Detección visual de objetos con una cámara (TfCD): 15 pasos (con imágenes)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:44

Los servicios cognitivos que pueden reconocer emociones, rostros de personas u objetos simples se encuentran todavía en una etapa temprana de desarrollo, pero con el aprendizaje automático, esta tecnología se está desarrollando cada vez más. Podemos esperar ver más de esta magia en el futuro.

Para un proyecto de TU Delft para TfCD, decidimos utilizar los servicios cognitivos de visión proporcionados por Microsoft para demostrar cómo realizar un análisis de reconocimiento de visión en fotos. (Mira el video).

¡¡¡NOTA!

La electrónica y el código funcionan correctamente, pero la conexión a Internet en la TU Delft estaba apagada, por lo que no tenemos un video adecuado. ¡Subiremos uno adecuado más tarde! ¡Gracias por entender!

Paso 1: obtenga su clave de API

Primero, vaya al sitio de servicios cognitivos de Azure y obtenga la clave API de Computer Vision en el sitio de Microsoft. El enlace está abajo:

EXTRA: Si quieres probar la API para divertirte un poco, obtén también la clave para el reconocimiento facial y el reconocimiento de emociones. Descarga Visual Studios (la versión comunitaria está bien) y también descarga el código de github para ponerlo en Visual Studios.

Estudios visuales:

Github:

Paso 2: reúna su hardware

Comience con el módulo de cámara Raspberry Pi, usando Python y picamera. Tomarás fotografías, grabarás videos y aplicarás efectos de imagen. Para empezar, necesitará:

• Raspberry Pi, placa de cámara V2, 8MP
• Raspberry Pi 3, modelo B, 1 GB de RAM para codificación
• Pantalla LCD Adafruit de 16x2 caracteres
• Ratón para vincular a la Raspberry Pi
• Teclado para vincular a la Raspberry Pi
• Monitor para vincular a la Raspberry Pi
• Cable Ethernet para vincular la Raspberry Pi a la web
• Laptop para entrada
• Juego de soldadura para soldar su LCD

Paso 3: suelde su pantalla LCD

Utilice el sitio de Adafruit para soldar su LCD correctamente. El enlace está abajo:

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

Paso 4: descarga NOOBS para tu Raspberry Pi

¡Descarga Raspbian para que tu Raspberry Pi funcione!

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Vea su Raspberry Pi como una computadora pequeña. Necesita monitor, mouse, teclado e internet. Conéctelos a su Raspberry Pi.

Paso 5: Introducción a Picamera

El módulo de la cámara es un gran accesorio para Raspberry Pi, que permite a los usuarios tomar fotografías y grabar videos en Full HD. En primer lugar, con la Pi apagada, deberá conectar el módulo de la cámara al puerto de la cámara de la Raspberry Pi, luego iniciar la Pi y asegurarse de que el software esté habilitado. ¡Siga las imágenes para ver los pasos adicionales!

Paso 6: Ubique el puerto de la cámara y conecte la cámara

Paso 7: abra la herramienta de configuración Raspberry Pi desde el menú principal

Paso 8: asegúrese de que el software de la cámara esté habilitado

Paso 9: Vista previa de la cámara

Ahora que su cámara está conectada y el software está habilitado, puede comenzar probando la vista previa de la cámara.

• Abra Python 3 desde el menú principal
• Abra un archivo nuevo y guárdelo como camera.py. Es importante que no lo guarde como picamera.py.
• Ingrese el siguiente código:

1. desde picamera importar PiCamera
2. desde el momento de importar el sueño
3. cámara = PiCamera ()
4. camera.start_preview () sleep (10) camera.stop_preview ()

• Guarde con Ctrl + S y ejecute con F5. La vista previa de la cámara debe mostrarse durante 10 segundos y luego cerrarse. Mueva la cámara para obtener una vista previa de lo que ve la cámara.
• La vista previa de la cámara en vivo debería llenar la pantalla

Paso 10: Imágenes fijas

El uso más común del módulo de la cámara es tomar fotografías.

Modifique su código para reducir el sueño y agregue una línea camera.capture ():

camera.start_preview ()

dormir (5)

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

camera.stop_preview ()

• Ejecute el código y verá la vista previa de la cámara abierta durante 5 segundos antes de capturar una imagen fija. Verá que la vista previa se ajusta a una resolución diferente momentáneamente mientras se toma la foto.
• Verás tu foto en el escritorio. Haga doble clic en el icono del archivo para abrirlo.

Paso 11: ¡Tu cámara funciona

¡SÍ! ¡Próximo paso!

Paso 12: tome su kit de LCD ensamblado y pruebe

Habilite la pantalla LCD siguiendo los subpasos:

Configuración de la pantalla LCD

una.

Instalar la pantalla LCD y comprobar si su pantalla LCD está correctamente soldada.

B.

Paso 13: Obtenga el código para instalarlo en su dispositivo de fabricación propia

Obtenga el código de github:

NOTA: El código no parece funcionar bien en Tronny. Utilice la Terminal de Raspbian para iniciar el código. Coloque el código (ComputerVision.py) en el mapa: home / pi / Adafruit_Python_CharLCD / examples (por alguna razón, solo funciona de esta manera, otros métodos solo darán errores inexplicables)

Abra su Terminal y escriba:

cd Adafruit_Python_CharLCD / ejemplos

./ComputerVision.py

Paso 14: ¡Toma una foto