Detecció d'objectes visuals amb càmera (TfCD): 15 passos (amb imatges)

2024 Autora: John Day | [email protected]. Última modificació: 2024-01-30 08:15

Els serveis cognitius que poden reconèixer emocions, rostres de persones o objectes simples encara es troben en una fase inicial del desenvolupament, però amb l’aprenentatge automàtic aquesta tecnologia es desenvolupa cada vegada més. Podem esperar a veure més d’aquesta màgia en el futur.

Per a un projecte del TU Delft per a TfCD, vam decidir utilitzar els serveis cognitius de visió proporcionats per Microsoft per demostrar com realitzar una anàlisi de reconeixement de visió a les fotos. (Vegeu el vídeo).

NOTA!

L’electrònica i el codi funcionen correctament, però la connexió a Internet del TU Delft estava desactivada, de manera que no tenim un vídeo adequat. Més endavant en penjarem una adequada. Gràcies per entendre!

Pas 1: obteniu la vostra clau d'API

En primer lloc, aneu al lloc de serveis cognitius d’Azure i obteniu la clau API de Computer Vision del lloc de Microsoft. L'enllaç es mostra a continuació:

EXTRA: si voleu provar l'API per divertir-vos una mica, obteniu també la clau per al reconeixement facial i el reconeixement d'emocions. Descarregueu Visual Studios (la versió de la comunitat està bé) i també descarregueu el codi de github per posar-lo a Visual Studios.

Visual Studios:

Github:

Pas 2: reuniu el vostre maquinari

Comenceu a utilitzar el mòdul de càmera Raspberry Pi mitjançant Python i picamera. Faràs fotografies fixes, gravaràs vídeos i aplicaràs efectes d'imatge. Per començar, necessitareu:

• Raspberry Pi, placa de càmera V2, 8MP
• Raspberry Pi 3, model B, 1 GB de RAM per codificar
• LCD de caràcters Adafruit de 16x2
• Ratolí per enllaçar amb el Raspberry Pi
• Teclat per enllaçar amb el Raspberry Pi
• Monitor per enllaçar amb el Raspberry Pi
• Cable Ethernet per enllaçar el Raspberry Pi al web
• Portàtil per a l'entrada
• Conjunt de soldadura per soldar el vostre LCD

Pas 3: soldeu el vostre LCD junts

Utilitzeu el lloc Adafruit per soldar correctament el vostre LCD. L'enllaç es mostra a continuació:

learn.adafruit.com/adafruit-16x2-character…

Pas 4: descarregueu NOOBS per al vostre Raspberry Pi

Descarregueu Raspbian per fer funcionar el vostre Raspberry Pi.

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Vegeu el vostre Raspberry Pi com un petit equip. Necessita monitor, ratolí, teclat i internet. Connecteu-los al vostre Raspberry Pi.

Pas 5: Introducció a Picamera

El mòdul de càmera és un excel·lent accessori per al Raspberry Pi, que permet als usuaris fer fotografies fixes i gravar vídeo en alta definició. Primer de tot, amb el Pi apagat, haureu de connectar el mòdul de càmera al port de la càmera del Raspberry Pi i, a continuació, engegueu el Pi i assegureu-vos que el programari està habilitat. Seguiu les imatges per seguir els passos.

Pas 6: localitzeu el port de la càmera i connecteu-la

Pas 7: obriu l'eina de configuració de Raspberry Pi des del menú principal

Pas 8: assegureu-vos que el programari de la càmera estigui habilitat

Pas 9: vista prèvia de la càmera

Ara la vostra càmera està connectada i el programari està habilitat. Podeu començar provant la previsualització de la càmera.

• Obriu Python 3 des del menú principal
• Obriu un fitxer nou i deseu-lo com a camera.py. És important que no el deseu com a picamera.py.
• Introduïu el codi següent:

1. d'importació de càmeres d'imatges PiCamera
2. a partir del temps importació de son
3. camera = PiCamera ()
4. camera.start_preview () sleep (10) camera.stop_preview ()

• Deseu amb Ctrl + S i executeu amb F5. La previsualització de la càmera s'hauria de mostrar durant 10 segons i després tancar-la. Mou la càmera per previsualitzar el que veu la càmera.
• La previsualització de la càmera en directe hauria d'omplir la pantalla

Pas 10: imatges fixes

L’ús més comú del mòdul de càmera és fer fotografies fixes.

Modifiqueu el codi per reduir la son i afegiu una línia camera.capture ():

camera.start_preview ()

dormir (5)

camera.capture ('/ home / pi / Desktop / image.jpg')

camera.stop_preview ()

• Executeu el codi i veureu la previsualització de la càmera oberta durant 5 segons abans de capturar una imatge fixa. Veuràs que la previsualització s’ajusta a una resolució diferent momentàniament a mesura que es fa la foto.
• Veureu la vostra foto a l’escriptori. Feu doble clic a la icona del fitxer per obrir-lo.

Pas 11: la vostra càmera funciona

SÍ! Següent pas!

Pas 12: Proveu el kit LCD muntat i proveu

Activeu la pantalla LCD seguint els passos secundaris:

Configuració de la pantalla LCD

a.

Instal·lació de la pantalla LCD i comprovació de si la pantalla LCD està soldada correctament.

b.

Pas 13: Obteniu el codi per instal·lar-lo al dispositiu de fabricació pròpia

Obteniu el codi de github:

NOTA: Sembla que el codi no funciona bé a Tronny. Utilitzeu el terminal de Raspbian per iniciar el codi. Col·loqueu el codi (ComputerVision.py) al mapa: home / pi / Adafruit_Python_CharLCD / examples (per alguna raó, només funciona d'aquesta manera, altres mètodes només donaran errors inexplicables)

Obriu el terminal i escriviu:

cd Adafruit_Python_CharLCD / exemples

./ComputerVision.py

Pas 14: feu una foto