রাস্পবেরি পাই জিরো এবং ওপেনসিভি দিয়ে মুখ এবং চোখ সনাক্তকরণ: 3 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:02

এই নির্দেশে আমি দেখাবো কিভাবে আপনি রাস্পবেরি পাই এবং ওপেনসিভি ব্যবহার করে মুখ এবং চোখ সনাক্ত করতে পারেন। এটি ওপেনসিভিতে আমার প্রথম নির্দেশযোগ্য। আমি রাস্পবেরিতে খোলা সিভি সেট আপ করার জন্য অনেক টিউটোরিয়াল অনুসরণ করেছি কিন্তু প্রতিবারই কিছু ত্রুটি পেয়েছি। যাইহোক আমি সেই ত্রুটিগুলি সমাধান করেছি এবং নির্দেশযোগ্য লেখার কথা ভাবলাম যাতে অন্য সবাই এটি কোন অসুবিধা ছাড়াই ইনস্টল করতে সক্ষম হবে

প্রয়োজনীয় জিনিস:

1. রাস্পবেরি পাই শূন্য

2. এসডি-কার্ড

3. ক্যামেরা মডিউল

এই ইনস্টলেশন প্রক্রিয়াটি 13 ঘন্টারও বেশি সময় নেবে তাই সেই অনুযায়ী ইনস্টলেশনের পরিকল্পনা করুন

ধাপ 1: ডাউনলোড করুন এবং রাস্পবিয়ান ইমেজ ইনস্টল করুন

রাস্পবেরি পাই ওয়েবসাইট থেকে ডেস্কটপ ইমেজ সহ রাস্পবিয়ান স্ট্রেচ ডাউনলোড করুন

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

তারপর আপনার ল্যাপটপে মেমরি কার্ড andোকান এবং ইশার টুল ব্যবহার করে রাস্পবিয়ান ইমেজ বার্ন করুন

এথচার এখান থেকে ডাউনলোড করুন

ইমেজ বার্ন করার পর মেমোরি কার্ডটি আপনার রাস্পবেরি পাই এবং রাস্পবেরিতে পাওয়ার লাগান

ধাপ 2: Opencv সেট আপ করা

বুট প্রক্রিয়ার পরে টার্মিনাল খুলুন এবং ওপেনসিভি ইনস্টল করতে এবং ওপেনসিভির জন্য ভার্চুয়াল পরিবেশ স্থাপনের ধাপগুলি অনুসরণ করুন

পদক্ষেপ:

1. যখনই আপনি কোন নতুন ইনস্টলেশন শুরু করবেন তখন বিদ্যমান প্যাকেজগুলি আপগ্রেড করা ভাল

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

সময়: 2 মি 30 সেকেন্ড

2. তারপর বিকাশকারী সরঞ্জাম ইনস্টল করুন

$ sudo apt-get build-essential cmake pkg-config

সময়: 50 সেকেন্ড

3. এখন প্রয়োজনীয় ছবি I/O প্যাকেজগুলি ধরুন

$ sudo apt-get libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev ইনস্টল করুন

সময়: 37 সেকেন্ড

4. ভিডিও I/O প্যাকেজ

$ sudo apt-get libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev ইনস্টল করুন

$ sudo apt-get libxvidcore-dev libx264-dev ইনস্টল করুন

সময়: 36 সেকেন্ড

5. GTK ডেভেলপমেন্ট ইনস্টল করুন

$ sudo apt-get libgtk2.0-dev ইনস্টল করুন

সময়: 2 মি 57 সেকেন্ড

6. অপ্টিমাইজেশন প্যাকেজ

$ sudo apt-get libatlas-base-dev gfortran ইনস্টল করুন

সময়: 1 মিনিট

7. এখন পাইথন 2.7 ইনস্টল করুন যদি এটি না থাকে। আমার ক্ষেত্রে এটি ইতিমধ্যে ইনস্টল করা ছিল কিন্তু এখনও চেক করুন

$ sudo apt-get python2.7-dev ইনস্টল করুন

সময়: 55 সেকেন্ড

8. এখন opencv সোর্স ডাউনলোড করে আনজিপ করুন

$ cd

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

সময়: 1 মি 58 সেকেন্ড

9. opencv_contrib সংগ্রহস্থল ডাউনলোড করা

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

সময়: 1 মি 5 সেকেন্ড

10. এখন opencv এবং opencv_contrib সম্প্রসারিত করা হয়েছে কিছু স্থান বাঁচাতে তাদের জিপ ফাইল মুছে দিন

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

সময়: 2 সেকেন্ড

11. এখন পিপ ইনস্টল করুন

$ wget

$ sudo পাইথন get-pip.py

সময়: 50 সেকেন্ড

12. ভার্চুয়ালেনভ এবং ভার্চুয়ালেনভ্র্যাপার ইনস্টল করুন, এটি আমাদের ভবিষ্যতের প্রকল্পগুলির জন্য পৃথক, বিচ্ছিন্ন পাইথন পরিবেশ তৈরি করতে দেবে

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

সময়: 30 সেকেন্ড

13. সেই ইনস্টলেশনের পরে, open/.profile খুলুন

$ nano।/.profile

এবং এই লাইনগুলি ফাইলের নীচে যোগ করুন

# virtualenv এবং virtualenvwrapper

WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs উৎস /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

