Система отслеживания лиц и движений с использованием Raspberry Pi + OpenCV + Pan-Tilt HAT + Python скачать в хорошем качестве

Система отслеживания лиц и движений с использованием Raspberry Pi + OpenCV + Pan-Tilt HAT + Python

Используйте системы компьютерного зрения, чтобы ваше лицо всегда оставалось в центре кадра. Затем добавьте детектор движения и патрульный слой, чтобы упростить обнаружение лиц (как портальная турель!). Полная статья — https://core-electronics.com.au/tutor... Обязательно используйте предыдущую версию ОС Raspberry Pi «Buster» при работе с этим руководством. Дополнительная информация Краткое руководство по использованию поворотно-наклонного устройства Pimoroni Picade (используется здесь) - https://core-electronics.com.au/tutor... Прошивка ОС Buster на Raspberry Pi - https://core-electronics.com.au/tutor... Распознавание лиц на Raspberry Pi - https://core-electronics.com.au/tutor... Камера контроля скорости на Raspberry Pi - https://core-electronics.com.au/tutor... Распознавание объектов и животных на Raspberry Pi - https://core-electronics.com.au/tutor... Демо-версия функции отслеживания лиц Клода Пажо на Github - https://github.com/pageauc/face-track... Как использовать телефон для управления Raspberry Pi - https://core-electronics.com.au/tutor... Камеры в сочетании с машинным обучением создают самый мощный сенсор, который вы когда-либо могли установить на одноплатный компьютер Raspberry Pi. И теперь мы делаем их умными и мобильными с помощью искусственного интеллекта! Цель этой статьи — не только создать простую в использовании систему отслеживания лиц с помощью поворотного устройства (Pan-Tilt Hat), но и сделать её легко расширяемой независимо от того, какие системы или дополнения к коду вы выберете. Весь используемый код имеет открытый исходный код и полностью прокомментирован. Мы будем управлять системой поворота и наклона (Pan-Tilt) с помощью Raspberry Pi так, чтобы ваше лицо (и действие) всегда находились в центре кадра. В полной статье я также покажу, как управлять скоростью вращения, делая его очень плавным или очень быстрым. После выполнения вышеперечисленных задач следующим шагом будет кодирование фазы патрулирования для системы панорамирования и наклона. Таким образом, если система не обнаруживает лица, она логически перемещается по всем степеням свободы в поисках. Чтобы дополнительно упростить фазу патрулирования, мы можем добавить в код возможность автоматического поворота в сторону любых распознанных движущихся объектов. Open-CV — это ценный ресурс, который мы используем для решения задач компьютерного зрения и обработки изображений в режиме реального времени. Если у вас есть вопросы по этому контенту или вы хотите поделиться проектом, над которым работаете, посетите наш форум для разработчиков. Мы — штатные разработчики и готовы помочь: http://coreelec.io/forum Компания Core Electronics расположена в самом сердце Ньюкасла, Австралия. Мы работаем на разработчиков для разработчиков. Загляните к нам, если ищете: Pimironi Picade Pan-Tilt Hat - https://core-electronics.com.au/catal... Raspberry Pi 4 Model B 8 ГБ (используется здесь): https://core-electronics.com.au/catal... Raspberry Pi 4 Model B (4 ГБ) Ultimate Kit Bundle (В НАЛИЧИИ!) - https://core-electronics.com.au/raspb... Официальный модуль камеры Raspberry Pi V2 (используется здесь): https://core-electronics.com.au/catal... Блок питания для Raspberry Pi 4: https://core-electronics.com.au/catal... 0:00 Введение 0:23 Обзор системы слежения 0:55 Open-CV 1:01 Что вам нужно и команды терминала 2:01 Простой код отслеживания лиц 2:35 Первый платеж 3:10 Особенности распознавания лиц 3:29 Код патрулирования, движения и отслеживания лиц 4:32 Второй платеж 5:30 Корректировка кода 6:10 Подтверждение 6:24 Куда теперь? 7:08 Заключение