Как установить OpenCV на Raspberry Pi?

Нам нужно выполнять различные операции с изображением, чтобы извлечь из него полезную информацию. Таким образом, этот процесс применения различных алгоритмов к изображению для получения желаемого результата называется Обработка изображений. Иногда изображение на входе размыто, и мы хотим получить данные из него. Например. Когда грабители приезжают, чтобы схватить велосипед или автомобиль, они в основном приезжают на велосипеде, и на дорогах устанавливаются потолочные камеры, которые фиксируют кадры инцидента. Нам нужно знать регистрационный номер того транспортного средства, на которое приезжают грабители, и это можно легко сделать, используя некоторые алгоритмы обработки изображений. Для обработки изображений на определенных изображениях нам необходимо установить некоторые библиотеки на используемом нами оборудовании. Среди этих библиотек наиболее важным является OpenCV. OpenCV может быть установлен как на ПК, так и на микропроцессоры. Raspberry Pi – это микропроцессор, который используется в различных электронных проектах. После установки операционной системы на Raspberry Pi мы можем выполнять на ней различные задачи по обработке изображений. Установка OpenCV на Raspberry Pi – долгая и напряженная задача. В этой статье мы узнаем, как установить OpenCV на Raspberry Pi для выполнения на нем различных операций обработки изображений.

Обнаружение лица с OpenCV, установленным на Raspberry Pi

Как настроить Raspberry Pi и настроить OpenCV на нем?

Теперь давайте перейдем к настройке Pi и выполнению операций, упомянутых ниже, шаг за шагом, чтобы установить на него OpenCV. Установка OpenCV на Pi – это длительный процесс, который занимает около 4 часов, поэтому, если у вас не хватает времени, чтобы не начать установку, обратитесь к этому руководству, когда вы будете свободны. Наряду с этим Pi нагревается, если он был включен в течение длительного времени, и на нем выполняются операции, требующие времени, поэтому храните его в прохладном месте, когда вы над ним работаете.

Шаг 1: Используемые компоненты

Шаг 2: Выбор модели Raspberry Pi

Несколько моделей Raspberry Pi доступны на рынке. За исключением малины пи ноль, любая модель может быть предпочтительнее. Это связано с тем, что на нуле Пи настройка сети – очень утомительная работа. Последние модели, такие как 3A +, 3B + или 4 можно приобрести. Новый Raspberry Pi 3 – самый быстрый и доминирующий гаджет, выпущенный Фондом Raspberry Pi. Итак, в этом проекте мы будем использовать Raspberry Pi 3B +.

Raspberry Pi 3B +

Шаг 3: Подключение периферийных устройств

После выбора Raspberry Pi мы подключим клавиатуру и мышь к Raspberry Pi. После их подключения используйте кабель HDMI для подключения Pi к телевизору. После установления этих связей мы готовы продолжить.

Шаг 4: Выбор операционной системы

Во-первых, нам понадобится SD-карта с соответствующей операционной системой. При выборе ОС в настоящее время существуют различные альтернативы: от «обычного» Raspbian до специализированных сред для работы с мультимедиа и даже Windows 10 IoT. Нет необходимости во многих приложениях, поэтому мы должны оставить центральный процессор (ЦП) и оперативную память (ОЗУ) как можно больше для приложения потокового мультимедиа. Одной из проблем является то, что Arch Linux рекомендуется для людей, которые имеют достаточно много знаний о Linux. Они очень передовые, и мы будем сталкиваться с проблемами при внедрении сторонних приложений и библиотек. Таким образом, если это ваше первое учреждение домашнего кинотеатра, мы предлагаем выбрать Raspbian Lite. Он управляется из командной строки и может без особых усилий работать в «безголовом» режиме, то есть полностью удаленно получать доступ к системе без использования консоли или экрана.

Распбиан Лайт

Шаг 5: убедитесь, что Raspberry Pi обновлен

Держите источники вашего Pi в актуальном состоянии, в противном случае устаревшее программное обеспечение вызовет некоторые проблемы. Включите средство просмотра виртуальных сетевых вычислений (VNC) на своем Pi, затем подключите Raspberry Pi к средству просмотра VNC. Ниже приведена ссылка для загрузки VNC и последующего подключения его к Pi.

VNC Viewer

Теперь откройте терминал и выполните следующую команду:

sudo apt-get update

Потом,

sudo apt-get upgrade

Будут установлены многочисленные пакеты, и если потребуется, нажмите Y, а затем Enter, чтобы установить их правильно.

Шаг 6: Войдите в Raspberry Pi

Имя пользователя по умолчанию для Raspberry Pi – pi, а пароль по умолчанию – raspberry. Это данные для входа в систему по умолчанию, и при первом входе в систему используйте эти данные для входа в систему pi. Вы также можете изменить эти данные, когда захотите.

Войти в Raspberry Pi

Шаг 7: Создание достаточного пространства на Raspbian для OpenCV

OpenCV получает большой объем памяти, поэтому нам необходимо расширить файловую систему и выделить все пространство для карты памяти. Мы пойдем в командную строку raspberry и наберем следующую команду:

sudo raspi-config

Появится окно, которое будет выглядеть так:

Инструмент настройки

Теперь мы нажмем на Дополнительные параметры и там найдем опцию «Расширить файловую систему». Выберите эту опцию.

