Установка Open CV (Linux). Сундучок на базе Raspberry Pi, который распознает ваше лицо Opencv raspberry pi установка

01.11.2023

omar
hello, having a problem about Step 7: Finally Ready to be Compile just output
“make: *** No target specified and no makefile found. stop”

How can i solve this problem
Rodo
Thank you very much, bro! Your post is informative and clear for newbie like me ^^.
jim
This is failing when installing on a fresh install of stretch-lite:sudo pip3 install numpy The message is “sudo: pip3: command not found” I’m not sure what the work around is.
Rafael
Hello Excellent work. I have a question, it is possible to have OpenCV installed simultaneously for the two Python 2.7 & 3.5, greetings.
Kazim
Great Tutorial!! Thanks a bunch, looking forward to more in the future!
Alexander
Is there a way to copy the compiled files onto an other Raspberry(same model)? I want to avoid recompilation on a different pi
Josué Juárez
Gracias sigue haciendo tu trabajo
Thank you, keep doing your job
rubentxo
I want to thank for your step by step tutorial! It’s the best one!
Great work!!! I’ll follow your blog!
dongo
hello, i have a problem step 5
github not found
Francesco Garavaglia
Hi!
I’m having problems with Step 10: Testing OpenCV 3.4.0 install
This is what I get:

pi@raspberrypi:~ $ python3
Python 3.5.3 (default, Jan 19 2017, 14:11:04)
on linux
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import cv2
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
File “/home/pi/.local/lib/python3.5/site-packages/cv2/__init__.py”, line 4, in
from .cv2 import *
ImportError: libQtGui.so.4: cannot open shared object file: No such file or directory
1. Life2Coding Post author
  Watch the youtube video tutorial properly. I think you missed any of the steps that why it is not getting the OpenCV Library
  1. Francesco Garavaglia
    I retried, but nothing changes. I saw that the unique difference occurs during “Step 6: Compile and Install OpenCV 3.4.0 for Python 3” when I got this:
    
    — Python 3:
    — Interpreter: /usr/bin/python3 (ver 3.5.3)
    — Libraries: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so (ver 3.5.3)
    — numpy: /home/pi/.local/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include (ver 1.14.2)
    — packages path: lib/python3.5/dist-packages
    
    Looking at numpy I got site-packages instead of dist-packages. I think that’s the problem!
    What do you think? Sorry, but I’m a newbie 🙂
    1. Francesco Garavaglia
      1. Nithin Bharadwaj
        Could you please elaborate on how you solved the above issue? I am getting the same error, and am not able to resolve it. Please help!
      2. Elliot Harris
        Hi Francesco how did you resolve this issue
      3. Aethan
        Same as Nithin. We have the same issue and wonder what you did to fix it. Can you or Life2Coding explain us what to do ?
      4. Life2Coding Post author
        What is yours’ exact problem? Can you elaborate a little bit?
      5. Nitin Shrivastava
    2. D@R:-)
      sudo apt install libqt4-test
Matt Miller
Thanks for making a Python3 set of instructions
I used make instead of make -j4 as I’ve had problems in the past compiling previous versions of openCV and it worked 1st time.
Steven Blue
at the end of step 6 i get (configuring incomplete, errors occured!)
what can i do about that???
hung
Hi I Install Image I/O packages

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev -y

An error occurred…….

Reading package lists… Done
Building dependency tree
Reading state information… Done
Package libpng12-dev is not available, but is referred to by another package.

