Registrering af visuelt objekt med et kamera (TfCD): 15 trin (med billeder)

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sidst ændret: 2024-01-30 08:29

Kognitive tjenester, der kan genkende følelser, menneskers ansigter eller simple objekter, er i øjeblikket stadig på et tidligt udviklingsstadium, men med maskinlæring udvikler denne teknologi sig i stigende grad. Vi kan forvente at se mere af denne magi i fremtiden.

For et projekt af TU Delft for TfCD besluttede vi at bruge de visionskognitive tjenester fra Microsoft til at demonstrere, hvordan man udfører en synsgenkendelsesanalyse på fotos. (Se videoen).

BEMÆRK!

Elektronikken og koden fungerer korrekt, men internetforbindelsen på TU Delft var slukket, så vi har ikke en ordentlig video. Vi uploader en ordentlig en senere! Tak for din forståelse!

Trin 1: Hent din API -nøgle

Først skal du gå til Azure -kognitive servicesite og hente Computer Vision API -nøglen fra Microsoft -webstedet. Linket er nedenunder:

EKSTRA: Hvis du vil prøve API'en for at have det sjovt, skal du også få nøglen til ansigtsgenkendelse og følelsesgenkendelse. Download Visual Studios (community -versionen er fin) og download også koden fra github for at indsætte Visual Studios.

Visual Studios:

Github:

Trin 2: Saml din hardware

Kom godt i gang med Raspberry Pi -kameramodulet ved hjælp af Python og picamera. Du tager stillbilleder, optager video og anvender billedeffekter. Til at begynde med skal du bruge:

• Raspberry Pi, Camera Board V2, 8MP
• Raspberry Pi 3, Model B, 1 GB RAM til kodning
• Adafruit 16x2 tegn LCD
• Mus for at linke til Raspberry Pi
• Tastatur til at linke til Raspberry Pi
• Skærm for at linke til Raspberry Pi
• Ethernet -kabel til at forbinde Raspberry Pi med internettet
• Bærbar computer til input
• Loddesæt til lodning af din LCD

Trin 3: Lod din LCD sammen

Brug Adafruit -stedet til at lodde din LCD korrekt. Linket er nedenunder:

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

Trin 4: Download NOOBS til din Raspberry Pi

Download Raspbian for at få din Raspberry Pi til at køre!

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Se din Raspberry Pi som en lille computer. Det har brug for en skærm, mus, tastatur og internet. Tilslut disse til din Raspberry Pi.

Trin 5: Kom godt i gang med Picamera

Kameramodulet er et fantastisk tilbehør til Raspberry Pi, så brugerne kan tage stillbilleder og optage video i fuld HD. Først og fremmest, når Pi er slukket, skal du slutte kameramodulet til Raspberry Pi's kameraport, derefter starte Pi og sikre, at softwaren er aktiveret. Følg billederne for de yderligere trin!

Trin 6: Find kameraporten, og tilslut kameraet

Trin 7: Åbn Raspberry Pi -konfigurationsværktøjet fra hovedmenuen

Trin 8: Sørg for, at kamerasoftwaren er aktiveret

Trin 9: Forhåndsvisning af kamera

Nu er dit kamera tilsluttet, og softwaren er aktiveret, du kan komme i gang ved at prøve forhåndsvisningen af kameraet.

• Åbn Python 3 fra hovedmenuen
• Åbn en ny fil, og gem den som camera.py. Det er vigtigt, at du ikke gemmer det som picamera.py.
• Indtast følgende kode:

1. fra picamera import PiCamera
2. fra tid importere søvn
3. kamera = PiCamera ()
4. camera.start_preview () sleep (10) camera.stop_preview ()

• Gem med Ctrl + S og kør med F5. Kameraets forhåndsvisning skal vises i 10 sekunder og derefter lukke. Flyt kameraet rundt for at få vist, hvad kameraet ser.
• Live -kameraets forhåndsvisning skal fylde skærmen

Trin 10: Stillbilleder

Den mest almindelige anvendelse af kameramodulet er at tage stillbilleder.

Ændre din kode for at reducere søvn og tilføje et kamera. Capture () linje:

camera.start_preview ()

søvn (5)

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

camera.stop_preview ()

• Kør koden, og du vil se kameraets forhåndsvisning åbne i 5 sekunder, før du tager et stillbillede. Du kan se forhåndsvisningen justeres til en anden opløsning et øjeblik, når billedet tages.
• Du kan se dit foto på skrivebordet. Dobbeltklik på filikonet for at åbne det.

Trin 11: Dit kamera fungerer

JA! Næste skridt!

Trin 12: Tag dit monterede LCD -kit og test

Aktiver LCD'en ved at følge deltrinnene:

Konfiguration af LCD

en.

Installation af LCD'et og testning af, om din LCD er korrekt loddet!

b.

Trin 13: Få koden til at installere den på din selvfremstillede enhed

Hent koden fra github:

BEMÆRK: Koden virker ikke godt i Tronny. Brug Raspbian Terminal til at starte koden. Placer koden (ComputerVision.py) på kortet: home/pi/Adafruit_Python_CharLCD/eksempler (Af en eller anden grund fungerer det kun på denne måde, andre metoder giver kun uforklarlige fejl)

Åbn din Terminal og skriv:

cd Adafruit_Python_CharLCD/eksempler

./ComputerVision.py

Trin 14: Tag et billede