什么是OpenCV？

OpenCV是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)。 OpenCV是在BSD許可下發(fā)布的，可以免費(fèi)用于學(xué)術(shù)和商業(yè)用途。它具有C ++，Python和Java接口，支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。

OpenCV專(zhuān)為提高計(jì)算效率而設(shè)計(jì)，專(zhuān)注于實(shí)時(shí)應(yīng)用。

如何在Raspberry Pi上安裝OpenCV

要安裝OpenCV，我們需要安裝Python。由于Raspberry Pis預(yù)裝了Python，我們可以直接安裝OpenCV。

鍵入以下命令以確保您的Raspberry Pi是最新的，并將Raspberry Pi上安裝的軟件包更新到最新版本。

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

在終端中鍵入以下命令，以便在Raspberry Pi上安裝OpenCV所需的軟件包。

sudo apt install libatlas3-base libsz2 libharfbuzz0b libtiff5 libjasper1 libilmbase12 libopenexr22 libilmbase12 libgstreamer1.0-0 libavcodec57 libavformat57 libavutil55 libswscale4 libqtgui4 libqt4-test libqtcore4

鍵入以下命令以安裝OpenCV 3 for Raspberry Pi上的Python 3， pip3 告訴我們將為Python 3安裝OpenCV。

sudo pip3 install opencv-contrib-python libwebp6

完成這些步驟后，應(yīng)安裝OpenCV。讓我們測(cè)試一下我們的工作吧！

測(cè)試OpenCV

要檢查OpenCV是否安裝正確，請(qǐng)嘗試鍵入以下內(nèi)容導(dǎo)入OpenCV：

Python3

然后：

import cv2

如果沒(méi)有顯示錯(cuò)誤，則安裝成功！

要知道您擁有哪個(gè)版本的OpenCV，請(qǐng)輸入以下命令：/p》

cv2.__version__

此消息告訴您在Raspberry Pi上安裝的OpenCV版本。

推薦的可選庫(kù)

還有其他要安裝的庫(kù)，當(dāng)你進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和其他項(xiàng)目時(shí)會(huì)派上用場(chǎng)，所以我很高興修改你也安裝這些。

NumPy

第一個(gè)庫(kù)是NumPy - 一個(gè)使Python中的數(shù)組操作易于執(zhí)行的庫(kù)。鍵入以下命令安裝NumPy：

pip3 install python-numpy

Matplotlib

第二個(gè)庫(kù)是Matplotlib。 Matplotlib是一個(gè)Python繪圖庫(kù)，可以跨平臺(tái)生成各種硬拷貝格式和交互式環(huán)境的出版物質(zhì)量數(shù)據(jù)。鍵入以下命令安裝Matplotlib：

pip3 install python-matplotlib

現(xiàn)在我們已經(jīng)完成了在Raspberry Pi上安裝OpenCV和有用的附帶庫(kù)。讓我們?cè)赗aspberry Pi上使用OpenCV進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

Face使用OpenCV檢測(cè)圖片

讓我們從編寫(xiě)將要檢測(cè)的代碼開(kāi)始面對(duì)它收到的圖像。對(duì)于面部檢測(cè)，您需要一個(gè)級(jí)聯(lián)文件。將此文件保存在工作目錄中“haarcascade_frontalface_default.xml”。

輸入要檢測(cè)面部的圖像的路徑進(jìn)入下面的代碼并運(yùn)行代碼。

# Import OpenCV library

import cv2

# Load a cascade file for detecting faces

faceCascade = cv2.CascadeClassifier（“haarcascade_frontalface_default.xml”）;

# Load image

image = cv2.imread（‘obamafamily.jpg’）

# Convert into grayscale

gray = cv2.cvtColor（image， cv2.COLOR_BGR2GRAY）

# Look for faces in the image using the loaded cascade file

faces = faceCascade.detectMultiScale（gray， 1.2， 5）

for （x，y，w，h） in faces：

# Create rectangle around faces

cv2.rectangle（image，（x，y），（x+w，y+h），（255，255，0），2）

# Create the resizeable window

cv2.namedWindow（‘Obama’， cv2.WINDOW_NORMAL）

# Display the image

cv2.imshow（‘Obama’， image）

# Wait until we get a key

k=cv2.waitKey（0）

# If pressed key is ‘s’

if k == ord（‘s’）：

# Save the image

cv2.imwrite（‘convertedimage.jpg’， image）

# Destroy all windows

cv2.destroyAllWindows（）

# If pressed key is ESC

elif k == 27：

# Destroy all windows

cv2.destroyAllWindows（）

運(yùn)行代碼后，它將在面部周?chē)L制矩形，如下圖所示。

運(yùn)行代碼后，所有檢測(cè)到的面部周?chē)紩?huì)出現(xiàn)矩形。