เราจำเป็นต้องดำเนินการต่างๆกับรูปภาพเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกมา ดังนั้นกระบวนการใช้อัลกอริทึมที่แตกต่างกันบนรูปภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการนี้เรียกว่า การประมวลผลภาพ . บางครั้งภาพที่อินพุตจะเบลอและเราต้องการรับข้อมูลจากมัน ตัวอย่างเช่น. เมื่อโจรเข้ามาฉกจักรยานหรือรถยนต์พวกเขาส่วนใหญ่จะขี่จักรยานและติดตั้งกล้องเหนือศีรษะบนถนนที่จับภาพเหตุการณ์ได้ เราจำเป็นต้องทราบหมายเลขทะเบียนของรถคันนั้นที่โจรมาและสามารถทำได้อย่างง่ายดายโดยใช้อัลกอริทึมในการประมวลผลภาพ ในการประมวลผลภาพในบางภาพเราจำเป็นต้องติดตั้งไลบรารีบางส่วนบนฮาร์ดแวร์ที่เราใช้อยู่ ในบรรดาห้องสมุดเหล่านั้นสิ่งที่สำคัญที่สุดคือ OpenCV OpenCV สามารถติดตั้งบนพีซีและไมโครโปรเซสเซอร์ได้เช่นกัน Raspberry Pi เป็นไมโครโปรเซสเซอร์และใช้ในโครงการอิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ หลังจากติดตั้งระบบปฏิบัติการบน Raspberry Pi แล้วเราสามารถดำเนินการประมวลผลภาพต่างๆได้ การติดตั้ง OpenCV บน Raspberry Pi เป็นงานที่ยาวนานและน่าตื่นเต้น ในบทความนี้เราจะเรียนรู้วิธีการติดตั้ง OpenCV บน Raspberry Pi เพื่อดำเนินการประมวลผลภาพต่างๆ
การตรวจจับใบหน้าด้วย OpenCV ที่ติดตั้งบน Raspberry Pi
จะตั้งค่า Raspberry Pi และกำหนดค่า OpenCV ได้อย่างไร?
ตอนนี้เรามาดูการตั้งค่า Pi และดำเนินการตามที่กล่าวไว้ทีละขั้นตอนเพื่อติดตั้ง OpenCV การติดตั้ง OpenCV บน Pi เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและใช้เวลาประมาณ 4 ชั่วโมงในการดำเนินการดังนั้นหากคุณมีเวลาไม่เพียงพออย่าเริ่มการติดตั้งโปรดดูบทช่วยสอนนี้เมื่อคุณว่าง พร้อมกับ Pi นี้จะร้อนขึ้นเมื่อถูกหมุน บน เป็นเวลานานและใช้เวลาดำเนินการดังนั้นควรเก็บไว้ในที่เย็นเมื่อคุณทำงาน
ขั้นตอนที่ 1: ส่วนประกอบที่ใช้
- Raspberry Pi 3B + ชุด
- โทรทัศน์พร้อมพอร์ต HDMI
- สาย HDMI
- เมาส์คอมพิวเตอร์แบบมีสาย
ขั้นตอนที่ 2: การเลือกรุ่น Raspberry Pi
มีราสเบอร์รี่ pi หลายรุ่นในตลาด ยกเว้นราสเบอร์รี่ pi zero สามารถเลือกรุ่นใดก็ได้ เนื่องจาก Pi zero ตั้งค่าเครือข่ายเป็นงานที่เหนื่อยมาก สามารถซื้อรุ่นใหม่ล่าสุดเช่น 3A +, 3B + หรือ 4 ได้ Raspberry Pi 3 ใหม่เป็นอุปกรณ์ที่เร็วและโดดเด่นที่สุดที่ Raspberry Pi Foundation เปิดตัวจนถึงปัจจุบัน ดังนั้นในโครงการนี้เราจะใช้ Raspberry Pi 3B +
Raspberry Pi 3B +
ขั้นตอนที่ 3: การเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่อพ่วง
หลังจากเลือก Raspberry Pi เราจะเชื่อมต่อคีย์บอร์ดและเมาส์เข้ากับ Raspberry Pi หลังจากเชื่อมต่อแล้วให้ใช้สาย HDMI เพื่อเชื่อมต่อ Pi กับโทรทัศน์ หลังจากทำการเชื่อมต่อแล้วเราพร้อมที่จะดำเนินการต่อไป
