Realtime gezichtsdetectie op Raspberry Pi

Deze blogpost is oorspronkelijk gepubliceerd op de website van Xailient. Het is hier herdrukt met toestemming van Xailient.

Een stapsgewijze handleiding om realtime gezichtsdetectie te implementeren op een Raspberry Pi met 24 frames per seconde.

In dit artikel post, zal ik je door een stapsgewijs proces leiden van het implementeren van realtime gezichtsdetectie op een Raspberry Pi, met 24 frames per seconde op een enkele kern.

In dit bericht zal ik je door een stapsgewijs proces leiden voor het implementeren van realtime gezichtsdetectie op een Raspberry Pi, met 24 frames per seconde op een enkele kern.

Voor gezichtsdetectie, ik zal Xailient FaceSDK gebruiken.

Stap 1: Installeer Python 3.7.3

Raspbian Buster wordt geleverd met Python 3.7.3 vooraf geïnstalleerd, dus het is niet nodig om expliciet Python 3.7.3 installeren. Gebruik de volgende opdracht om te bevestigen welke versie van Python op uw Raspberry Pi is geïnstalleerd.

Stap 2: installeer tflite voor Python 3.7

Als u tflite voor Python 3.7 wilt installeren, voert u de volgend pip3 install commando in je terminal.

Stap 3: Installeer OpenCV

Installeer OpenCV als dit nog niet is geïnstalleerd. Je kunt apt install of pip3 install OpenCV op je Raspberry Pi gebruiken.

of

Stap 4: Download Xailient FaceSDK en Unzip

Ga naar de Xailient SDK-pagina en registreer als nieuwe gebruiker en log in.

Ga naar het tabblad SDK , waar u instructies vindt voor het downloaden en installeren van Face SDK.

Download voor Raspberry Pi 3B+ de ARM32-versie van de SDK. Je kunt de link openen vanuit de browser van je Raspberry Pi om deze er rechtstreeks naar te downloaden of je kunt de volgende wget-opdracht gebruiken:

Pak de gedownloade FaceSDK uit.

Stap 5: voeg gedeelde bibliotheek toe aan pad

Dit is vereist omdat de bibliotheek afhankelijk is van enkele dynamisch geladen gedeelde bibliotheken.

U kunt een bibliotheekpad aan het bashrc-script toevoegen, zodat u niet elke keer dat u inlogt hoeft te exporteren.

<Stap 6: Download configuratiebestand

Download vanaf de Xailient SDK-pagina het configuratiebestand door ofwel de link vanuit de browser van uw Raspberry Pi te openen naar of door de volgende wget-opdracht te gebruiken:

Kopieer het config.json-bestand naar de FaceSDK-map.

Stap 7: installeer Xailient FaceSDK

Om de Xailient FaceSDK te installeren, voert u het bestand Install.sh uit dat zich in de SDK-map bevindt. Ga vanuit je terminal naar de FaceSDK-map en voer de volgende opdracht uit:

Voor meer informatie over het installatieproces kunt u raadpleeg het Leesmij-bestand dat bij de FaceSDK wordt geleverd.

Stap 8: Voer voorbeeld gezichtsdetectiecode uit

De FaceSDK wordt geleverd met voorbeeldcode die laat zien hoe u de Xailient Face Detector Python-bibliotheek gebruikt en ermee omgaat.

Ga naar de samples map en voer het script picam_streaming_demo.py uit om realtime gezichtsdetectie uit te voeren.

Je hebt nu realtime gezichtsherkenning op een Raspberry Pi.

Xailient commercialiseert baanbrekend universitair onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning. Onze technologie verlaagt drastisch de kosten van gegevensoverdracht, opslag en berekening die gepaard gaan met het extraheren van nuttige informatie uit realtime video door de manier waarop mensen denken te verwerken.

Sabina Pokhrel
Customer Success AI Engineer, Xailient