概述

該項目涵蓋了在Raspberry Pi 4上安裝OpenCV 的人臉和眼睛檢測系統(tǒng)。

數(shù)字圖像處理和計算機視覺是科技領域相互交織的領域。圖像處理的核心就是細化和調整圖像。結果通常是另一個增強的圖像。相比之下，計算機視覺更進一步——它不僅僅處理圖像；它還處理圖像。它解釋它。計算機視覺算法從圖像中提取關鍵細節(jié)或特征，從而對視覺輸入進行更全面的分析。

人臉和眼睛檢測系統(tǒng) OpenCV Raspberry Pi

在廣闊的圖像相關工具領域，OpenCV鞏固了其領跑者的地位。它不僅用途廣泛，而且其廣泛的文檔和蓬勃發(fā)展的社區(qū)的支持使其成為寶貴的資源。在本指南中，我們重點介紹OpenCV 的實踐應用。我們將引導您完成從Raspberry Pi 相機拍攝的圖像中檢測面部和眼睛的步驟。借助Haar Cascades，一種基于機器學習的目標檢測方法，我們將以令人印象深刻的準確性查明這些特征。

在本次探索結束時，您將對圖像處理和計算機視覺之間的協(xié)同作用以及它們在當今技術領域開辟的無數(shù)可能性有更深入的了解。

所需組件

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樹莓派相機連接

Raspberry?Pi 相機是由 Raspberry Pi 基金會開發(fā)的外圍設備，可與其系列 Raspberry Pi 單板計算機一起使用。相機模塊提供了添加視頻/照片功能的方法方法。

對于這個項目，我們可以使用5 兆像素的Raspberry Pi 相機。

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只需使用相機連接器將相機模塊連接到 Raspberry Pi 4 板即可。

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要使用相機，您需要先啟用相機模塊。sudo raspi-config通過在終端中鍵入內容來打開 Raspberry Pi 配置工具。導航至Interfacing Options>Camera并啟用它。

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人臉和眼睛檢測背后的概念和算法

該項目的主要目的是識別并突出顯示?面部和眼睛連續(xù)視頻流中的

為此，我們使用了OpenCV 庫。OpenCv 是一個廣泛使用的計算機視覺庫，用于各種圖像處理任務，包括對象檢測。對于面部和眼睛檢測，我們使用Haar Cascades Model。Haar Cascades 是一種基于機器學習的方法，其中訓練級聯(lián)函數(shù)來檢測圖像中的對象。

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它是一種特別有效的目標檢測方法，已廣泛用于實時場景中的人臉檢測等任務。OpenCV 提供了預先訓練的 Haar Cascades用于人臉檢測，使許多開發(fā)人員可以輕松使用它。

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使用 Raspberry Pi 和 OpenCV 進行人臉和眼睛檢測的算法可以解釋如下。

1. 初始化：
   • 加載用于面部和眼睛檢測的 Haar 級聯(lián)。
   • 配置 Raspberry Pi 攝像頭以獲得所需的視頻分辨率和幀速率。
2. 連續(xù)捕獲幀：逐幀捕獲視頻流以進行實時處理。
3. 預處理：
   • 每個捕獲的幀都會轉換為灰度?；叶缺硎竞喕藞D像，消除了顏色細微差別，這通常使對象檢測更快、更準確。
4. 人臉檢測：
   • 灰度幀內的人臉被識別。
   • 通過在其周圍繪制矩形來突出顯示每個檢測到的面孔。
5. 眼睛檢測：
   • 對于每張已識別的面部，定義眼睛最有可能位于的感興趣區(qū)域（通常是面部區(qū)域）。
   • 在該區(qū)域內，檢測眼睛。
   • 通過在其周圍繪制一個矩形來突出顯示每只檢測到的眼睛。
6. 顯示：
   • 處理后的幀現(xiàn)在在檢測到的面部和眼睛周圍有矩形，會實時顯示給用戶。
7. 用戶互動：
   • 為用戶提供退出檢測并結束程序的選項。

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Raspberry Pi 設置、庫和依賴項安裝

人臉和眼睛檢測以及代碼中存在的其他圖像處理任務需要OpenCV 。因此您需要先安裝OpenCV。請按照以下指南在您的系統(tǒng)中安裝 OpenCV：

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下一步是安裝picamera。因此使用pip安裝它。

	
pip3 install picamera

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-763813.html

到了這里，關于樹莓派項目：使用 OpenCV 樹莓派相機進行面部和眼睛檢測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！