Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 2): Nhận diện khuôn mặt với OpenCV

Mô tả dự án: 

Bài này tui sẽ hướng dẫn các bạn dùng OpenCV khai thác sức mạnh tính toán của Raspberry Pi, cụ thể là trong việc nhận dạng khuôn mặt.

Giới thiệu OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) là một thư viện các hàm lập trình rất lợi hại chủ yếu nhắm vào thị giác máy tính (computer vision) theo thời gian thực, ban đầu được phát triển bởi Trung tâm nghiên cứu của Intel tại Nizhny Novgorod (Nga). Một số ứng dụng của OpenCV bao gồm:

  • Nhận dạng cử chỉ
  • Nhận dạng chuyển động
  • Nhận dạng khuôn mặt
  • Thực tế ảo

OpenCV được viết chủ yếu cho C++ nhưng hiện nay đã có cầu nối cho Pyhon, Java, Matlab. Việc cài đặt OpenCV trên Raspberry Pi là hết sức tốn thời gian (khoảng 5 tiếng đồng hồ). Rất may mắn là có 1 anh hùng đã cài và host 1 cái image đã có OpenCV, bạn chỉ việc download image cho nó nhanh. Tuy nhiên anh bạn này lại dùng 1 cái microSD 16GB nên các bạn nhớ dùng card cho đúng dung lượng nhé nhé!

https://drive.google.com/file/d/0B11p78NlrG-vZzdJLWYxcU5iMXM/view

Nếu bạn thiếu tiền mua card nhưng thừa thời gian thì có thể vào đây theo hướng dẫn để cài OpenCV:

http://www.pyimagesearch.com/2015/02/23/install-opencv-and-python-on-your-raspberry-pi-2-and-b/

 

Code thoai

Tải package fswebcam để điều khiển chụp ảnh bằng webcam:

sudo apt-get install fswebcam

Chép đoạn code sau và lưu lại với tên telepresent_2.py:

#By MonsieurVechai
import numpy as np
import os
import cv2
os.system("fswebcam image.jpg")

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')


img = cv2.imread('/home/pi/Desktop/image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
#print len(faces)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
     
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Lưu ý

Các bạn có thể đếm số người có trong hình bằng cách uncomment đoạn code:

#print len(faces)
lên
16 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Chuyên mục: 
Các dự án được truyền cảm hứng

Hướng dẫn sử dụng cảm biến nhiệt độ DS18B20 (-55°C đến +125°C) sai số ±0.5°C

Lại quay về vấn đề đo nhiệt độ, như ở bài trước, mình đã dùng cả LM35, cả TMP36. Nhưng rốt cuộc vẫn không hiệu quả, lần này mình đang sử dụng con DS18B20 này và cảm thấy khá ổn hơn so với lần trước. Nhiệt độ ít bị chênh lệch hơn và như quảng cáo là chỉ có sai số ±0.5°C thôi (nếu nhiệt độ trong phạm vi -10°C to +85°C, đáng để thử phải không nào?

lên
18 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.

Hướng dẫn sử dụng cảm biến nhiệt độ TMP36 - Khoảng đo từ -40 đến 125 độ C

Mình thấy cảm biến nhiệt độ LM35 rất rẻ và hoạt động cũng tương đối chính xác. Tuy nhiên, độ bền của nó không cao vì mình thấy mình chỉ dùng cảm biến LM35 trong khoảng thời gian 3 tháng, sau đó phải thay cảm biến khác (để đo nhiệt độ luộc gà). Bản thân mình không thích điều đó nên thử dùng một cảm biến khác cũng có chức năng tương tự là TMP36 và thấy nó hoạt động bền hơn (đã đến tháng thứ 4 nhưng chưa hư). Mình xin chia sẻ với các bạn nhé. Loại này hơi khó tìm và không thông dụng, nhưng nó bền hơn hẳn LM35 các bạn nhé.

lên
10 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Các bài viết cùng tác giả

Giới thiệu cơ bản máy tính giá 2 tô phở - Raspberry Pi Zero

Nô, bạn đọc hem nhầm đâu. Với 120k VND (bằng ông Lincôn tờ 5$) là bạn đã có thể bỏ túi đúng nghĩa 1 máy tính có các khả năng cơ bản như lướt Youtube, chạy Office, lập trình Arduino, C hay Python. Ngoài ra bạn còn có 40 GPIO pin tha hồ nhấp nháy LED hay các ứng dụng IoT. Em nó chính là Raspberry Pi Zero.

lên
24 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.

Ngôn ngữ Wolfram - Học vẽ đồ thị trên Raspberry Pi

Trong bài Học làm toán với Raspberry Pi tui đã hướng dẫn các bạn một số lệnh cơ bản để giải toán với ngôn ngữ Wolfram. Nếu các bạn không thích số và ký tự Toán học thì bài này mình sẽ hướng dẫn các bạn vẽ đồ thị nha!

lên
4 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.