ขั้นตอนที่ 4: การเลือกระบบปฏิบัติการ
ประการแรกเราจะต้องมีการ์ด SD ที่มีระบบปฏิบัติการที่เหมาะสม เมื่อเลือกระบบปฏิบัติการปัจจุบันมีทางเลือกมากมายตั้งแต่ Raspbian“ ธรรมดา” ไปจนถึงเฟรมเวิร์กการทำงานของสื่อที่ทุ่มเทและแม้แต่ Windows 10 IoT ไม่จำเป็นต้องมีแอพพลิเคชั่นมากมายดังนั้นเราควรปล่อยให้ Central Processing Unit (CPU) และ Random Access Memory (RAM) ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้สำหรับแอพพลิเคชั่นสตรีมมิ่งสื่อ ปัญหาอย่างหนึ่งคือ Arch Linux แนะนำสำหรับผู้ที่มีความรู้เกี่ยวกับ Linux ค่อนข้างมาก พวกเขาเป็นแนวหน้าอย่างมากและเราจะต้องพบกับปัญหาอยู่เสมอเมื่อแนะนำแอปพลิเคชันและไลบรารีของบุคคลที่สาม ดังนั้นหากนี่เป็นการก่อตั้งโฮมเธียเตอร์ครั้งแรกของคุณเราขอแนะนำให้เลือก Raspbian Lite . มันขับเคลื่อนด้วยบรรทัดคำสั่งและไม่ต้องยืดกล้ามเนื้อมากนักซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ทำงานต่อไปในโหมด“ ไม่มีหัว” นั่นคือเข้าถึงได้จากระยะไกลผ่านระบบโดยไม่ต้องใช้คอนโซลหรือหน้าจอ
Raspbian Lite
ขั้นตอนที่ 5: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Raspberry Pi ทันสมัยแล้ว
อัปเดตแหล่งที่มาของ Pi ของคุณไม่เช่นนั้นซอฟต์แวร์ที่ล้าสมัยจะทำให้เกิดปัญหาบางอย่าง เปิดใช้งานโปรแกรมดู Virtual Network Computing (VNC) บน Pi ของคุณจากนั้นเชื่อมต่อ Raspberry Pi กับโปรแกรมดู VNC ลิงค์มีไว้ด้านล่างสำหรับดาวน์โหลด VNC จากนั้นเชื่อมต่อกับ Pi
VNC Viewer
ตอนนี้เปิดเทอร์มินัลและเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้:
อัปเดต sudo apt-get
จากนั้น
sudo apt-get อัพเกรด
จะมีการติดตั้งแพ็คเกจจำนวนมากและหากถูกขอให้กด และ แล้ว ป้อน เพื่อติดตั้งอย่างถูกต้อง
ขั้นตอนที่ 6: เข้าสู่ Raspberry Pi
ชื่อผู้ใช้เริ่มต้นของ Raspberry Pi คือ ปี่, และรหัสผ่านเริ่มต้นคือ ราสเบอร์รี่. นี่คือรายละเอียดการเข้าสู่ระบบเริ่มต้นและในการเข้าสู่ระบบครั้งแรกของคุณให้ใช้รายละเอียดเหล่านี้เพื่อเข้าสู่ระบบ pi คุณสามารถเปลี่ยนแปลงรายละเอียดเหล่านี้ได้ทุกเมื่อที่ต้องการ
เข้าสู่ระบบ Raspberry Pi
ขั้นตอนที่ 7: การสร้างพื้นที่เพียงพอบน Raspbian สำหรับ OpenCV
OpenCV ได้รับหน่วยความจำขนาดใหญ่ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องขยายระบบไฟล์และจัดสรรพื้นที่ทั้งหมดให้กับการ์ดหน่วยความจำ เราจะไปที่พรอมต์คำสั่งของราสเบอร์รี่และพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้:
sudo raspi-config
หน้าต่างจะปรากฏขึ้นและจะมีลักษณะดังนี้:
เครื่องมือกำหนดค่า
ตอนนี้เราจะคลิกที่ตัวเลือกขั้นสูงจากนั้นเราจะพบตัวเลือก“ ขยายระบบไฟล์” เลือกตัวเลือกนั้น
ขยายระบบไฟล์