Расширить файловую систему

Мы нажмем кнопку «Ввод», а затем нажмем кнопку «Готово». На этом этапе нашу Raspberry Pi необходимо перезагрузить, чтобы изменения вступили в силу. Введите следующую команду, чтобы перезагрузить его:

перезагрузка sudo

После перезагрузки мы проверим, расширилась ли наша файловая система и включено ли все пространство в SD-карту или нет. Выполнив команду df -h, мы можем убедиться, что наш диск расширился:

Тот, кто использует карту micro SD 8 ГБ, может использовать 50% доступного пространства, поэтому удаление Wolfram Engine и LibreOffice может освободить около 1 ГБ пространства. (Помните, что этот шаг не является обязательным).

sudo apt-get purge wolfram-engine

sudo apt-get purge libreoffice *

sudo apt-get clean

sudo apt-get autoremove

Шаг 8: Установка зависимостей

Прежде чем перейти к и зависимостей нам нужно обновить и обновить существующие пакеты, которые установлены на Pi:

sudo apt-get update

Потом,

sudo apt-get upgrade

Теперь мы установим несколько инструментов разработки, которые помогут нам в настройке сборки OpenCV:

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

Для выполнения различных операций с изображениями нам необходимо загрузить несколько форматов изображений с жесткого диска. Эти форматы включают JPEG, PNG и т. Д. Для загрузки этих форматов изображений мы установим несколько пакетов ввода / вывода:

sudo apt-get установить libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

Наряду с этими пакетами ввода / вывода изображений мы также установим пакеты ввода / вывода видео. После установки этих видео пакетов мы сможем загружать различные форматы видео файлов.

sudo apt-get установить libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

sudo apt-get установить libxvidcore-dev libx264-dev

Библиотека OpenCV сопровождает субмодуль с именем highgui, который используется для показа изображений на нашем экране и производства основных графических интерфейсов. Перед компиляцией этого подмодуля нам нужно установить библиотеку разработки GTK:

sudo apt-get установить libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

Несколько матричных операций могут быть выполнены на изображении путем проверки размера изображения и последующего считывания значений пикселей. Мы также можем преобразовать эти значения пикселей в двоичную форму и затем изменить эти двоичные цифры для регенерации изображения. В raspberry pi у нас есть некоторые ограничения при вводе данных, поэтому эти библиотеки важны и должны быть установлены. Следовательно, эти результаты можно улучшить, установив некоторые дополнительные зависимости:

sudo apt-get установить libatlas-base-dev gfortran

Некоторые люди будут работать над Python 2.7, а некоторые будут работать над Python 3. Для компиляции OpenCV должны быть установлены заголовочные файлы Python 2.7 и Python 3:

sudo apt-get установить python2.7-dev python3-dev

В новой версии Raspbian Python 3 уже установлен, и на терминале Lx может появиться сообщение о том, что «Python 3 уже является последней версией». Этот шаг важен, потому что мы можем столкнуться с ошибкой в ​​отношении заголовочного файла с именем Python.h при запуске команды make для компиляции OpenCV.

Шаг 9: Загрузка исходного кода OpenCV

Закончив установку зависимостей, мы будем искать папку архива OpenCV версии 3.3.0 из официального каталога OpenCV.

CD ~

wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.3.0.zip

распаковать opencv.zip

Мы устанавливаем весь пакет OpenCV, поэтому нам нужно включить opencv_contrib также. Загрузите его с официального сайта, а затем распакуйте.

wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.3.0.zip

распаковать opencv_contrib.zip

При загрузке этих каталогов имейте в виду, что версия OpenCV и opencv_contrib должны быть одинаковыми, то есть они должны быть 3.3.0, иначе во время установки будут возникать ошибки компиляции.

Шаг 10: Python 2.7 или Python 3?

С точки зрения производительности Python 2.7 лучше, чем Python 3, но в OpenCV разницы нет. Нам нужно установить pip на Raspberry перед компиляцией OpenCV. Это система управления пакетами, которая используется для установки пакетов программного обеспечения, которые используются в Python. Эти пакеты могут присутствовать в последней версии raspbian по умолчанию, но лучше проверить это с помощью следующих команд.

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

sudo python get-pip.py

sudo python3 get-pip.py

После установки pip настоятельно рекомендуется два пакета, которые необходимо установить во время работы с OpenCV. Первый – virtualenv, а второй – virtualenvwrapper. Мы не можем импортировать OpenCV напрямую в Python, поэтому мы создадим виртуальную среду и затем будем работать в этой среде. Виртуальная среда – это исключительный инструмент, который используется для хранения условий, требуемых различными проектами, в отдельных местах, создавая отдельные среды Python для каждого из них.

sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper

sudo rm -rf ~ / .cache / pip

После установки этих пакетов нам нужно обновить наш файл ~ / .profile, который является скрытым файлом в нашем домашнем каталоге, и включить в его конец следующие строки. Введите следующую команду для входа в каталог:

nano ~ / .profile

Когда каталог открыт, прокрутите вниз и включите следующие строки:

# virtualenv и virtualenvwrapper

export WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON = / usr / bin / python3

источник /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

После включения этих строк нажмите Ctrl + X, сохраните его, нажав Y, и выйдите.

