Написание программ для Raspberry PI Москва, Питер

Это может показаться фантастикой – дешевый компьютер за 35 баксов определяет лица с высокой точностью. Технологии не стоят на месте – это большой скачок технологий машинного обучения. Теперь возможность определения лиц Вы можете использовать в своих проектах на Raspberry PI.

Для начала работы нам нужно: Raspberry PI 3 B+, как минимальное требование. Лучше использовать Raspberry PI 4 с 4 ГБайтами оперативной памяти. Да, компьютерное зрение требовательно к ресурсам. Еще нам нужна камера. Лучше использовать штатную камеру  Raspberry PI V2 – это камера с высоким разрешением 8МП. Камера использует сенсорную матрицу Sony IMX 219.Она позволяет записывать FULL HD видео 25 кадров/сек.  Подключается ленточный шлейф в штатный разъем Raspberry PI. Камеру нужно подключать при выключенном питании!

Я не буду расписывать процесс установки операционной системы. Проверьте, что у Вас стоит последняя версия программного обеспечения, его необходимо обновить. Введите команды:

sudo apt -y update

sudo apt -y full-upgrade

Дальше нужно включить разрешение для работы камеры:

sudo raspi-config

Откройте меню Interfaces и выберите Camera в Enable

Проверим работоспособность камеры:

raspivid -o my.mp4 -t 5000

Эта команда запишет ролик длительностью 5 сек. Вы получите файл с названием “my.mp4”. Если Вы не смогли записать видео пройдите все пункты еще раз.

Переходим к самому важному установке библиотеке распознавания лиц. Данная библиотека Adam Geitgey и поддерживается на протяжении многих лет. Она содержит множество примеров, проста в установке и применении. Есть даже примеры на Python. Для ее установки наберите:

sudo apt install build-essential \

    cmake \

    gfortran \

    git \

    wget \

    curl \

    graphicsmagick \

    libgraphicsmagick1-dev \

    libatlas-base-dev \

    libavcodec-dev \

    libavformat-dev \

    libboost-all-dev \

    libgtk2.0-dev \

    libjpeg-dev \

    liblapack-dev \

    libswscale-dev \

    pkg-config \

    python3-dev \

    python3-numpy \

    python3-pip \

    zip

Отличные дуплексные переговорные устройства для кассы, банков, ломбардов — это Interactive-2. Современное, дуплексное переговорное устройство с невысокой ценой.

Это Мы установили необходимые для работы зависимости.  Проведем обновление еще раз:

    python3-picamera

sudo pip3 install --upgrade picamera[array]

Необходимо изменить размер файлы подкачки со стандартного значения 100 на 1024. Для этого откроем файл и отредактируем файл:

sudo nano /etc/dphys-swapfile

В нем необходимо найти значение CONF_SWAPSIZE и изменить его. Выходим и сохраняем изменения. Для вступления изменений в силу перегрузите Raspberry PI или введите команду:

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart

Устанавливаем Dlib. Наберитесь терпения. Даже на Raspberry PI 4 это процесс занимает порядка 30 мин:

cd

git clone -b 'v19.6' --single-branch https://github.com/davisking/dlib.git

cd ./dlib

sudo python3 setup.py install --compiler-flags "-mfpu=neon"

Снова возвращаем стандартное значение файлы подкачки:

sudo nano /etc/dphys-swapfile

Теперь значение CONF_SWAPSIZE меняем с 1024 на 100. Перегружаем конфигурационный файл:

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart

Осталось установить библиотеку face_recognition:

sudo pip3 install face_recognition

Все можно пользоваться. Face_recognition отличная библиотека, которая работает на Raspberry PI. Вы можете обучить ее определять лица различных людей, создав базы фотографий. Появились вопросы? Пишите мне постараюсь Вам помочь.