เราจะกดปุ่ม ป้อน จากนั้นกดปุ่ม เสร็จสิ้น ปุ่ม. ในขั้นตอนนี้ Raspberry Pi ของเราต้องรีบูตเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงมีผล พิมพ์คำสั่งต่อไปนี้เพื่อรีบูต:
sudo รีบูต
หลังจากรีบูตเครื่องเราจะตรวจสอบว่าระบบไฟล์ของเราขยายหรือไม่และพื้นที่ทั้งหมดรวมอยู่ในการ์ด SD หรือไม่ โดยดำเนินการ df -h คำสั่งเราสามารถตรวจสอบได้ว่าดิสก์ของเราขยาย:
ผู้ที่ใช้การ์ด micro SD ขนาด 8GB อาจใช้พื้นที่ถึง 50% ดังนั้นจึงต้องลบทิ้ง เครื่องยนต์ Wolfram และ LibreOffice สามารถเพิ่มพื้นที่ว่างประมาณ 1GB (โปรดจำไว้ว่าขั้นตอนนี้เป็นทางเลือก)
sudoฉลาด-ได้รับ ล้างวุลแฟรม-เครื่องยนต์ sudoฉลาด-ได้รับ ล้างlibreoffice* sudoฉลาด-ได้รับ สะอาด sudoฉลาด-ได้รับ autoremove
ขั้นตอนที่ 8: การติดตั้งการอ้างอิง
ก่อนที่จะดำเนินการและการพึ่งพาเราจำเป็นต้องอัปเดตและอัปเกรดแพ็คเกจที่มีอยู่ซึ่งติดตั้งบน Pi:
อัปเดต sudo apt-get
จากนั้น
sudo apt-get อัพเกรด
ตอนนี้เราจะติดตั้งเครื่องมือที่กำลังพัฒนาซึ่งจะช่วยเราในการกำหนดค่า OpenCV build:
sudoฉลาด-ได้รับ ติดตั้งสร้าง-จำเป็นcmakepkg-config
ในการดำเนินการต่างๆกับรูปภาพเราจำเป็นต้องโหลดรูปแบบภาพต่างๆจากฮาร์ดไดรฟ์ รูปแบบเหล่านี้ ได้แก่ JPEG, PNG เป็นต้นสำหรับการโหลดรูปแบบภาพเหล่านี้เราจะติดตั้งแพ็คเกจ I / O บางส่วน:
sudoฉลาด-ได้รับติดตั้งlibjpeg-devlibtiff 5-devlibjasper-devlibpng12-dev
นอกจากแพ็คเกจ I / O อิมเมจเหล่านี้แล้วเราจะติดตั้งแพ็คเกจ I / O วิดีโอด้วย หลังจากติดตั้งแพ็คเกจวิดีโอเหล่านี้เราจะสามารถโหลดไฟล์วิดีโอรูปแบบต่างๆ
sudoฉลาด-ได้รับ ติดตั้งlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devlibv4l-dev sudoฉลาด-ได้รับ ติดตั้งlibxvidcore-devlibx264-dev
ไลบรารี OpenCV มาพร้อมกับโมดูลย่อยที่ชื่อ highgui ซึ่งใช้เพื่อแสดงภาพบนหน้าจอของเราและผลิต GUI ที่จำเป็น ก่อนที่จะรวบรวมโมดูลย่อยนั้นเราจำเป็นต้องติดตั้งไลบรารีการพัฒนา GTK:
sudoฉลาด-ได้รับ ติดตั้งlibgtk2.0-devlibgtk-3-dev
การดำเนินการเมทริกซ์หลายอย่างสามารถทำได้บนรูปภาพโดยการตรวจสอบขนาดของรูปภาพจากนั้นอ่านค่าพิกเซล เรายังสามารถแปลงค่าพิกเซลเหล่านั้นให้อยู่ในรูปแบบไบนารีจากนั้นแก้ไขตัวเลขไบนารีนั้นเพื่อสร้างภาพขึ้นมาใหม่ ในราสเบอร์รี่ pi เรามีข้อ จำกัด บางประการในการป้อนข้อมูลด้วยเหตุนี้ไลบรารีเหล่านี้จึงมีความสำคัญและจำเป็นต้องติดตั้ง ดังนั้นผลลัพธ์เหล่านี้สามารถทำให้ดีขึ้นได้โดยการติดตั้งการอ้างอิงเพิ่มเติม:
sudoฉลาด-ได้รับ ติดตั้งLibatlas-ฐาน-devgfortran
บางคนจะทำงานบน Python 2.7 และบางคนจะทำงานบน Python 3 ต้องติดตั้งไฟล์ส่วนหัวของ Python 2.7 และ Python 3 เพื่อรวบรวม OpenCV พร้อมกับการผูก Python:
sudoฉลาด-ได้รับ ติดตั้งหลาม 2.7-devหลาม 3-dev