এখন পরিবর্তনগুলি পুনরায় লোড করতে আপনার source/.profile উৎস করুন

$ source ~/.profile

সময়: 20 সেকেন্ড

14. এখন সিভি নামে একটি পাইথন ভার্চুয়াল এনভি তৈরি করুন

$ mkvirtualenv সিভি

সময়: 10 সেকেন্ড

15. পরবর্তী ধাপ হল numpy ইনস্টল করা। এটি কমপক্ষে আধা ঘন্টা লাগবে যাতে আপনি কিছু কফি এবং স্যান্ডউইচ খেতে পারেন

$ pip ইনস্টল numpy

সময়: 36 মি

16. এখন কম্পাইল করুন এবং opencv ইনস্টল করুন এবং নিশ্চিত করুন যে আপনি এই কমান্ড ব্যবহার করে সিভি ভার্চুয়াল পরিবেশে আছেন

$ workon সিভি

এবং তারপর Cmake ব্যবহার করে বিল্ড সেটআপ করুন

$ cd open/opencv-3.0.0/

$ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE D -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local D -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON / -D INSTALL_PYTHON_EXLE_EXLEX_EXLEX_EXLEX_EXLEX_EXLEX_EXLEX_EXLEX_PLEXEX_PLEX- D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = অফ..

সময়: ৫ মিনিট

17. এখন বিল্ড সেটআপ, কম্পাইল প্রক্রিয়া শুরু করার জন্য মেক চালান। এটি একটি সময় নিতে যাচ্ছে যাতে আপনি এটি রাতারাতি চালাতে পারেন

$ তৈরি করুন

আমার ক্ষেত্রে 'মেক' আমাকে একটি ত্রুটি ফেলে দিয়েছে যা ffpmeg এর সাথে সম্পর্কিত ছিল। অনেক অনুসন্ধানের পর আমি সমাধান খুঁজে পেয়েছি। Opencv 3.0 ফোল্ডারে যান তারপর মডিউল তারপর videoio এর ভিতরে src এ যান এবং cap_ffpmeg_impl.hpp এই ফাইল দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp এবং রান করুন আবার

সময়: 13 ঘন্টা

যদি এটি কোনও ত্রুটি ছাড়াই সংকলিত হয় তবে এটি ব্যবহার করে রাস্পবেরি পাইতে ইনস্টল করুন:

$ sudo ইনস্টল করুন

$ sudo ldconfig

সময়: 2 মিনিট 30 সেকেন্ড

18. ধাপ 17 সম্পন্ন করার পর আপনার opencv বাইন্ডিং /usr/local/lib/python-2.7/site-packages- এ থাকা উচিত। এটি ব্যবহার করে যাচাই করুন

$ ls -l /usr/local/lib/python2.7/site-packages

মোট 1549 -rw-r-r-- 1 রুট স্টাফ 1677024 ডিসেম্বর 3 09:44 cv2.so

19. এখন শুধু বাকি আছে cv2.so ফাইলকে সিভি পরিবেশের সাইট-প্যাকেজ ডিরেক্টরিতে sym-link করুন

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-package/

$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

20. ব্যবহার করে আপনার opencv ইনস্টলেশন যাচাই করুন:

$ workon সিভি

$ পাইথন >>> আমদানি করুন cv2 >>> cv2._ version_ '3.0.0' >>>

ধাপ 3: মুখ এবং চোখ সনাক্তকরণ

এখন আসুন মুখ শনাক্ত করার চেষ্টা করি

প্রথম কাজটি হল ব্যবহার করে ক্যামেরা সক্ষম করা:

$ sudo raspi-config

এটি একটি কনফিগারেশন স্ক্রিন নিয়ে আসবে। অপশন 5 তে স্ক্রোল করতে আপনার তীরচিহ্নগুলি ব্যবহার করুন: ক্যামেরা সক্ষম করুন, ক্যামেরা সক্ষম করতে আপনার এন্টার কী টিপুন, এবং তারপর শেষ বোতামে তীর চাপুন এবং আবার এন্টার চাপুন। পরিশেষে, কনফিগারেশন প্রভাবিত করার জন্য আপনাকে আপনার রাস্পবেরি পাই পুনরায় বুট করতে হবে।

এখন সিভি পরিবেশে পিকামেরা [অ্যারে] ইনস্টল করুন। এর জন্য নিশ্চিত করুন যে আপনি সিভি পরিবেশে আছেন। যদি আপনি আপনার পাই পুনরায় বুট করেন, সিভি পরিবেশে আবার প্রবেশ করতে শুধু টাইপ করুন:

$ source ~/.profile

$ workon সিভি

এখন পাই ক্যামেরা ইনস্টল করুন

$ pip install "picamera [array]"

ব্যবহার করে face-detection-test.py bu চালান:

পাইথন face-detection-test.py

যদি এটি কোনও ত্রুটি ছুঁড়ে ফেলে তবে স্ক্রিপ্টটি চালানোর আগে এই কমান্ডটি টাইপ করুন

sudo modprobe bcm2835-v4l2

এখন আপনি মুখ সনাক্তকরণের জন্য যেতে ভাল। চেষ্টা করুন এবং আপনার ফলাফল ভাগ করুন

চিয়ার্স!