Phát hiện đối tượng trực quan bằng máy ảnh (TfCD): 15 bước (với hình ảnh)

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:35

Các dịch vụ nhận thức có thể nhận dạng cảm xúc, khuôn mặt của con người hoặc các vật thể đơn giản hiện vẫn đang ở giai đoạn phát triển ban đầu, nhưng với máy học, công nghệ này đang ngày càng phát triển. Chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều điều kỳ diệu này hơn trong tương lai.

Đối với một dự án của TU Delft cho TfCD, Chúng tôi đã quyết định sử dụng các dịch vụ nhận thức thị lực do Microsoft cung cấp để trình bày cách thực hiện phân tích nhận dạng thị lực trên ảnh. (Xem video).

GHI CHÚ!!

Các thiết bị điện tử và mã hoạt động bình thường, nhưng kết nối internet tại TU Delft bị tắt nên chúng tôi không có video phù hợp. Chúng tôi sẽ tải lên một cái thích hợp sau! Cảm ơn bạn đa hiểu!

Bước 1: Nhận khóa API của bạn

Trước tiên, hãy truy cập trang web dịch vụ nhận thức Azure và lấy khóa Computer Vision API từ trang Microsoft. Liên kết ở dưới:

EXTRA: Nếu bạn muốn dùng thử API để giải trí một chút, hãy lấy chìa khóa cho Nhận dạng khuôn mặt và Nhận dạng cảm xúc. Tải xuống Visual Studios (phiên bản cộng đồng cũng được) và cũng tải mã từ github để đưa vào Visual Studios.

Visual Studios:

Github:

Bước 2: Thu thập phần cứng của bạn

Bắt đầu với Mô-đun máy ảnh Raspberry Pi, sử dụng Python và picamera. Bạn sẽ chụp ảnh tĩnh, quay video và áp dụng các hiệu ứng hình ảnh. Để bắt đầu, bạn sẽ cần:

• Raspberry Pi, Bo mạch máy ảnh V2, 8MP
• Raspberry Pi 3, Model B, RAM 1GB để viết mã
• Màn hình LCD ký tự 16x2 Adafruit
• Chuột để liên kết với Raspberry Pi
• Bàn phím để liên kết với Raspberry Pi
• Màn hình để liên kết với Raspberry Pi
• Cáp Ethernet để liên kết Raspberry Pi với web
• Máy tính xách tay để nhập liệu
• Hàn đặt để hàn màn hình LCD của bạn

Bước 3: Hàn màn hình LCD của bạn lại với nhau

Sử dụng trang Adafruit để hàn màn hình LCD của bạn đúng cách. Liên kết ở dưới:

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

Bước 4: Tải xuống NOOBS cho Raspberry Pi của bạn

Tải xuống Raspbian để chạy Raspberry Pi của bạn!

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Xem Raspberry Pi của bạn như một máy tính nhỏ. Nó cần một màn hình, chuột, bàn phím và internet. Kết nối những thứ này với Raspberry Pi của bạn.

Bước 5: Bắt đầu với Picamera

Mô-đun máy ảnh là một phụ kiện tuyệt vời cho Raspberry Pi, cho phép người dùng chụp ảnh tĩnh và quay video full HD. Trước hết, khi Pi đã tắt, bạn sẽ cần kết nối Mô-đun máy ảnh với cổng máy ảnh của Raspberry Pi, sau đó khởi động Pi và đảm bảo phần mềm được bật. Làm theo hình ảnh để biết các bước tiếp theo!

Bước 6: Xác định vị trí cổng máy ảnh và kết nối máy ảnh

Bước 7: Mở Công cụ cấu hình Raspberry Pi từ Menu chính

Bước 8: Đảm bảo rằng phần mềm máy ảnh đã được bật

Bước 9: Xem trước máy ảnh

Bây giờ máy ảnh của bạn đã được kết nối và phần mềm được bật, bạn có thể bắt đầu bằng cách thử xem trước máy ảnh.

• Mở Python 3 từ menu chính
• Mở một tệp mới và lưu nó dưới dạng camera.py. Điều quan trọng là bạn không lưu nó dưới dạng picamera.py.
• Nhập mã sau:

1. từ picamera nhập PiCamera
2. từ lúc nhập giấc ngủ
3. máy ảnh = PiCamera ()
4. camera.start_preview () sleep (10) camera.stop_preview ()

• Lưu bằng Ctrl + S và chạy bằng F5. Bản xem trước máy ảnh sẽ được hiển thị trong 10 giây, sau đó đóng lại. Di chuyển máy ảnh xung quanh để xem trước những gì máy ảnh nhìn thấy.
• Bản xem trước camera trực tiếp sẽ lấp đầy màn hình

Bước 10: Ảnh tĩnh

Việc sử dụng phổ biến nhất cho Mô-đun Máy ảnh là chụp ảnh tĩnh.

Sửa đổi mã của bạn để giảm thời gian ngủ và thêm dòng camera.capture ():

camera.start_preview ()

ngủ (5)

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

camera.stop_preview ()

• Chạy mã và bạn sẽ thấy bản xem trước máy ảnh mở trong 5 giây trước khi chụp ảnh tĩnh. Bạn sẽ thấy bản xem trước được điều chỉnh sang độ phân giải khác trong giây lát khi ảnh được chụp.
• Bạn sẽ thấy ảnh của mình trên Màn hình. Bấm đúp vào biểu tượng tệp để mở nó.

Bước 11: Máy ảnh của bạn đang hoạt động

ĐÚNG! Bước tiếp theo!

Bước 12: Lấy Bộ màn hình LCD đã lắp ráp của bạn và kiểm tra

Bật màn hình LCD bằng cách làm theo các bước sau:

Cấu hình màn hình LCD

Một.

Lắp đặt màn hình LCD và kiểm tra xem màn hình LCD của bạn có được hàn chính xác hay không!

NS.

Bước 13: Nhận mã để cài đặt nó trên thiết bị tự chế của bạn

Nhận mã từ github:

LƯU Ý: Mã có vẻ không hoạt động tốt trong Tronny. Sử dụng Terminal của Raspbian để bắt đầu mã. Đặt mã (ComputerVision.py) trong bản đồ: home / pi / Adafruit_Python_CharLCD /amples (Vì một số lý do, nó chỉ hoạt động theo cách này, các phương pháp khác sẽ chỉ đưa ra các lỗi không thể giải thích được)

Mở Terminal của bạn và nhập:

cd Adafruit_Python_CharLCD / ví dụ

./ComputerVision.py

Bước 14: Chụp ảnh