E: Unable to locate package libjasper-dev
E: Package ‘libpng12-dev’ has no installation candidate
hilda
at step 1 i got (Your partition layout is not currently supported by this tool. You are probably using NOOBS, in which case your root filesystem is already expanded anyway)
because i installed using NOOBS , should i install raspbian stretch ? please help me, thankyou
Nithin Bharadwaj
Hi,
I am receiving the same error. I did a clean installation of OpenCV 3.4 on Raspberry Pi 3. After the installation, I went into the Python3 virtualenv and checked for OpenCV installation by doing, “import CV2” and then a “cv2.__version__”. It worked when I was inside the OpenCV build folder. Now, I came out of it and am in the home directory, and I get a syntax error for “Import cv2”. Please help.
Vishal Kaul
Thanks for the post, it’s helpful!
Trong Hai
Thanks. Your post helps me so much.
sleman
i followed your steps in this tutorial to use opencv in face recognition but when i use the command
recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer()
or
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
it gives me errors
Vaisakh
[ 65%] Linking CXX executable ../../bin/opencv_traincascade
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to WebPFlipBuffer"
../../lib/libopencv_core.so.3.4.0: undefined reference to carotene_o4t::absDiff(carotene_o4t::Size2D const&, unsigned char const*, int, unsigned char const*, int, unsigned char*, int)’
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to WebPDeallocateAlphaMemory"
../../lib/libopencv_core.so.3.4.0: undefined reference to carotene_o4t::absDiff(carotene_o4t::Size2D const&, unsigned short const*, int, unsigned short const*, int, unsigned short*, int)’
../../lib/libopencv_core.so.3.4.0: undefined reference to carotene_o4t::absDiff(carotene_o4t::Size2D const&, signed char const*, int, signed char const*, int, signed char*, int)"
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to WebPAvoidSlowMemory’
../../lib/libopencv_core.so.3.4.0: undefined reference to carotene_o4t::absDiff(carotene_o4t::Size2D const&, float const*, int, float const*, int, float*, int)"
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to WebPCopyDecBuffer’
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to WebPAllocateDecBuffer"
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to WebPCopyDecBufferPixels’
../../lib/libopencv_core.so.3.4.0: undefined reference to carotene_o4t::absDiff(carotene_o4t::Size2D const&, short const*, int, short const*, int, short*, int)"
../../lib/libopencv_core.so.3.4.0: undefined reference to carotene_o4t::absDiff(carotene_o4t::Size2D const&, int const*, int, int const*, int, int*, int)’
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0: undefined reference to `VP8DecompressAlphaRows’

apps/traincascade/CMakeFiles/opencv_traincascade.dir/build.make:389: recipe for target ‘bin/opencv_traincascade’ failed

i got this error when i was installing opencv on my rpi b+ model running with rasbian stretch. please help me
Iker
I have a problem in the step 9.

pip pip-10.0.1.dist-info
Nathaniel
Just make sure you have some way of cooling your pi down because it will get really hot!
Nitin Shrivastava
CMake Error: The source directory “/home/pi” does not appear to contain CMakeLists.txt.

it shows this error….please help
wannaBrobot
Great tutorial, best I’ve seen! Here is a tip for anyone getting the

E: Unable to locate package ______
E: Package ‘_______’ has no installation candidate

error and how I fixed it.

SPECS:
Raspberry Pi 3B, OS: Raspbian, Version: 9 (Stretch)

1) sudo nano /etc/apt/sources.list
a) Uncomment “deb-src http://raspbian.raspberrypi.org/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi”

2) sudo nano /etc/apt/sources.list.d/raspi.list
a) Uncomment “deb-src http://archive.raspberrypi.org/debian/ stretch main ui”
b) Press ctrl-o, then enter, then ctrl-x

3) sudo apt-get update
4) sudo apt-get upgrade
5) sudo apt-get upgrade –fix-missing

6) Do steps 3-5 two to three times.
a) The problem is that with the above two lines commented out apt-get was not caching the proper packages. By updating and upgrading apt-get you are allowing it to refresh and store the poroper packages.
Abdulbasit
If you just uploded the SD card image for us it would be the greatest work done for OpenCV&RPi users
Mang
problem in the step 9.

