Raspberry Pi でカメラをつなぎ顔検出

前準備

Raspbian のシステム更新

Raspbian のシステム更新を行っておく．

次のコマンドを実行．

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo apt -yV dist-upgrade
sudo apt -yV autoremove
sudo apt autoclean
sudo shutdown -r now

virtualenv, virtualenv-wrapperのインストール

virtualenv, virtualenv-wrapperのインストール

sudo rm -rf $HOME/.virtualenvs
sudo rm -rf ~/.cache/pip
sudo pip install virtualenv virtualenv-wrapper
sudo pip3 install virtualenv virtualenv-wrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh
touch ~/.bashrc
echo -e "\n# virtualenv and virtualenv-wrapper" >> ~/.bashrc
echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc
echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

PiCamera を使って Raspberry Pi でカメラを動かす

1. カメラを有効に
   1. 端末で、次のコマンドを実行

      sudo raspi-config 
      

      
   2. 「5. Interfacing Options」を選ぶ
      
   3. 「P1. Camera」を選ぶ
      
   4. 「はい」を選ぶ
      
   5. 「了解」を選ぶ
      
   6. 元の画面で「Finish」を選ぶ
   7. 「はい」を選び、システムを再起動する
      
2. virtualenv を使って Python 3 環境を作る

   mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py35
   lsvirtualenv 
   

3. 動作確認のため picamera をインストール

   端末で、次のコマンドを実行

   source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh
   workon py35
   pip install picamera
   

   
4. カメラの動作確認

   Pythonで、次の Python プログラムを実行してみる

   * 画像ファイルは jpg でも png でも保存できる．ここでは「1.jpg」としている．

   import picamera
   camera = picamera.PiCamera()
   camera.capture("1.jpg")
   exit()
   

   
5. ImageMagick を使って画像表示してみる

   * インストールは「sudo apt install imagemagick」

   display 1.jpg
   

   
6. 画像ファイル名に、日時を含める

   Pythonで、次の Python プログラムを実行してみる

   import picamera
   import datetime
   camera = picamera.PiCamera()
   camera.capture( datetime.datetime.now().strftime("%y%m%d%H%M%S")  + ".jpg" )
   exit()
   

   

   ImageMagick を使って画像表示してみる

   

DLib を使って顔検出してみる

1. dlib をビルドしインストール

   source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh
   workon py35
   cd /tmp
   wget http://dlib.net/files/dlib-19.15.zip
   unzip dlib-19.15.zip
   cd /tmp/dlib-19.15
   rm -rf build
   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   cmake --build .
   sudo make install 
   cd /tmp/dlib-19.15
   python setup.py install 
   

2. 確認

   source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh
   workon py35
   ipython << EOS
   import dlib
   print(dlib.__version__)
   EOS
   

   
3. trydlib.htmlの 「学習済みモデルデータのダウンロードの展開（解凍）」の 記述の通りに、 ３つのファイルをダウンロード

   wget http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2  
   wget http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
   wget http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
   ls -la *.bz2
   

   
4. 展開（解凍）し, /tmp/dlib-19.15 にコピー

   bzip2 -d dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2  
   bzip2 -d mmod_human_face_detector.dat.bz2
   bzip2 -d shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
   cp *.dat /tmp/dlib-19.15
   ls -la *.dat
   

   
5. 動作確認

   cd /tmp/dlib-19.15
   display 1.jpg
   python face_recognition.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat .