【樹莓派】01——初始化配置、OpenCV3的安裝

參考資料：python

　　【爲樹莓派更換國內鏡像源】https://blog.csdn.net/la9998372/article/details/77886806/git

　　【子豪兄教你在樹莓派上安裝OpenCV】https://zhuanlan.zhihu.com/p/46032511github

　　【樹莓派安裝OpenCV3完整過程】https://blog.csdn.net/kyokozan/article/details/79192646網絡

關鍵詞：編輯器

　　樹莓派更新源 Python版本切換 OpenCV實時人臉識別 ide

1、準備工做工具

　　一、軟件ui

　　　　1.鏡像工具：win32diskimager-1.0.0google

　　　　2.SD卡格式化工具：SDCardFormatterv5_WinENurl

　　　　【連接：https://pan.baidu.com/s/1CLL-FWZz2UMQdkUjzUyEWg 提取碼：lde6 】

　　　　3.樹莓派官方系統：2018-11-13-raspbian-stretch-full.img

　　　　【下載地址https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ 下載Raspbian Stretch with desktop and recommended software】

　　二、硬件

　　　　樹莓派3B+、32G TF卡(16G及以上)、攝像頭、鍵盤鼠標顯示器……

　　三、系統燒寫

　　　　1.SD格式化：Format便可

　　　　2.系統燒寫，選擇鏡像文件，確認燒錄設備後，點擊寫入，大概5分鐘後，提示寫入成功，點擊退出，彈出SD卡，插樹莓派上

2、系統安裝及配置

　　一、開始

　　　　SD卡插好後，接上電源(勿用電腦USB，建議直接使用手機充電頭，不然開機屏幕右上角顯示一個⚡符號，表示電力不足)，接上顯示器鍵盤鼠標……

　　　　系統自動安裝，進入桌面後，有一個嚮導程序，能夠先選擇地區，設置密碼，選擇WIFI網絡。注意，後面一步提示更新軟件，請直接點Skip跳過去，以後一概Skip，而後會自動重啓。（等下一步更新源以後再去更新）

　　二、更新源

　　　　編輯/etc/apt/sources.list文件：

　　　　　　sudo nano /etc/apt/sources.list

　　　　用#註釋原內容，用如下內容替換：

　　　　　　deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

　　　　　　deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

　　　　編輯/etc/apt/sources.list.d/raspi.list文件：

　　　　　　sudo nano /etc/apt/sources.list.d/raspi.list

　　　　用#註釋原內容，用如下內容替換：

　　　　　　deb http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ stretch main ui

　　　　　　deb-src http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ stretch main ui

　　　　最後更新：

　　　　　　sudo apt-get update

　　　　　　sudo apt-get upgrade

　　三、下載輸入法

　　　　sudo apt-get install fcitx fcitx-googlepinyin fcitx-module-cloudpinyin fcitx-sunpinyin

　　四、Python版本切換

　　　　輸入python -V查看版本

　　　　sudo rm usr/bin/python

　　　　sudo ln -s usr/bin/python3.5 usr/bin/python

　　　　再輸入python -V查看版本

　　五、打開攝像頭等功能

　　　　1.使能攝像頭

　　　　　　sudo raspi-config

　　　　　　選擇第5項【Interfacing Options】，選擇【P1 Camera】，一直選【是】

　　　　　　除此外，也能夠點任務欄的樹莓派Logo，首選項->Raspberry Pi Configuration，在Interfaces中，Camera選項，點Enable

　　　　2.相關設置

　　　　　　輸入：sudo nano /etc/modules

　　　　　　// 進入編輯界面後，在末尾添加輸入

　　　　　　　　snd-bcm2835

　　　　　　　　bcm2835-v4l2

　　　　　　【先按鍵盤上的ctrl+o，再按回車保存，再按ctrl+x退出nano編輯器回到命令行界面。】

　　　　3.驗證

　　　　　　輸入：vcgencmd get_camera

　　　　　　出現下面的狀況，證實設置成功

4、OpenCV

　　一、安裝numpy

　　　　sudo pip3 install numpy

　　二、擴大目錄

　　　　sudo raspi-config

　　　　選擇Advanced Options

　　　　選擇Expand Filesystem，將根目錄擴展到這個SD卡，充分利用SD卡的存儲空間。若是不進行這一步，後續命令會出現卡死。

　　　　退出設置界面，重啓樹莓派。

　　　　sudo reboot

　　三、安裝

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

　　　　sudo apt-get install libjpeg8-dev -y

　　　　sudo apt-get install libtiff5-dev -y

　　　　sudo apt-get install libjasper-dev -y

　　　　sudo apt-get install libpng12-dev -y

　　　　sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y

　　　　sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y

　　　　sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y

　　　　git clone https://github.com/opencv/opencv.git

　　　　//下載的文件可能須要解壓

　　　　//打開下載的文件

　　　　cd opencv-3.4.3

　　　　mkdir release

　　　　cd release

　　　　//直接複製下面兩行

　　　　cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \

　　　　 -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

　　　　//編譯（這步耗時較長，2小時左右）

　　　　sudo make

　　　　//安裝

　　　　sudo make install

　　　　//更新動態連接庫

　　　　sudo ldconfig

驗證安裝OpenCV是否成功，成功後，會顯示灰度圖，中心有圓圈

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 __author__ = "kyoRan"
 3 
 4 import cv2  5 
 6 cap = cv2.VideoCapture(0)                                        # 打開攝像頭
 7 print("VideoCapture is opened?", cap.isOpened())  8 
 9 while(True): 10 
11     ret, frame = cap.read()                                      # 讀取攝像頭圖像
12     center = (frame.shape[1]//2, frame.shape[0]//2)              # 圖像中心點位置
13 
14     gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)               # 轉灰度
15     cv2.circle(gray, center=center, radius=100, color=(0,0,255)) # 畫圓
16     cv2.imshow("frame", gray)                                    # 顯示圖片
17 
18     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 19         break
20 
21 cap.release()            # 釋放攝像頭
22 cv2.destroyAllWindows()  # 關閉全部窗口

5、實時人臉識別設置

代碼以下，其中，haarcascade_frontalface_default.xml文件在， opencv-3.4.3/data/haarcascades中

 1 import numpy as np  2 import cv2  3  
 4 faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')  5  
 6 cap = cv2.VideoCapture(0)  7 cap.set(3,640) # set Width
 8 cap.set(4,480) # set Height
 9  
10 while True: 11     ret, img = cap.read() 12     img = cv2.flip(img, -1) 13     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14     faces = faceCascade.detectMultiScale( 15  gray, 16         scaleFactor=1.2, 17         minNeighbors=5, 18         minSize=(20, 20) 19  ) 20  
21     for (x,y,w,h) in faces: 22         cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 23         roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] 24         roi_color = img[y:y+h, x:x+w] 25  
26     cv2.imshow('video',img) 27  
28     k = cv2.waitKey(30) & 0xff
29     if k == 27: # press 'ESC' to quit
30         break
31  
32 cap.release() 33 cv2.destroyAllWindows()