Домашний каталог

Каждый раз, когда мы запускаем терминал и заходим в наш Pi, этот файл точек будет автоматически загружен для нас. Поскольку мы уже вошли в систему, мы вручную набираем source ~ / .profile, чтобы загрузить содержимое файла.

Создание виртуальной среды Python: нам нужно создать виртуальную среду, используя python 2.7 и python 3.

mkvirtualenv cv -p python2

Это создаст среду с именем cv на Python 2.7. Любой, кто хочет создать среду на Python 3, должен ввести команду, указанную ниже:

mkvirtualenv cv -p python3

Проверка того, что мы находимся в виртуальной среде с именем «cv»: когда мы перезагружаем pi, мы не останемся в виртуальной среде, и нам нужно ввести две команды, упомянутые ниже, чтобы перейти в режим виртуальной среды.

источник ~ / .profile

Workon Cv

На рисунке ниже показано, что мы не в режиме виртуальной среды:

LxTerminal

Таким образом, введя две вышеупомянутые команды, мы сможем получить доступ к нашей виртуальной среде. Если мы хотим покинуть виртуальную среду, мы напечатаем деактивировать:

Работа в виртуальной среде

Установка NumPy на Raspbian: единственная зависимость, которая нам нужна для установки OpenCV на Raspberry, – это Numpy. Введите указанную ниже команду, чтобы установить Numpy на Raspberry Pi. Это займет примерно 10 минут для установки:

pip install numpy

Шаг 11: Компиляция и установка OpenCV

Мы скомпилируем и установим OpenCV в виртуальной среде, поэтому убедитесь, что вы работаете в виртуальной среде CV. Если мы не находимся в виртуальной среде, OpenCV не сможет скомпилироваться. Теперь измените каталог на домашний каталог, откройте подкаталог cv 3.3 и затем создайте каталог сборки. После создания каталога сборки вставьте последние пять строк в каталог CMake. Он проверит наличие определенных путей к библиотекам, версии Python и т. Д.

cd ~ / opencv-3.3.0 /

mkdir build

сборка компакт-диска

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE

-D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local

-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON

-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / opencv_contrib-3.3.0 / modules

-D BUILD_EXAMPLES = ON ..

Для тех, кто использует Python 2.7, им придется перейти к выводу CMake, найти раздел Python 2.7 и посмотреть, правильно ли настроены Numpy и пути пакетов. Для тех, кто использует Python 3, проверьте раздел Python 3 прямо под разделом Python 2:

Проверка Python 2.7 Раздел

Теперь мы наконец готовы к компиляции OpenCV. Введите команду make, и она запустит процесс компиляции. На компиляцию уйдет примерно четыре часа, поэтому желательно начинать компиляцию перед сном, чтобы утром, когда вы просыпались, компилировался OpenCV. Ввод одной команды «make» скомпилирует только одно ядро. Хотя процесс занимает немного времени, но вероятность ошибок меньше. Использование команд make -j4 и make -j2 может привести к перегреву Raspberry Pi, а также к ошибкам компиляции:

делатьКомпиляция завершена

Мы установим OpenCV 3 на Raspberry Pi с помощью следующей команды. Выполнение этой команды скопирует соответствующие файлы в их расположение:

sudo make install

Наша установка будет завершена с помощью этой последней команды:

sudo ldconfig

Несколько шагов осталось сейчас, когда мы используем Python 2.7 или Python 3.

Шаг 12: Завершение установки

Вернитесь в домашний каталог, набрав cd ~.

Python 3: Мы будем символически привязывать привязки OpenCV к нашему cv в каталоге python 3, потому что мы скомпилировали привязки OpenCV и python для python 3.

cd ~ / .virtualenvs / cv / lib / python3.5 / site-packages /

ln -s /usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so

Это оно!. Теперь мы установили OpenCV на Raspberry Pi. Теперь мы проверим это в виртуальной среде.

Шаг 13: Тестирование OpenCV

Откройте LxTerminal и напишите исходную команду, а затем команду workon. Когда мы вошли в режим виртуальной среды, мы импортируем привязки OpenCV, набирая python, а затем импортируем cv2. Если нет сообщения об ошибке, это означает, что он был успешно импортирован.

источник ~ / .profile

Workon Cv

питон

>> импорт cv2

После этого мы проверим нашу версию OpenCV, введя следующую команду:

CV2 .__ version__Тестирование]

Мы установили OpenCV на Raspberry 3B +. Теперь мы можем выполнять многочисленные операции по обработке изображений в Python, такие как распознавание цифр, распознавание лиц и т. Д.

Appuals.com является участником партнерской программы Amazon Services LLC, и мы получаем комиссию за покупки, сделанные по нашим ссылкам.