The compilation of OpenCV was well done, but in the verification step, over the directoy “/usr/local/lib/python3./usr/local/lib/python3.5/dist-packages” if i execute the “ls” command, the next appears:

pip pip-10.0.1.dist-info

So, when i trying to change the name of cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so by cv2.so, it says “mv: cannot stat ‘/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so’: No such file or directory”

Got the same, once it was a compilation error so no cv2…so file was created. Next time it was placed in /site-packages/
Next I forgot which environment I was in, was in the hidden /cv catalog.
Jose Esquivel
I am having an issure with step 9. I keep getting the ” no such file or directory ”. Can you help me figure our what is wrong. Thank you.

pi@raspberrypi:~/opencv-3.4.0/build $ ls -l /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/
ls: cannot access /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/: No such file or directory
pi@raspberrypi:~/opencv-3.4.0/build $ ls -l /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
ls: cannot access /usr/local/lib/python3.5/site-packages/: No such file or directory
Kay Zazz
error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor
This error occurs when I use opencv on raspberry pi.
How can I fix this nontype error?
Reply me
putri
i got a problem, i follow the step i stuck on compiling with the command make -j4 , and i got this. can you help me???

[ 38%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_ml.so
CMakeFiles/opencv_ml.dir/src/lr.cpp.o: file not recognized: File truncated
collect2: error: ld returned 1 exit status
modules/ml/CMakeFiles/opencv_ml.dir/build.make:460: recipe for target ‘lib/libopencv_ml.so.3.4.0’ failed
make: *** Error 1
CMakeFiles/Makefile2:1889: recipe for target ‘modules/ml/CMakeFiles/opencv_ml.dir/all’ failed
make: *** Error 2

[ 43%] Built target opencv_imgproc

make: *** Error 2
ambhub
hi.. pls i am having raspbian stretch installed… i followed through all the tutorial but i got stucked at the building of opencv….
fatal error: can’t write PCH file: No space left on device
}
^
compilation terminated.
modules/bgsegm/CMakeFiles/pch_Generate_opencv_test_bgsegm.dir/build.make:62: recipe for target ‘modules/bgsegm/test_precomp.hpp.gch/opencv_test_bgsegm_RELEASE.gch’ failed
make: *** Error 1
CMakeFiles/Makefile2:6336: recipe for target ‘modules/bgsegm/CMakeFiles/pch_Generate_opencv_test_bgsegm.dir/all’ failed
make: *** Error 2
Makefile:160: recipe for target ‘all’ failed
make: *** Error 2 space error even though i used both make -j4 and make. i have an 8gig memory card. thanks
Jeon Nora
Hello, I am just a beginner to Raspberry Pi and I wanted to install opencv to my raspberry pi 3 and I have got the error on Step 3:Install Dependencies!

At that step, Install CMAKE developer packages, when I write this command,

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config -y

I got this error!

Package cmake is not available, but is referred to by another package.
This may mean that the package is missing, has been obsoleted, or
is only available from another source

E: Package ‘cmake’ has no installation candidate

I am currently using “Raspbian GNU/Linux 9 (stretch)”.
Lafleur
Hello 🙂
Just to precise I’m working on a orange pi on Rasbian.
I have a probleme at step 6.
Here is the error message:
CMake Error at CMakeLists.txt:29 (cmake_minimum_required):
CMake 2.8.12.2 or higher is required. You are running version 2.8.9

I’ve tried several times to update and upgrade. I didn’t forget the sudo apt-get upgrade –fixe-missing.

I’ve tried also apt-get install cmake and it’s return:
” Building dependency tree
Reading state information… Done Helawe B. Javier Gaitán
Hi ¡ i just want to thank you for the tutorial it was very useful. Keep going with that kind attitude to help others who like this stuff
Azad
I have problem in Step: 7
Show below message:
CMakeFiles/opencv_imgcodecs.dir/src/grfmt_exr.cpp.o: file not recognized: File truncated
collect2: error: ld returned 1 exit status
modules/imgcodecs/CMakeFiles/opencv_imgcodecs.dir/build.make:578: recipe for target ‘lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.0’ failed
make: *** Error 1
CMakeFiles/Makefile2:2505: recipe for target ‘modules/imgcodecs/CMakeFiles/opencv_imgcodecs.dir/all’ failed
make: *** Error 2
make: *** Waiting for unfinished jobs….
[ 56%] Built target opencv_dnn
Makefile:160: recipe for target ‘all’ failed
make: *** Error 2

Please give me a solution. I try make -j4 and only make also but show same message when come in this state(56%).
Suchitra
Hi, I got these error. Could you please help?