ใน Raspbian Python 3 เวอร์ชันใหม่ได้รับการติดตั้งแล้วและข้อความอาจปรากฏขึ้นที่ Lx Terminal โดยระบุว่า “ Python 3 เป็นเวอร์ชันล่าสุดแล้ว” . ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากเราอาจพบข้อผิดพลาดเกี่ยวกับไฟล์ส่วนหัวที่ชื่อเป็น Python.h ขณะรันคำสั่ง ทำ เพื่อรวบรวม OpenCV
ขั้นตอนที่ 9: ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด OpenCV
เมื่อเราติดตั้งการอ้างอิงเสร็จแล้วเราจะค้นหาโฟลเดอร์เก็บถาวรของ OpenCV เวอร์ชัน 3.3.0 จากไดเรกทอรีอย่างเป็นทางการของ OpenCV
ซีดี ~ wget -หรือ opencv.zip https://github. กับ/Itseez/opencv/เก็บถาวร/3.3.0.zip เปิดเครื่องรูดopencv.zip
เรากำลังติดตั้งแพ็คเกจ OpenCV ทั้งหมดดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องรวมไว้ด้วย opencv_contrib เช่นกัน. ดาวน์โหลดจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการจากนั้นเปิดเครื่องรูด
wget -หรือ opencv_contrib.zip https://github. กับ/Itseez/opencv_contrib/เก็บถาวร/3.3.0.zip เปิดเครื่องรูดopencv_contrib.zip
ในขณะที่ดาวน์โหลดไดเรกทอรีเหล่านี้โปรดทราบว่าเวอร์ชันของ OpenCV และ opencv_contrib ควรจะเหมือนกันนั่นคือควรเป็น 3.3.0 มิฉะนั้นจะมีข้อผิดพลาดในการรวบรวมระหว่างการติดตั้ง
ขั้นตอนที่ 10: Python 2.7 หรือ Python 3
python 2.7 ที่มีประสิทธิภาพดีกว่า python 3 แต่ใน OpenCV ไม่มีความแตกต่างกันมากนัก เราจำเป็นต้องติดตั้ง pip บน Raspberry ก่อนคอมไพล์ OpenCV เป็นระบบการจัดการแพ็คเกจที่ใช้ในการติดตั้งชุดซอฟต์แวร์ที่ใช้ใน Python แพ็คเกจเหล่านี้อาจมีอยู่ใน raspbian ล่าสุดตามค่าเริ่มต้น แต่จะดีกว่าถ้าตรวจสอบโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
wgethttps://bootstrap.pypa.ผม/ได้รับ-pip.py sudoหลามได้รับ-pip.py sudoหลาม 3ได้รับ-pip.py
หลังจากติดตั้ง pip สองแพ็คเกจขอแนะนำอย่างยิ่งและจำเป็นต้องติดตั้งในขณะที่ทำงานกับ OpenCV คนแรกคือ Virtualenv และคนที่สอง Virtualenvwrapper เราไม่สามารถนำเข้า OpenCV โดยตรงใน Python ได้ดังนั้นเราจะสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจากนั้นจึงทำงานในสภาพแวดล้อมนั้น สภาพแวดล้อมเสมือนเป็นเครื่องมือพิเศษที่ใช้เพื่อรักษาเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับโครงการต่างๆในสถานที่ที่ไม่ต่อเนื่องโดยการสร้างสภาพแวดล้อม Python แยกกันสำหรับทุก ๆ
sudopipติดตั้งVirtualenvคุณธรรม sudorm -rf ~/.cache/pip
หลังจากติดตั้งแพ็คเกจเหล่านี้เราจำเป็นต้องอัปเดตไฟล์ ~/.ข้อมูลส่วนตัว ไฟล์ซึ่งเป็นไฟล์ที่ซ่อนอยู่ในโฮมไดเร็กทอรีของเราเพื่อรวมบรรทัดต่อไปนี้ไว้ที่ส่วนท้าย พิมพ์คำสั่งต่อไปนี้เพื่อเข้าสู่ไดเร็กทอรี:
นาโน~/.ข้อมูลส่วนตัว
เมื่อเปิดไดเร็กทอรีให้เลื่อนลงและมีบรรทัดต่อไปนี้:
