige, jagage ja tähista ka meie siin antud githubi hoidlat
Soovitan:
MATLAB lihtne näotuvastus: 4 sammu
MATLABi lihtne näotuvastus: selle juhendi peamine eesmärk on näidata, kui lihtne on pilditöötlus. MATLABFace abil on näo tuvastamine ja jälgimine olnud oluline ja aktiivne uurimisvaldkond, seetõttu selgitan teile kuidas seda teha saab
Opencv näotuvastus, koolitus ja äratundmine: 3 sammu
Opencv näotuvastus, koolitus ja äratundmine: OpenCV on avatud lähtekoodiga arvutite nägemisraamatukogu, mis on väga populaarne selliste põhiliste pilditöötlusülesannete täitmisel nagu hägusus, piltide segamine, pildi ja video kvaliteedi parandamine, lävimine jne. Lisaks pilditöötlusele see tõestab
Näotuvastus ja tuvastamine - Arduino näotuvastus OpenCV Pythoni ja Arduino abil .: 6 sammu
Näotuvastus ja tuvastamine | Arduino näotuvastus OpenCV Pythoni ja Arduino abil .: Näotuvastus AKA näo ID on tänapäeval üks olulisemaid funktsioone mobiiltelefonides. Niisiis, mul tekkis küsimus " kas ma saan oma Arduino projekti jaoks näo -id " ja vastus on jaatav … Minu teekond algas järgmiselt: 1. samm: juurdepääs meile
Näotuvastus praktikas: 21 sammu
Näotuvastus praktikas: see on teema, mis mind nii lummab, et ajab magama: arvuti nägemine, objektide ja inimeste tuvastamine eelnevalt koolitatud mudeli kaudu
ESP32 CAM näotuvastus MQTT toega - AI-mõtleja: 4 sammu
ESP32 CAM näotuvastus MQTT toega | AI-mõtleja: Tere! Tahtsin jagada oma projekti koodi, kui mul oleks vaja näotuvastusega ESP CAM-i, mis saaks andmeid MQTT-le saata. Nii hästi .. pärast võib -olla 7 tundi kestnud mitme koodinäite vaatamist ja otsimist, mis on mis, on mul lõpp