[ 67%] Building CXX object modules/xfeatures2d/CMakeFiles/opencv_xfeatures2d.dir/src/vgg.cpp.o
/tmp/ccXSlohP.s: Assembler messages:
/tmp/ccXSlohP.s: Fatal error: can’t write 3996 bytes to section .rodata._ZZN2cv11xfeatures2d8VGG_ImplC4EifbbfbE2PJ_2 of CMakeFiles/opencv_xfeatures2d.dir/src/vgg.cpp.o because: ‘No space left on device’
/tmp/ccXSlohP.s: Fatal error: can’t close CMakeFiles/opencv_xfeatures2d.dir/src/vgg.cpp.o: No space left on device
modules/xfeatures2d/CMakeFiles/opencv_xfeatures2d.dir/build.make:595: recipe for target ‘modules/xfeatures2d/CMakeFiles/opencv_xfeatures2d.dir/src/vgg.cpp.o’ failed
make: *** Error 1
CMakeFiles/Makefile2:13645: recipe for target ‘modules/xfeatures2d/CMakeFiles/opencv_xfeatures2d.dir/all’ failed
make: *** Error 2
Makefile:160: recipe for target ‘all’ failed
make: *** Error 2
pi@raspberrypi:~/opencv-3.

OpenCV — это популярная библиотека функций машинного зрения, которые позволяют роботам распознавать объекты окружающего мира. OpenCV применяют для навигации, обнаружения препятствий, распознавания лиц и жестов. В этой статье будет предложена пошаговая инструкция по установке OpenCV на одноплатный компьютер Raspberry Pi 3. Также эта статья предваряет серию уроков, направленных на освоение базовых функций OpenCV.

Шаг 1. Свободное место

OpenCV и различные вспомогательные пакеты в сумме занимают достаточно много места. Настоятельно рекомендуется использовать SD-карту размером не менее 16 Гб. Первое, что необходимо сделать перед установкой OpenCV — расширить файловую систему на весь объём SD-карты. Делается это с помощью меню настройки Raspbian. Заходим в терминал и вводим команду: $ sudo raspi-config Откроется меню, в котором нужно выбрать самый верхний пункт: Жмем Enter, а затем кнопку . После этого перезапускаем систему командой: $ sudo reboot Если у вас SD-карта размером всего 8 Гб, можно удалить что-нибудь лишнее, например пакет wolfram-engine. $ sudo apt-get purge wolfram-engine Эта операция освободит дополнительные 700 Мб места.

Шаг 2. Установка зависимостей

Для полноценной работы с OpenCV нам потребуется обновить существующие пакеты и установить ряд новых. Начнем с обновления. $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade В зависимости от скорости интернета, данные операции займут около 5-10 минут. Далее устанавливаем в систему cmake и еще несколько полезных штук: $ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config Следом пакеты для работы с известными форматами изображений: $ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev Пакеты для работы с видео: $ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev $ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev Пакеты для создания простых экранных форм. Это все тоже потом понадобится. $ sudo apt-get install libgtk2.0-dev Специальные ускоренные операции над матрицами. $ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran Заголовочные файлы языка python версий 2.7 и 3 $ sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

Шаг 3. Загрузка OpenCV из репозитория

Сначала скачаем архив с самим OpenCV. Для этого перейдем в папку /home/pi/Downloads: $ cd ~/Downloads Загрузим архив с помощью wget и распакуем unzip-ом: $ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/master.zip $ unzip opencv.zip Следом скачаем пакет с дополнительной всячиной — opencv_contrib. $ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/master.zip $ unzip opencv_contrib.zip

