Deteksi Wajah Waktu Nyata di RaspberryPi-4: 6 Langkah (dengan Gambar)

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:55

Dalam Instruksi ini kita akan melakukan deteksi wajah waktu nyata pada Raspberry Pi 4 dengan Shunya O/S menggunakan Perpustakaan Shunyaface. Anda dapat mencapai kecepatan bingkai deteksi 15-17 pada RaspberryPi-4 dengan mengikuti tutorial ini.

Perlengkapan

1. Raspberry Pi 4B (varian apa saja)

2. Catu daya yang sesuai dengan Raspberry Pi 4B

3. Kartu micro SD 8GB atau lebih besar

4. Memantau

5. Kabel mikro-HDMI

6. Tikus

7. Papan ketik

8. laptop atau komputer lain (lebih disukai Ubuntu-16.04) untuk memprogram kartu memori

9. Kamera Web USB

Langkah 1: Instal OS Shunya di Raspberry Pi 4

Anda memerlukan laptop atau komputer (sebaiknya dengan Ubuntu-16.04) dan pembaca/adaptor kartu micro SD untuk memuat kartu micro SD dengan OS Shunya.

1) Unduh Shunya OS dari situs rilis resmi

2) Flash Shunya OS pada kartu SD menggunakan langkah-langkah yang diberikan di bawah ini:

i) Klik kanan pada file zip yang diunduh dan pilih Ekstrak di sini

ii) Setelah gambar dibuka ritsletingnya, klik dua kali pada folder gambar yang tidak di-zip di mana Anda akan menemukan gambar dan melepaskan info

iii) Klik kanan pada gambar (.img file)

iv) Pilih Buka dengan -> Penulis gambar disk

v) Pilih Tujuan sebagai Pembaca Kartu SD

vi) Masukkan kata sandi Anda

Ini akan mulai mem-flash kartu SD. Sabar dan tunggu sampai Sd-card ter-flash sepenuhnya (100%)

Langkah 2: Pengaturan dan Koneksi

Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, Anda perlu melakukan hal-hal berikut:

1) Masukkan kartu micro SD ke Raspberry Pi 4.

2) Hubungkan mouse & keyboard ke Raspberry Pi 4.

3) Hubungkan Monitor ke Raspberry Pi 4 melalui micro-HDMI

4) Hubungkan Webcam USB ke Raspberry Pi 4

5) Hubungkan kabel daya dan Nyalakan Raspberry Pi 4.

Ini akan mem-boot OS Shunya di RaspberryPi-4. Boot pertama mungkin memerlukan waktu karena sistem file diubah ukurannya sehingga dapat menempati seluruh kartu SD. Setelah OS boot, Anda akan melihat layar login. Berikut detail loginnya:

Nama pengguna: shunya

Kata sandi: shunya

Langkah 3: Instal Shunyaface (Perpustakaan Deteksi/pengenalan wajah)

Untuk menginstal Shunyaface kita perlu menghubungkan RaspberryPi-4 ke lan atau wifi

1. Untuk menghubungkan RPI-4 ke wifi gunakan perintah berikut:

$ sudo nmtui

2. Untuk menginstal shunyaface dan cmake (ketergantungan) untuk kompilasi kode dan git (untuk mengunduh kode sebenarnya), masukkan perintah berikut:

$ sudo opkg update && sudo opkg install shunyaface cmake git

Catatan: Instalasi mungkin memakan waktu sekitar 5-6 menit tergantung pada kecepatan internet Anda

Langkah 4: Unduh Kode

Kode tersedia di github. Anda dapat mengunduhnya menggunakan perintah berikut:

$ git clone

Penjelasan kode:

Kode yang diberikan menangkap frame secara terus menerus menggunakan fungsi VideoCapture Opencv. Bingkai ini diberikan untuk fungsi pendeteksian Shunyaface yang pada gilirannya mengembalikan bingkai dengan kotak pembatas yang diplot pada wajah dan titik-titik yang diplot pada mata, hidung, dan titik ujung bibir. Untuk keluar dari kode, tekan tombol "q". Setelah menekan "q" Output FPS ditampilkan di terminal.

Langkah 5: Kompilasi Kode

Untuk mengkompilasi kode gunakan perintah berikut:

$ cd contoh/contoh-facedetect

$./setup.sh

Langkah 6: Jalankan Kode

Setelah Anda mengkompilasi kode, Anda dapat menjalankannya menggunakan perintah.

$./build/facedetect

Anda sekarang akan melihat jendela terbuka. Setiap kali wajah berada di depan kamera, ia akan memplot kotak pembatas dan akan terlihat oleh pengguna di jendela yang terbuka.

Selamat. Anda sekarang telah berhasil menyelesaikan deteksi wajah waktu baca di RaspberryPi-4 menggunakan pembelajaran mendalam. Jika Anda menyukai tutorial ini, silakan suka, bagikan tutorial, dan beri bintang pada repositori github kami yang diberikan di sini.