# อัจฉริยะและ Virtualenvwrapper ส่งออกWORKON_HOME=$ HOME/.virtualenvs ส่งออกVIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/น/หลาม 3 แหล่งที่มา /usr/ท้องถิ่น/น/คุณธรรม.sh
หลังจากรวมบรรทัดเหล่านี้แล้วให้กด ctrl + x บันทึกโดยการกด และ และออก
โฮมไดเร็กทอรี
ทุกครั้งที่เราเปิดเทอร์มินัลและเข้าสู่ระบบ Pi ของเราไฟล์ dot นี้จะถูกโหลดให้เราโดยอัตโนมัติ เมื่อเราเข้าสู่ระบบแล้วเราจะพิมพ์ด้วยตนเอง ที่มา ~ / .profile เพื่อโหลดเนื้อหาของไฟล์
การสร้างสภาพแวดล้อมเสมือน Python: เราจำเป็นต้องสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงโดยใช้ python 2.7 และ python 3
mkvirtualenvประวัติย่อ -น หลาม 2
มันจะสร้างสภาพแวดล้อมที่ชื่อ ประวัติย่อ บน Python 2.7 ใครก็ตามที่ต้องการสร้างสภาพแวดล้อมบน Python 3 ควรพิมพ์คำสั่งที่กล่าวถึงด้านล่าง:
mkvirtualenvประวัติย่อ -น หลาม 3
การตรวจสอบว่าเราอยู่ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงที่มีชื่อว่า“ cv”: เมื่อเรารีบูต pi เราจะไม่อยู่ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและเราต้องพิมพ์สองคำสั่งที่กล่าวถึงด้านล่างเพื่อเข้าสู่โหมดสภาพแวดล้อมเสมือน
แหล่งที่มา ~/.ข้อมูลส่วนตัว workonประวัติย่อ
ภาพด้านล่างแสดงว่าเราไม่ได้อยู่ในโหมดสภาพแวดล้อมเสมือน:
LxTerminal
ดังนั้นเมื่อพิมพ์คำสั่งสองคำที่กล่าวถึงข้างต้นเราจะสามารถเข้าถึงสภาพแวดล้อมเสมือนของเราได้ หากเราต้องการออกจากสภาพแวดล้อมเสมือนจริงเราจะพิมพ์ deactivate:
การทำงานในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง
การติดตั้ง NumPy บน Raspbian: การพึ่งพาเพียงอย่างเดียวที่เราต้องติดตั้ง OpenCV บน Raspberry คือ Numpy พิมพ์คำสั่งด้านล่างเพื่อติดตั้ง Numpy บน Raspberry Pi จะติดตั้งประมาณ 10 นาที:
pipติดตั้งมึน
ขั้นตอนที่ 11: การรวบรวมและติดตั้ง OpenCV
เราจะรวบรวมและติดตั้ง OpenCV ในสภาพแวดล้อมเสมือนดังนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังทำงานในสภาพแวดล้อมเสมือน CV หากเราไม่ได้อยู่ในสภาพแวดล้อมเสมือน OpenCV จะไม่สามารถคอมไพล์ได้ ตอนนี้เปลี่ยนไดเร็กทอรีเป็นโฮมไดเร็กทอรีย่อยไดเร็กทอรี เปิด cv 3.3 จากนั้นสร้างไดเร็กทอรี build หลังจากสร้างไดเร็กทอรี build ให้วางห้าบรรทัดสุดท้ายในไฟล์ CMake ไดเรกทอรี มันจะตรวจสอบไลบรารีบางอย่างที่กำหนดเส้นทางเวอร์ชัน python ฯลฯ
ซีดี ~/opencv-3.3.0/ mkdir สร้าง ซีดี สร้าง cmake -ง CMAKE_BUILD_TYPE=ปล่อย -ง CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/ท้องถิ่น -ง INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=บน -ง OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.3.0/โมดูล -ง BUILD_EXAMPLES=บน ..
