Tabla de contenido
1.2 Cambio de fuente y actualización de contenido de fuente
1.3 Dependencias de instalación
2. Configuración de la cámara USB (verifique la instalación de OpenCV al mismo tiempo)
2.2Python llama a la biblioteca cv2 para verificar si está instalada en su lugar
1. Instalar OpenCV
1.1 Prefacio
Aquí me gustaría expresar mi gratitud a los gatos callejeros. Este artículo se refiere a Super Simple Teaching You to Install OpenCV on Raspberry Pi (2)
Como dije en Raspberry Pi para principiantes: (1) Copiar el sistema, el propósito de mi sistema de copia es expandir la capacidad y luego instalar OpenCV para ejecutar inteligencia artificial. Mi sistema es un sistema de 32 bits descargado del sitio web oficial y la versión de Python 3.9.2es Se recomienda que haga una copia de seguridad o una copia de la tarjeta SD antes de instalar OpenCV, para que no tenga que empezar de nuevo cuando cometa un error.
getconf LONG_BIT //查询系统位数
python //查询Python版本1.2 Cambio de fuente y actualización de contenido de fuente
Dado que la fuente del software Raspberry Pi es un sitio web extranjero, la velocidad de descarga del software y la construcción del servidor es relativamente lenta. Reemplazar la fuente doméstica puede mejorar la velocidad de descarga y no es propenso a varios errores.
Introduzca el comando para cambiar la fuente
wget -qO- https://tech.biko.pub/resource/rpi-replace-apt-source-buster.sh | bash sudo
Ingrese el comando para actualizar el contenido de origen
sudo apt-obtener actualización
sudo apt-obtener actualización
1.3 Dependencias de instalación
Ingrese el siguiente comando para instalar dependencias
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libjasper-dev
sudo apt-get install libqtgui4
sudo apt-get install python3-pyqt5
sudo apt install libqt4-test
Mientras no haya una advertencia roja, no hay problema.
1.4 Descargar el paquete whl
Ingrese el comando uname -a para consultar la arquitectura del sistema
URL de descarga del paquete whl https://piwheels.org/project/opencv-python/#install
Descargué esto, puede elegir de acuerdo con la arquitectura de su propio sistema y la versión de Python
Después de la descarga, encuentre una manera de colocar el paquete whl en la Raspberry Pi, para la transmisión remota y la copia del disco U.
1.5 Instalar OpenCV
cd Desktop //Entrar al escritorio
pip install opencv_python-4.5.5.64-cp39-cp39-linux_armv7l //Instalar whl
instalado exitosamente
1.6 Comprobar la instalación
Ingrese el comando python
Escriba import numpy
Escriba numpy.__version__
En este punto, devuelva el número de versión numpy
Escriba importar cv2
Introduzca cv2.__versión__
Devolver el número de versión cv2 en este momento
Aquí quiere decir que la instalación ha sido exitosa, y luego puedes comprobar la instalación de OpenCV de forma práctica a través de la cámara USB
2. Configuración de la cámara USB (verifique la instalación de OpenCV al mismo tiempo)
2.1 Prefacio
Aquí me gustaría expresar mi gratitud a @诗草, este artículo se refiere a Raspberry Pi y OpenCV para realizar el reconocimiento facial (reconocimiento facial)
La premisa para probar la cámara es que la interfaz de la cámara se haya habilitado en la Raspberry Pi.
Luego, ingrese lsusb antes y después de insertar la cámara USB para ver si hay un dispositivo conectado
Primero verifique si la cámara se puede usar normalmente, usamos la herramienta luvcview para ver el video en tiempo real de la cámara
Ingrese el comando sudo apt-get install luvcview para instalar luvcview
Ingrese el comando luvcview -s 1080x720 //1080*720 representa la resolución de la colección
En este momento, podemos ver la imagen en tiempo real recopilada por la cámara.
Ingrese Ctrl+C para salir
2.2Python llama a la biblioteca cv2 para verificar si está instalada en su lugar
Descargar programas relacionados git clon https://gitee.com/jeebus/Facial_Recognition.git
Guardado en la carpeta Facial_Recognition por defecto
Ingrese el comando cd Facial_Recognition
Ingrese el comando python3 simpleCamTest.py
Si la biblioteca OpenCV no está instalada en su lugar, informaremos un error al ejecutar el archivo py anterior. Si se ejecuta normalmente, será como se muestra en la figura.
Ingrese Ctrl+C para salir