Шаг 4. Виртуальное окружение

Перед дальнейшей установкой OpenCV, мы немного наведем порядок. Создадим виртуальное окружение, которое оградит наши дальнейшие эксперименты от основной части операционной системы. Это полезно, на случай если потребуется удалить текущую версию opencv и установить новую. Начнем с установки менеджера пакетов pip: $ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py $ sudo python get-pip.py Затем установим менеджер виртуального окружения: $ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper $ sudo rm -rf ~/.cache/pip Добавим пару строчек в профиль пользователя, который хранится в файле ~/.profile: $ echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.profile $ echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.profile $ echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.profile Теперь нужно сделать следующие три шага:

закрыть все окна терминалов
разлогиниться
снова залогиниться
открыть терминал и ввести команду: $ source ~/.profile

Примечание. Вообще, эту команду теперь рекомендуется вводить при каждом входе в систему. Далее создаем виртуальное окружение с именем «cv»: $ mkvirtualenv cv -p python3 Чтобы проверить правильность установки виртуального окружения, перезагрузим Raspberry Pi: $ sudo reboot Откроем терминал и зайдем в окружение: $ source ~/.profile $ workon cv Индикатором того, что мы находимся в виртуальном окружении будет префикс (cv) в начале командной строки.

Последнее, что осталось сделать перед сборкой OpenCV — установка математического пакета NumPy: $ pip install numpy

Шаг 5. Компиляция и установка OpenCV

Находясь в ранее созданном виртуальном окружении, зайдем в папку с исходными кодами OpenCV и выполним команды: $ cd ~/Downloads/opencv-master $ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/Downloads/opencv_contrib-master/modules -D BUILD_EXAMPLES=ON .. В конце процедуры появится список компонентов OpenCV, готовых к установке.

Красным выделена секция, посвященная python. Ну а теперь само интересное — сборка бинарников. Не выходя из текущей папки, запускаем команду make: $ make -j4 j4 означает, что мы будем собирать пакет используя все 4 ядра Raspberry Pi. Это сильно ускорит процедуру, но даже при таких условиях сборка займет около полутора часов. Сборка должна завершиться примерно таким вот отчетом:

Примечание. Лично у меня, во время сборки система пару раз зависала наглухо. То есть даже мышь не шевелилась. Помогло выключение/включение питания и повторный запуск сборки с ключом -j2. Последнее, что нужно сделать — установить собранный бинарник в папку с python: $ sudo make install $ sudo ldconfig

Шаг 6. Завершение установки

После установки, в рабочей папке python появится файл cv2.cpython-34m.so, который нужно переименовать во что-то более благозвучное: $ cd /usr/local/lib/python3.4/site-packages/ $ sudo mv cv2.cpython-34m.so cv2.so Чтобы мы могли пользоваться OpenCV, находясь в виртуальном окружении, сделаем там ссылку на получившийся cv2.so: $ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.4/site-packages/ $ ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.so cv2.so

Шаг 7. Проверка

Чтобы проверить правильность установки, зайдем в виртуальное окружение, запустим интерпретатор языка python и попробуем импортировать модуль cv2: $ source ~/.profile $ workon cv $ python >>> import cv2 >>> cv2.__version__ "3.1.0" >>> Вот и всё — OpenCV установлен успешно! В следующих уроках мы будем разбираться с обработкой изображения с видеокамеры, применительно к робототехнике.

Anyone who has dealt with image processing in relation to the Raspberry Pi will sooner or later come across the OpenCV library. It provides many very useful features such as face recognition, the creation of depth maps (stereo vision, optical flow), text recognition or even for machine learning. In addition, OpenCV (Open Source Computer Vision) can be integrated into both its C ++ files and its Python scripts.
Especially in terms of feature recognition in images taken by the Raspberry Pi, OpenCV is very helpful.