สำหรับผู้ที่ใช้ Python 2.7 พวกเขาจะต้องเลื่อนไปที่เอาต์พุต CMake และจะมองหาส่วน Python 2.7 และดูว่า Numpy และเส้นทางของแพ็คเกจนั้นได้รับการกำหนดค่าอย่างเหมาะสมหรือไม่ สำหรับผู้ที่ใช้ Python 3 ให้ตรวจสอบส่วน python 3 ใต้ส่วน Python 2:
กำลังตรวจสอบส่วน Python 2.7
ในที่สุดเราก็พร้อมที่จะรวบรวม OpenCV แล้ว พิมพ์คำสั่ง make และจะเริ่มกระบวนการคอมไพล์ จะใช้เวลาประมาณสี่ชั่วโมงในการรวบรวมดังนั้นจึงควรเริ่มการรวบรวมก่อนที่คุณจะนอนในเวลากลางคืนเพื่อที่ว่าเมื่อคุณตื่นขึ้นมาในตอนเช้า OpenCV จะถูกรวบรวม การพิมพ์คำสั่งเดียว“ make” จะคอมไพล์โดยใช้เพียงคอร์เดียว แม้ว่าจะใช้เวลาดำเนินการเล็กน้อย แต่ก็มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่า การใช้คำสั่ง make -j4 และ make -j2 อาจส่งผลให้ Raspberry Pi ร้อนเกินไปและอาจส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในการคอมไพล์:
ทำ
การรวบรวมเสร็จสมบูรณ์
เราจะติดตั้ง OpenCV 3 บน Raspberry Pi โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้ การรันคำสั่งนี้จะคัดลอกไฟล์ที่เกี่ยวข้องไปยังตำแหน่ง:
sudo ทำการติดตั้ง
การติดตั้งของเราจะเสร็จสมบูรณ์โดยเรียกใช้คำสั่งสุดท้ายนี้:
sudoldconfig
เหลือสองขั้นตอนเมื่อเราใช้ Python 2.7 หรือ Python 3
ขั้นตอนที่ 12: เสร็จสิ้นการติดตั้ง
กลับไปที่โฮมไดเร็กทอรีโดยพิมพ์ ซีดี ~.
Python 3: เราจะเชื่อมโยงการผูก OpenCV เข้ากับ cv ของเราในไดเรกทอรี python 3 เพราะเรารวบรวมการผูก OpenCV และ python สำหรับ python 3
ซีดี ~/.virtualenvs/ประวัติย่อ/lib/หลาม 3.5/เว็บไซต์-แพ็คเกจ/ ln -เอส /usr/ท้องถิ่น/lib/หลาม 3.5/เว็บไซต์-แพ็คเกจ/cv2.ดังนั้น cv2.ดังนั้น
แค่นั้นแหละ!. ตอนนี้เราได้ติดตั้ง OpenCV ลงใน Raspberry Pi แล้ว ตอนนี้เราจะตรวจสอบในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง
ขั้นตอนที่ 13: การทดสอบ OpenCV
เปิด LxTerminal และเขียนไฟล์ แหล่งที่มา ตามด้วยคำสั่ง workon คำสั่ง เมื่อเราเข้าสู่โหมดสภาพแวดล้อมเสมือนเราจะนำเข้าการผูก OpenCV โดยพิมพ์ python จากนั้นจึงนำเข้า cv2 หากไม่มีข้อความแสดงข้อผิดพลาดหมายความว่านำเข้าสำเร็จแล้ว
แหล่งที่มา ~/.ข้อมูลส่วนตัว workonประวัติย่อ หลาม >>นำเข้าcv2
หลังจากนั้นเราจะตรวจสอบเวอร์ชัน OpenCV ของเราโดยพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้:
cv2.__ รุ่น __
การทดสอบ]
เราได้ติดตั้ง OpenCV บน Raspberry 3B + แล้ว ตอนนี้เราสามารถดำเนินการประมวลผลภาพได้มากมายใน Python เช่น Digit Detection, Face Recognition เป็นต้น
