Détection visuelle d'objets avec une caméra (TfCD) : 15 étapes (avec photos)

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:09

Les services cognitifs capables de reconnaître des émotions, des visages de personnes ou des objets simples sont actuellement encore à un stade précoce de développement, mais avec l'apprentissage automatique, cette technologie se développe de plus en plus. Nous pouvons nous attendre à voir plus de cette magie à l'avenir.

Pour un projet de la TU Delft pour le TfCD, nous avons décidé d'utiliser les services cognitifs de vision fournis par Microsoft pour démontrer comment effectuer une analyse de reconnaissance de vision sur des photos. (Voir la vidéo).

REMARQUE!

L'électronique et le code fonctionnent correctement, mais la connexion Internet à la TU Delft était coupée, nous n'avons donc pas de vidéo appropriée. Nous en téléchargerons un plus tard ! Merci de votre compréhension!

Étape 1: Obtenez votre clé API

Tout d'abord, accédez au site des services cognitifs Azure et obtenez la clé API Computer Vision sur le site Microsoft. Le lien est ci-dessous:

EXTRA: Si vous voulez essayer l'API pour vous amuser un peu, procurez-vous également la clé pour la reconnaissance faciale et la reconnaissance des émotions. Téléchargez Visual Studios (la version communautaire convient) et téléchargez également le code depuis github pour le mettre dans Visual Studios.

Visual Studios:

Github:

Étape 2: Rassemblez votre matériel

Commencez avec le module de caméra Raspberry Pi, en utilisant Python et picamera. Vous prendrez des photos, enregistrerez des vidéos et appliquerez des effets d'image. Pour commencer, vous aurez besoin de:

• Raspberry Pi, Carte Caméra V2, 8MP
• Raspberry Pi 3, modèle B, 1 Go de RAM pour le codage
• LCD Adafruit 16x2 caractères
• Souris à relier au Raspberry Pi
• Clavier à relier au Raspberry Pi
• Moniteur à lier au Raspberry Pi
• Câble Ethernet pour relier le Raspberry Pi au web
• Ordinateur portable pour la saisie
• Set de soudure pour souder votre LCD

Étape 3: soudez votre écran LCD ensemble

Utilisez le site Adafruit pour souder correctement votre LCD. Le lien est en bas:

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

Étape 4: Téléchargez NOOBS pour votre Raspberry Pi

Téléchargez Raspbian pour faire fonctionner votre Raspberry Pi !

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Voyez votre Raspberry Pi comme un petit ordinateur. Il a besoin d'un moniteur, d'une souris, d'un clavier et d'Internet. Connectez-les à votre Raspberry Pi.

Étape 5: Premiers pas avec Picamera

Le module caméra est un excellent accessoire pour le Raspberry Pi, permettant aux utilisateurs de prendre des photos et d'enregistrer des vidéos en Full HD. Tout d'abord, avec le Pi éteint, vous devrez connecter le module de caméra au port de caméra du Raspberry Pi, puis démarrer le Pi et vous assurer que le logiciel est activé. Suivez les images pour les étapes suivantes !

Étape 6: localisez le port de la caméra et connectez la caméra

Étape 7: Ouvrez l'outil de configuration Raspberry Pi à partir du menu principal

Étape 8: assurez-vous que le logiciel de l'appareil photo est activé

Étape 9: Aperçu de la caméra

Maintenant que votre caméra est connectée et que le logiciel est activé, vous pouvez commencer en essayant l'aperçu de la caméra.

• Ouvrez Python 3 depuis le menu principal
• Ouvrez un nouveau fichier et enregistrez-le sous le nom camera.py. Il est important de ne pas l'enregistrer sous le nom picamera.py.
• Saisissez le code suivant:

1. depuis picamera importer PiCamera
2. du temps importer le sommeil
3. caméra = PiCamera()
4. camera.start_preview() sleep(10) camera.stop_preview()

• Enregistrez avec Ctrl + S et exécutez avec F5. L'aperçu de la caméra doit s'afficher pendant 10 secondes, puis se fermer. Déplacez la caméra pour prévisualiser ce que la caméra voit.
• L'aperçu de la caméra en direct devrait remplir l'écran

Étape 10: Images fixes

L'utilisation la plus courante du module caméra est de prendre des photos.

Modifiez votre code pour réduire le sommeil et ajoutez une ligne camera.capture():

camera.start_preview()

dormir(5)

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

camera.stop_preview()

• Exécutez le code et vous verrez l'aperçu de la caméra s'ouvrir pendant 5 secondes avant de capturer une image fixe. Vous verrez l'aperçu s'ajuster momentanément à une résolution différente au fur et à mesure que la photo est prise.
• Vous verrez votre photo sur le bureau. Double-cliquez sur l'icône du fichier pour l'ouvrir.

Étape 11: Votre appareil photo fonctionne

OUI! L'étape suivante!

Étape 12: prenez votre kit LCD assemblé et testez-le

Activez l'écran LCD en suivant les sous-étapes:

Configuration de l'écran LCD

une.

Installer l'écran LCD et tester si votre écran LCD est correctement soudé !

b.

Étape 13: Obtenez le code pour l'installer sur votre appareil Selfmade

Obtenez le code sur github:

REMARQUE: Le code ne semble pas fonctionner correctement dans le Tronny. Utilisez le Terminal de Raspbian pour démarrer le code. Placez le code (ComputerVision.py) dans la carte: home/pi/Adafruit_Python_CharLCD/examples (Pour une raison quelconque, cela ne fonctionne que de cette façon, d'autres méthodes ne donneront que des erreurs inexplicables)

Ouvrez votre Terminal et tapez:

cd Adafruit_Python_CharLCD/exemples

./ComputerVision.py

Étape 14: Prenez une photo