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怎樣在樹莓派上設(shè)置OpenCV進(jìn)行人臉檢測

454398 ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-08-05 11:03 ? 次閱讀
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什么是OpenCV?

OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫。 OpenCV是在BSD許可下發(fā)布的,可以免費(fèi)用于學(xué)術(shù)和商業(yè)用途。它具有C ++,PythonJava接口,支持Windows,Linux,Mac OS,iOSAndroid。

OpenCV專為提高計(jì)算效率而設(shè)計(jì),專注于實(shí)時(shí)應(yīng)用。

如何在Raspberry Pi上安裝OpenCV

要安裝OpenCV,我們需要安裝Python。由于Raspberry Pis預(yù)裝了Python,我們可以直接安裝OpenCV。

鍵入以下命令以確保您的Raspberry Pi是最新的,并將Raspberry Pi上安裝的軟件包更新到最新版本。

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

在終端中鍵入以下命令,以便在Raspberry Pi上安裝OpenCV所需的軟件包。

sudo apt install libatlas3-base libsz2 libharfbuzz0b libtiff5 libjasper1 libilmbase12 libopenexr22 libilmbase12 libgstreamer1.0-0 libavcodec57 libavformat57 libavutil55 libswscale4 libqtgui4 libqt4-test libqtcore4

鍵入以下命令以安裝OpenCV 3 for Raspberry Pi上的Python 3, pip3 告訴我們將為Python 3安裝OpenCV。

sudo pip3 install opencv-contrib-python libwebp6

完成這些步驟后,應(yīng)安裝OpenCV。讓我們測試一下我們的工作吧!

測試OpenCV

要檢查OpenCV是否安裝正確,請嘗試鍵入以下內(nèi)容導(dǎo)入OpenCV:

Python3

然后:

import cv2

如果沒有顯示錯(cuò)誤,則安裝成功!

要知道您擁有哪個(gè)版本的OpenCV,請輸入以下命令:/p》

cv2.__version__

此消息告訴您在Raspberry Pi上安裝的OpenCV版本。

推薦的可選庫

還有其他要安裝的庫,當(dāng)你進(jìn)行對象檢測和其他項(xiàng)目時(shí)會(huì)派上用場,所以我很高興修改你也安裝這些。

NumPy

第一個(gè)庫是NumPy - 一個(gè)使Python中的數(shù)組操作易于執(zhí)行的庫。鍵入以下命令安裝NumPy:

pip3 install python-numpy

Matplotlib

第二個(gè)庫是Matplotlib。 Matplotlib是一個(gè)Python繪圖庫,可以跨平臺生成各種硬拷貝格式和交互式環(huán)境的出版物質(zhì)量數(shù)據(jù)。鍵入以下命令安裝Matplotlib:

pip3 install python-matplotlib

現(xiàn)在我們已經(jīng)完成了在Raspberry Pi上安裝OpenCV和有用的附帶庫。讓我們在Raspberry Pi上使用OpenCV進(jìn)行對象檢測和機(jī)器學(xué)習(xí)。

Face使用OpenCV檢測圖片

讓我們從編寫將要檢測的代碼開始面對它收到的圖像。對于面部檢測,您需要一個(gè)級聯(lián)文件。將此文件保存在工作目錄中“haarcascade_frontalface_default.xml”。

輸入要檢測面部的圖像的路徑進(jìn)入下面的代碼并運(yùn)行代碼。

# Import OpenCV library

import cv2

# Load a cascade file for detecting faces

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(“haarcascade_frontalface_default.xml”);

# Load image

image = cv2.imread(‘obamafamily.jpg’)

# Convert into grayscale

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Look for faces in the image using the loaded cascade file

faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)

for (x,y,w,h) in faces:

# Create rectangle around faces

cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2)

# Create the resizeable window

cv2.namedWindow(‘Obama’, cv2.WINDOW_NORMAL)

# Display the image

cv2.imshow(‘Obama’, image)

# Wait until we get a key

k=cv2.waitKey(0)

# If pressed key is ‘s’

if k == ord(‘s’):

# Save the image

cv2.imwrite(‘convertedimage.jpg’, image)

# Destroy all windows

cv2.destroyAllWindows()

# If pressed key is ESC

elif k == 27:

# Destroy all windows

cv2.destroyAllWindows()

運(yùn)行代碼后,它將在面部周圍繪制矩形,如下圖所示。

運(yùn)行代碼后,所有檢測到的面部周圍都會(huì)出現(xiàn)矩形。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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