Billedbehandling med Raspberry Pi: Installation af OpenCV og billedfarveseparation: 4 trin

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sidst ændret: 2024-01-30 08:26

Dette indlæg er det første af flere billedbehandlingsvejledninger, der skal følges. Vi ser nærmere på de pixels, der udgør et billede, lærer at installere OpenCV på Raspberry Pi, og vi skriver også test scripts for at fange et billede og også udføre farveseparation ved hjælp af OpenCV.

Videoen ovenfor giver dig en masse yderligere oplysninger, der hjælper dig med at få en bedre forståelse af billedbehandling og hele installationsprocessen. Jeg anbefaler på det kraftigste, at du ser det først, da dette skrevne indlæg kun vil dække det absolutte grundlæggende, der kræves for at genskabe dette selv.

Trin 1: Forbered Raspberry Pi

Til dette projekt vil jeg bruge Raspberry Pi 3B+, selvom du kan bruge enhver anden variant, du måtte have. Inden vi kan starte kortet, skal vi blinke et billede til Raspberry Pi. Brug venligst skrivebordsversionen til dette, da vi har brug for GUI -komponenterne. Du kan blinke billedet ved hjælp af Etcher. Vi skal derefter tage stilling til følgende to ting:

Netværksadgang:

Du kan enten tilslutte et ethernet -kabel, hvis du vil bruge en kabelforbundet forbindelse, men jeg bruger den indbyggede WiFi.

RPi -kontrol:

Vi skal også installere noget software og skrive nogle scripts for at få dette til at fungere. Den enkleste måde at gøre dette på er ved at slutte et display, tastatur og mus til kortet. Jeg foretrækker at bruge SSH og fjernadgang, så det er det, jeg vil bruge til videoen.

Hvis du vil styre Raspberry PI eksternt, skal du læse det følgende indlæg, der dækker alt, hvad du har brug for at vide om at gøre det.

www.instructables.com/id/Remotely-Accessing-the-Raspberry-Pi-SSH-Dekstop-FT/

Du skal blot indsætte microSD -kortet i dit kort og derefter tænde det. Den første ting, vi skal gøre, er at aktivere kameraet. Du kan gøre dette ved at åbne terminalen og indtaste:

sudo raspi-config

Du navigerer derefter til elementet "Interfacing Options", efterfulgt af "Camera" for at aktivere det. Det vil bede dig om at genstarte, så sig ja til dette, og giv brættet et minut til at starte op igen.

Den næste ting, vi skal gøre, er at teste, om kameraet fungerer korrekt. Dette kan gøres ved at køre følgende kommando:

raspistill -o test.jpg

Kommandoen ovenfor fanger et billede og gemmer det i /home /pi -biblioteket. Du kan derefter åbne filhåndteringen og se dette for at bekræfte, om alt fungerer, som det skal.

Vi opdaterer derefter operativsystemet ved at køre følgende kommando:

sudo apt update && sudo apt full -upgrade -y

Dette trin kan tage noget tid afhængigt af din netværksforbindelse, men det anbefales at gøre det.

Trin 2: Installation af OpenCV

Vi bruger PIP, som er pakkeinstallationsprogrammet til python for at installere nogle af modulerne, så sørg for at det er installeret ved at køre følgende kommando:

sudo apt installer python3-pip

Når dette er gjort, skal vi installere de afhængigheder (ekstra software), der er nødvendig, før vi kan installere OpenCV selv. Du skal køre hver af følgende kommandoer, og jeg vil kraftigt anbefale at åbne dette indlæg i Raspberry Pi -browseren og derefter kopiere/indsætte kommandoerne.

• sudo apt installere libatlas-base-dev -y
• sudo apt installer libjasper -dev -y
• sudo apt installere libqtgui4 -y
• sudo apt installere python3 -pyqt5 -y
• sudo apt installere libqt4 -test -y
• sudo apt installer libhdf5-dev libhdf5-serial-dev -y
• sudo pip3 installer opencv-contrib-python == 4.1.0.25

Dette installerer OpenCV for os. Inden vi kan bruge det, skal vi installere picamera -modulet, så vi kan bruge Raspberry Pi -kameraet. Dette kan gøres ved at køre følgende kommando:

pip3 installer picamera [array]

Trin 3: Test af OpenCV

Vi vil nu skrive vores første script for at sikre, at alt er installeret korrekt. Det vil simpelthen tage et billede og derefter vise det på skærmen. Kør følgende kommando for at oprette og åbne en ny scriptfil:

sudo nano test-opencv.py

Jeg anbefaler kraftigt at kopiere scriptet fra filen herunder og derefter indsætte det i den nye fil, du har oprettet. Eller også kan du simpelthen skrive det hele ud.

github.com/bnbe-club/opencv-demo-diy-27

Når det er gjort, skal du blot gemme filen ved at skrive "CTRL+X", derefter Y og derefter ENTER. Scriptet kan køres ved at indtaste følgende kommando:

python3 test-opencv.py

Du skal kunne se et billede på skærmen og se videoen for at bekræfte, hvis det er nødvendigt. Husk også at trykke på en vilkårlig tast på tastaturet for at afslutte scriptet. Det lukkes IKKE, når du lukker vinduet.

Trin 4: Farveseparation

Nu hvor alt fungerer som det skal, kan vi oprette et nyt script for at få et billede og derefter vise de enkelte farvekomponenter. Kør følgende kommando for at oprette og åbne en ny scriptfil:

sudo nano image-components.py

Jeg anbefaler kraftigt at kopiere scriptet fra filen herunder og derefter indsætte det i den nye fil, du har oprettet. Eller også kan du simpelthen skrive det hele ud.

github.com/bnbe-club/opencv-demo-diy-27

Når det er gjort, skal du blot gemme filen ved at skrive "CTRL+X", derefter Y og derefter ENTER. Scriptet kan køres ved at indtaste følgende kommando: python3 image-components.py. Du skal kunne se det taget billede sammen med de blå, grønne og røde komponenter på skærmen. Se videoen for at bekræfte, hvis det er nødvendigt. Husk også at trykke på en vilkårlig tast på dit tastatur for at afslutte scriptet. Det lukkes IKKE, når du lukker vinduet.

Så det er så let at komme i gang med OpenCV ved hjælp af Raspberry Pi. Vi vil fortsætte med at oprette nogle flere scripts, der viser dig nogle avancerede funktioner. OpenCV -videoer og indlæg som disse går live på søndag, men tilmeld dig vores YouTube -kanal for at blive underrettet.

YouTube -kanal:

Tak fordi du læste!