by Rain Chu | 3 月 14, 2022 | AI , OpenCV , Python , Raspberry Pi , 人臉辨識
辦公室打卡到底要用甚麼方法最好,是員工卡嗎?還是手機APP定位?還是用打卡鐘?在2020年之後一定是跟你說生物辨識最好,因為又有疫情影響,大家最愛的是「人臉辨識」系統,非接觸,難造假,順便量體溫,噴個酒精,一切都這麼美好,但是只有千金難買好系統,一套好用的人臉辨識系統加上網動輒1萬元台幣,這時工程師的我們一定要自己DIY來一個「人臉辨識」打卡下。
Raspberry Pi 4 的 OpenCV 4 準備
採用 opencv_facerecognition 解決方案
https://github.com/mickey9801/opencv_facerecognition
首先安裝相關的依賴以及DB
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-opencv python3-picamera python3-numpy python3-pil
sudo apt-get install sqlitebrowser
下載 opencv_facerecognition,並且解開壓縮
cd ~
wget https://github.com/mickey9801/opencv_facerecognition/archive/refs/heads/master.zip
unzip master
cd opencv_facerecognition-master/
設定環境人臉辨識的資料以及環境
等等會用到 haarcascade_frontalface_default.xml ,不要用 OpenCV 3版本的,要用之前安裝的版本,我將路徑放在下方
# 複製 xml
cp ~/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml ~/opencv_facerecognition-master/haarcascade_frontalface_default.xml
# 設定環境
python3 setup.py
擷取人臉用來訓練圖像
如果你是用 usb webcam 可以執行 recordface_webcam.py ,如果是用 PiCam 就用 python3 recordface_picam.py,此時會先問你的名字,提供完名字後,會開啟相機,當相機偵測到人臉時候,按下 「f」 鍵,就會開始抓取 30 張人像,放在 dataset 下
python3 recordface_webcam.py # for using webcam
python3 recordface_picam.py # for using PiCam v2
訓練人臉的圖像
在我們的系統中 OpenCV4,要修改 trainer.py 中的程式碼以符合現況
找到 recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 把它改成 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
#recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # or
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
開始訓練,訓練完畢後會在目錄中取得一個 recognizer 目錄,裡面存放訓練後的資料
開始辨識人臉
有了訓練資料後,就可以開始測試準度了,開始前記得也要改一下程式碼,符合現況
找到 Setup LBPH recognizer for face recognition,更改成下面的程式碼
# Setup LBPH recognizer for face recognition
#recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # or LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# Load training data
#recognizer.load(fname) # change to read() for LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read(fname)
存檔後執行 detector_picam.py,就可以在辦公室打卡了
python3 detector_webcam.py # for using webcam
python3 detector_picam.py # for using PiCam v2
未來,再補影片~~相信OpenCV的安裝一定很多困難,只能說關關難關關過~~
by Rain Chu | 3 月 9, 2022 | OpenCV , Raspberry Pi
講在前面,碰觸 OpenCV 已經快20年了,但每次碰每次都需要編譯,各個平台編譯和支援庫都不一樣,即便我已經做了 N 次,我每次要在不同平台導入,都要花上一整天才能編譯成功,老天爺太折磨人了,還好永遠都有大神幫忙協助,這一次靠著 Q-engineering 協助,終於可以成功在 Raspberry Pi 4 執行 OpenCV 4 了。
Raspberry Pi 4 上確認平台是 32 bit or 64bit
先執行 uname -a 確認輸出是否有關鍵字 armv7l , 有的話是 32-bit 版本,如果你有看到關鍵字是 aarch64 則是 64 位元的 OS,要注意 32 bit 和 64 bit 的安裝方法是不同的,以下先示範 32 bit 的安裝方法
OpenCV 版本介紹
現在要安裝的話,推薦都是要安裝 OpenCV 4 以上的版本,在去年 2021 年底推出了 4.5.5 ,完整的支援 DNN module.
OpenCV 安裝前更新 Raspberry Pi
sudo rpi-eeprom-update
sudo rpi-eeprom-update -a
sudo reboot
加大 Raspberry Pi 的 swapfile
開啟以及編輯 dphys-swapfile
sudo nano /etc/dphys-swapfile
找到 CONF_MAXSWAP ,將值調大超過最少 1024 以上,我自己是調到 4096 後,存檔後離開
重新啟動服務
sudo systemctl restart dphys-swapfile
重頭戲,在 RPI 中一鍵安裝 OpenCV 4
# 檢查記憶體要有6.5GB以上再開始
free -m
# 取得 OpenCV-4-5-5.sh 執行檔
wget https://github.com/Qengineering/Install-OpenCV-Raspberry-Pi-32-bits/raw/main/OpenCV-4-5-5.sh
sudo chmod 755 ./OpenCV-4-5-5.sh
./OpenCV-4-5-5.sh
接下來只要你的前置作業無誤,等上約1.5小時就可以看到安裝 OpenCV 成功的訊息
不用一鍵安裝的可以按照順序輸入指令
#!/bin/bash
set -e
echo "Installing OpenCV 4.5.5 on your Raspberry Pi 32-bit OS"
echo "It will take minimal 2.0 hour !"
cd ~
# install the dependencies
sudo apt-get install -y build-essential cmake git unzip pkg-config
sudo apt-get install -y libjpeg-dev libtiff-dev libpng-dev
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev libcanberra-gtk* libgtk-3-dev
sudo apt-get install -y libgstreamer1.0-dev gstreamer1.0-gtk3
sudo apt-get install -y libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstreamer1.0-gl
sudo apt-get install -y libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install -y python3-dev python3-numpy python3-pip
sudo apt-get install -y libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install -y libv4l-dev v4l-utils
sudo apt-get install -y libopenblas-dev libatlas-base-dev libblas-dev
sudo apt-get install -y liblapack-dev gfortran libhdf5-dev
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev
sudo apt-get install -y protobuf-compiler
# download the latest version
cd ~
sudo rm -rf opencv*
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.5.zip
# unpack
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
# some administration to make live easier later on
mv opencv-4.5.5 opencv
mv opencv_contrib-4.5.5 opencv_contrib
# clean up the zip files
rm opencv.zip
rm opencv_contrib.zip
# set install dir
cd ~/opencv
mkdir build
cd build
# run cmake
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D WITH_OPENMP=ON \
-D WITH_OPENCL=OFF \
-D BUILD_TIFF=ON \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D BUILD_TBB=ON \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D WITH_EIGEN=OFF \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D WITH_VTK=OFF \
-D WITH_QT=OFF \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/usr/lib/python3/dist-packages \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
# run make
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig
# cleaning (frees 300 MB)
make clean
sudo apt-get update
echo "Congratulations!"
echo "You've successfully installed OpenCV 4.5.5 on your Raspberry Pi 32-bit OS"
檢查 Raspberry Pi 是否有安裝 OpenCV 成功
不藏私,來做人臉辨識吧!!
參考資料
https://qengineering.eu/install-opencv-4.5-on-raspberry-pi-4.html
https://qengineering.eu/install-opencv-4.5-on-raspberry-64-os.html
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