This advanced tutorial shows how to install OpenCV on the Raspberry Pi and how to integrate it into Python.

For the time being, I would like to recommend everyone a Raspberry Pi Model B to use, because this is a lot more powerful than its predecessor. Even on a Raspberry Pi B + compiling takes about 6 times as long, with a Pi 2 in total “only” takes about an hour.

First of all, we update the package lists:

sudo apt - get update && sudo apt - get upgrade && sudo rpi - update

A reboot is necessary if it has been updated.

Sudo reboot

Then you can install all the important tools and libraries needed for OpenCV (installation takes a few minutes).

sudo apt - get install build - essential git cmake pkg - config libjpeg8- dev libtiff4 - dev libjasper - dev libpng12 - dev libavcodec- dev libavformat - dev libswscale - dev libv4l - dev libgtk2. 0 - dev libatlas- base - dev gfortran

If everything worked, we could clone OpenCV from git . This step also takes a few minutes.

git clone https : / / github .com / Itseez / opencv .git && cd opencv &&git checkout 3.0.0

Whether version 3.0 or 2.4 of OpenCV is taken is up to you. Depending on the application, one of the versions may be better suited.

Afterwards, OpenCV can be compiled. You can either use Python 2.7 or Python 3+. There are some differences between the versions, especially as some libraries are not (yet) executable with Python 3+. However, this mainly affects smaller libraries, as common libraries (NumPy, SciPy, etc.) usually provide the respective files for both versions.

In this tutorial, I use Python 2.7. If you already have Python installed and want to know which version is installed, you can simply enter python into the console and get the exact version at the beginning (the command for Python 3+ is python3). If you do not have a Python installed, you can install it by following the steps below:

sudo apt - get install python2 . 7 - dev

We also need the package management tool pip , which installs NumPy right away:

Cd ~ && wget https : / / bootstrap .pypa .io / get - pip .py && sudo python get - pip .py

Now we can simply install via pip NumPy. NumPy is a library that makes it very easy to perform array operations in Python.

pip install numpy

But now to compile OpenCV. For this purpose, a build folder must be created in which the compiled files land:

Cd ~ / opencv && mkdir build && cd build cmake - D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE - D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local - D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON - D INSTALL_C_EXAMPLES = ON - D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / opencv_contrib / modules - D BUILD_EXAMPLES = ON . .

Now you can finally compile. This step takes (depending on Raspberry Pi model) quite a long time (on my Pi 2 about an hour). To use all four cores to compile on the Raspberry Pi 2, type in the following:

make - j4

If the compilation has worked without problems, we can install OpenCV:

Sudo make install && sudo ldconfig

Защитите ваш сундучок от посторонних глаз без запоминания кодовой комбинации или использования ключа. Ваше лицо и будет служить ключом для открытия сундучка!

В данном проекте показано, как использовать микрокомпьютер Raspberry Pi и камеру Pi для открытия сундучка с помощью технологии распознавания лица.

Программная часть данного проекта основывается на алгоритме, который представлен в библиотеке OpenCV computer vision library . Raspberry Pi является идеальной платформой для данного проекта, поскольку обладает достаточной вычислительной мощностью для запуска OpenCV и имеет небольшие габаритные размеры, позволяющие вместится в любом месте.

Данный проект средний по сложности. В нем выполняется компилирование и установка программного обеспечения на микрокомпьютере Raspberry Pi. Если у вас есть опыт создания подобных вещей, и вы не имеете проблем при использовании командной строки, тогда вы полностью готовы пройти все этапы данного проекта. Вы также можете обратиться к справочным материалам Adafruit learning system при возникновении каких-либо проблем.

Шаг #1: Подготовка сундучка

Просверлите отверстие диаметром 7/16 дюйма в верхней части сундучка для вставки камеры Pi.
Просверлите отверстие большего диаметра сзади сундучка для вставки нажимной кнопки и силовых кабелей.

