Привет, я сакинду из Шри-Ланки … Я новичок в Dev, и это мой первый пост.
Таким образом, многие разработчики сталкиваются с проблемами при запуске продвинутых проектов, таких как объект-обнаружение на платформах, таких как Raspberry Pi У этого нет поддержки GPU. Я опробовал некоторые популярные способы обнаружения объекта, но не работал. Итак, Я прошел через Интернет, чтобы увидеть, какие другие разработки должны были сказать об этом .. Наконец, я нашел « Ксиловать «: Это облачная платформа для компьютерного зрения, которая является эффективным способом выполнения объекта-обнаружения на Raspberry Pi. Вы можете прочитать больше на этом здесь Отказ
Я предполагаю, что вы настроили следующее,
- Учетная запись в Xailired (чтобы получить частную ссылку SDK на SDK).
- Raspberry PI 3B/B + (я использую 3b) (может потребовать минимального хранения 16 ГБ).
- Рабочие знания Python и Openc.
Скачать SDK.
Хорошо, когда все настроено, вам придется установить OpenCV на Raspberry Pi через Pip .. Просто введите следующую команду на новом терминале.
sudo apt install -y python3-opencv
После этого перейдите к Xailient Manage SDK Страница, построить лицо SDK (ARM32 для Raspi), и вам придется скачать SDK с этой страницы и расстегнуть …
Добавить общую библиотеку на путь
Это требуется, так как библиотека зависит от некоторых динамически загруженных общих библиотек. Вы можете добавить путь библиотеки в сценарий Bashrc, чтобы вам не нужно экспортировать каждый раз, когда вы войти.
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRABRY_PATH:$/Shared_arm32" >> .bashrc
Установите Xailired Facesdk
Чтобы установить xailired facesdk, запустите файл install.sh внутри папки SDK. Перейдите в папку FaceSdk с вашего терминала и запустите следующую команду:
./Install.sh
Для получения более подробной информации о процессе установки вы можете обратиться к файлу readme, который приходит вместе с facesdk.
Запустите образец кода обнаружения лица
FaceSdk поставляется с образцом кода, который демонстрирует, как использовать и взаимодействовать с Xailired Face Detector Bibreate Python.
Перейдите в папку образцов и запустите picam_streaming_demo.py Скрипт для запуска выявления лица в режиме реального времени.
Вуаля !!! У вас есть ваш проект обнаружения лица !!!
Если у вас есть какие-либо проблемы, не стесняйтесь комментировать в разделе Комментарии …
Оригинал: “https://dev.to/neatcoder/how-to-run-real-time-object-detection-on-raspberry-pi-24fps-4fo8”