Шаг #2: Изготовления защелки

Установите штифт в передней части сундучка, который будет захватываться защелкой при повороте сервопривода.
Изготовьте небольшой каркас для поддержки Pi и защелки сервопривода. Сервопривод прикрепляется к каркасу с помощью деревянной пластины и винтов с головкой под шлиц.
Изготовьте защелку из двух деревянных пластин, склеенных под прямым углом и прикрепленных к качалке сервопривода.

Шаг #3: Завершение работы с сундучком

Проверьте правильность соприкосновения каркаса, Pi и защелки в верхней части сундучка. Убедитесь в том, что защелка сервопривода поворачивается вниз и захватывает штифт внутри передней части сундучка.
Установите штифты, которые проходят через верхнюю часть сундучка, для поддержки каркаса.
Устраните дефекты в сундучке с помощью рашпиля и наждачной бумаги, и далее заморите деревянную поверхность по своему желанию.

Шаг #4: Подключение электронных компонентов

Подключите сигнальную линию сервопривода к выводу GPIO 18 на Raspberry Pi. Питание и земля для сервопривода должны подключаться к питающим выводам аккумулятора.
Подключите один вывод нажимной кнопки к выводу Pi GPIO 25, и через резистор 10 кОм к выводу напряжения питания 3.3 В Pi. Подключите второй вывод нажимной кнопки к земляному выводу Pi.
Соедините вместе земляные выводы аккумулятора и Pi.
Установите Pi камеру через отверстие в верхней части сундучка и подсоедините кабель к микрокомпьютеру Pi.

Шаг #5: Компилирование OpenCV

На данном этапе необходимо установить последнюю версию OpenCV на Raspberry Pi. К сожалению, сначала нужно скомпилировать OpenCV из исходного кода, поскольку старая двоичная версия не содержит алгоритмы распознавания лица, используемые в проекте. Компилирование OpenCV на Pi занимает около 5 часов.
Подайте питание на микрокомпьютер Pi и подключитесь к нему через сеанс работы с терминалом.
Выполните следующие команды для установки взаимозависимостей OpenCV:

sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config python-dev libgtk2.0-dev libgtk2.0 zlib1g-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libjasper-dev libavcodec-dev swig

Выполните следующие команды для загрузки и разархивирования исходного кода для последней версии OpenCV:

wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.7/opencv-2.4.7.tar.gz && tar zxvf opencv-2.4.7.tar.gz

Выполните следующие команды для подготовки компиляции исходного кода OpenCV:

cd opencv-2.4.7 && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_opencv_gpu=OFF -DBUILD_opencv_ocl=OFF

Выполните данную команду для запуска компиляции OpenCV (примите во внимание, что компиляция занимает около 5 часов):

После завершения компиляции OpenCV, выполните данную команду для установки Pi:

Шаг #6: Пробное распознавание лица

На данном этапе мы опробуем алгоритмы распознавания лица, которые позволят открывать сундучок.
Загрузите программное обеспечение для данного проекта с депозитария github repository (сноска: https://github.com/tdicola/pi-facerec-box).
Разархивируйте архив и скопируйте содержимое в директорий на Pi.
Во время сеанса работы с терминалом на Pi просмотрите директорий и выполните следующую команду для запуска пробного скрипта:

sudo python capture-positives.py

Во время работы скрипта вы можете нажать кнопку, располагаемую на сундучке, для фотографирования с помощью камеры Pi. Скрипт попытается определить одно лицо в захваченном изображении и сохранить его как правильно отснятый кадр в поддиректории./training/positive.
Каждый раз при захвате изображения, кадр записывается в файл capture.pgm. Вы можете просмотреть его в графическом редакторе, чтобы определить, как камера Pi выполняет захват и определяет изображение вашего лица.
Используйте кнопку для захвата 5 или более изображений вашего лица для получения правильных результатов. Попытайтесь получить изображения с разных углов, при различном освещении и т.д. На фотографиях вы видите полученные мной изображения лица.
Если вам интересно, вы можете просмотреть директорий./training/negative, в котором размещаются изображения из базы данных распознавания лиц AT&T, которые можно использовать как примеры людей, которые не должны иметь доступ к открытию сундучка.
После получения правильных изображений запустите следующие команды для обработки правильных и неправильных пробных изображений, и для проверки алгоритма распознавания лица (примите во внимание, что данная пробная операция занимает около 10 минут):

python train.py

Шаг #7: Конфигурирование сервопривода

На данном этапе необходимо определить значения ширины импульсов сервопривода для запирания и отпирания защелки.
При подаче питания на микрокомпьютер Raspberry Pi и сервопривод защелки, подключитесь к Pi в сессии работы с терминалом. Убедитесь в том, что сундучок открыт так, что вы можете видеть перемещение сервопривода без заклинивания.
Выполните следующую команду для запуска интерактивной сессии Python как суперпользователь (необходимо иметь доступ к выводам GPIO и возможность перемещения сервопривода):

sudo python

В командной строке Python >>>, введите данную команду для загрузки библиотеки RPIO servo library:

from RPIO import PWM

Далее введите следующую команду:

servo = PWM.Servo()

В заключении выполните данную команду для перемещения защелки сервопривода в центральное положение:

servo.set_servo(18, 1500)

Параметр 1500 для установки функции set_servo определяет ширину импульса для привода в микросекундах. Крайние значения находятся в диапазоне от 1000 до 2000.
Попытайтесь выполнить функцию set_servo с различными значениями ширины импульса, пока не получите значения, при которых происходит правильное закрытие и открытие защелки, как показано на фотографиях.
Не забывайте, что вы можете снять качалку сервопривода и прикрепить повторно для надлежащей ориентации защелки на сервоприводе.
Как только значения будут подобраны, откройте config.py в текстовом редакторе с правами суперпользователя и измените следующие значения:
Установите LOCK_SERVO_UNLOCKED равным значению ширины импульса для разблокировки положения защелки – отпирание. На моем железе надлежащее значение 2000.
Установите LOCK_SERVO_LOCKED для определения блокировки положения защелки – запирание. В моем случае это значение 1100.

Шаг #8: Запуск программного обеспечения

После проверки распознавания лица и калибровки сервопривода, можно запустить программный код!
При подаче питания на микрокомпьютер Raspberry Pi и сервопривод защелки, подключитесь к Pi в сессии работы с терминалом и просмотрите корневой директорий проекта.
Выполните следующую команду для запуска программного кода (будьте внимательны, поскольку сразу произойдет запирание сундучка):

sudo python box.py

После загрузки пробных данных (это занимает несколько минут), направьте камеру на ваше лицо и нажмите кнопку для попытки распознавания лица.
Если сундучок распознает ваше лицо, сработает сервопривод и отопрет защелку. Если ваше лицо не распознано, на терминале отобразится сообщение, насколько ваше лицо было близко к пробному изображению.
Для распознавания лица необходимо, чтобы захваченное изображение совпало с пробным, с достоверностью 2000 или менее. Если ваше лицо совпадает с данными пробного изображения, но достоверность невысокая, вы можете изменить порог достоверности в config.py (под настройкой POSITIVE_THRESHOLD). Если распознавание все еще не достоверное, тогда загрузите больше надлежащих захваченных изображений и запустите пробное распознавание еще раз. Алгоритм распознавания лица в данном проекте сильно зависит от освещения лица, поэтому попытайтесь иметь тот же источник освещения, что и при пробных попытках (или добавьте несколько дополнительных изображений при различных условиях освещенности).
После раскрытия сундучка повторно нажмите кнопку для его закрытия. Для этого операция распознавания лица не требуется.
Если сундучок плохо открывается и не распознает ваше лицо, тогда выполните шаги конфигурации сервопривода для ручного перемещения сервопривода в положение отпирания с помощью команды set_servo.