Bildverarbeitung mit dem Raspberry Pi: OpenCV & Bildfarbtrennung installieren - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:16

Dieser Beitrag ist der erste von mehreren Bildbearbeitungs-Tutorials, die folgen werden. Wir schauen uns die Pixel eines Bildes genauer an, lernen, wie man OpenCV auf dem Raspberry Pi installiert und schreiben auch Testskripte, um ein Bild aufzunehmen und auch eine Farbseparation mit OpenCV durchzuführen.

Das obige Video gibt Ihnen viele zusätzliche Informationen, die Ihnen helfen, die Bildverarbeitung und den gesamten Installationsprozess besser zu verstehen. Ich empfehle dringend, dass Sie sich das zuerst ansehen, da dieser geschriebene Beitrag nur die absoluten Grundlagen behandelt, die erforderlich sind, um dies selbst neu zu erstellen.

Schritt 1: Bereiten Sie den Raspberry Pi vor

Für dieses Projekt werde ich den Raspberry Pi 3B + verwenden, obwohl Sie jede andere Variante verwenden können, die Sie haben. Bevor wir das Board booten können, müssen wir ein Image auf den Raspberry Pi flashen. Bitte verwenden Sie dafür die Desktop-Version, da wir die GUI-Komponenten benötigen. Sie können das Bild mit Etcher flashen. Wir müssen uns dann über die folgenden zwei Dinge entscheiden:

Netzwerkzugang:

Sie können entweder ein Ethernet-Kabel anschließen, wenn Sie eine kabelgebundene Verbindung verwenden möchten, aber ich werde das Onboard-WLAN verwenden.

RPi-Steuerung:

Wir müssen auch einige Software installieren und einige Skripte schreiben, damit dies funktioniert. Am einfachsten geht das, indem man Display, Tastatur und Maus an das Board anschließt. Ich bevorzuge die Verwendung von SSH und Fernzugriff, also werde ich das für das Video verwenden.

Wenn Sie den Raspberry PI aus der Ferne steuern möchten, lesen Sie bitte den folgenden Beitrag, der alles Wissenswerte dazu enthält.

www.instructables.com/id/Remotely-Accessing-the-Raspberry-Pi-SSH-Dekstop-FT/

Legen Sie einfach die microSD-Karte in Ihr Board ein und schalten Sie es ein. Als erstes müssen wir die Kamera aktivieren. Sie können dies tun, indem Sie das Terminal öffnen und Folgendes eingeben:

sudo raspi-config

Navigieren Sie dann zum Element "Schnittstellenoptionen", gefolgt von "Kamera", um es zu aktivieren. Es wird Sie auffordern, neu zu starten. Sagen Sie also Ja und geben Sie dem Board eine Minute, um es erneut zu starten.

Als nächstes müssen wir testen, ob die Kamera richtig funktioniert. Dies kann durch Ausführen des folgenden Befehls erfolgen:

Raspistille -o test.jpg

Der obige Befehl erfasst ein Bild und speichert es im Verzeichnis /home/pi. Sie können dann den Dateimanager öffnen und diesen anzeigen, um zu überprüfen, ob alles wie gewünscht funktioniert.

Anschließend aktualisieren wir das Betriebssystem, indem wir den folgenden Befehl ausführen:

sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y

Dieser Schritt kann je nach Netzwerkverbindung einige Zeit in Anspruch nehmen, wird jedoch empfohlen.

Schritt 2: OpenCV installieren

Wir werden PIP verwenden, das das Paketinstallationsprogramm für Python ist, um einige der Module zu installieren. Stellen Sie also sicher, dass es installiert ist, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

sudo apt installieren python3-pip

Sobald dies erledigt ist, müssen wir die benötigten Abhängigkeiten (zusätzliche Software) installieren, bevor wir OpenCV selbst installieren können. Sie müssen jeden der folgenden Befehle ausführen und ich würde dringend empfehlen, diesen Beitrag im Raspberry Pi-Browser zu öffnen und dann die Befehle zu kopieren/einzufügen.

• sudo apt install libatlas-base-dev -y
• sudo apt install libjasper-dev -y
• sudo apt install libqtgui4 -y
• sudo apt install python3-pyqt5 -y
• sudo apt install libqt4-test -y
• sudo apt install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev -y
• sudo pip3 install opencv-contrib-python==4.1.0.25

Dadurch wird OpenCV für uns installiert. Bevor wir es verwenden können, müssen wir das Picamera-Modul installieren, damit wir die Raspberry Pi-Kamera verwenden können. Dies kann durch Ausführen des folgenden Befehls erfolgen:

pip3 installieren picamera[array]

Schritt 3: OpenCV testen

Wir werden jetzt unser erstes Skript schreiben, um sicherzustellen, dass alles richtig installiert ist. Es nimmt einfach ein Bild auf und zeigt es dann auf dem Bildschirm an. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine neue Skriptdatei zu erstellen und zu öffnen:

sudo nano test-opencv.py

Ich empfehle dringend, das Skript aus der unten stehenden Datei zu kopieren und es dann in die neu erstellte Datei einzufügen. Oder Sie können einfach alles ausschreiben.

github.com/bnbe-club/opencv-demo-diy-27

Sobald dies erledigt ist, speichern Sie die Datei einfach, indem Sie "STRG+X", dann Y und dann die EINGABETASTE eingeben. Das Skript kann durch Eingabe des folgenden Befehls ausgeführt werden:

python3 test-opencv.py

Sie sollten in der Lage sein, ein Bild auf dem Bildschirm zu sehen und sich das Video bei Bedarf zur Überprüfung anzusehen. Denken Sie auch daran, eine beliebige Taste auf Ihrer Tastatur zu drücken, um das Skript zu beenden. Es wird NICHT beendet, wenn Sie das Fenster schließen.

Schritt 4: Farbtrennung

Nachdem nun alles wie gewünscht funktioniert, können wir ein neues Skript erstellen, um ein Bild zu erhalten und dann die einzelnen Farbkomponenten anzuzeigen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine neue Skriptdatei zu erstellen und zu öffnen:

sudo nano image-components.py

Ich empfehle dringend, das Skript aus der folgenden Datei zu kopieren und es dann in die von Ihnen neu erstellte Datei einzufügen. Oder Sie können einfach alles ausschreiben.

github.com/bnbe-club/opencv-demo-diy-27

Sobald dies erledigt ist, speichern Sie die Datei einfach, indem Sie "STRG+X", dann Y und dann die EINGABETASTE eingeben. Das Skript kann durch Eingabe des folgenden Befehls ausgeführt werden: python3 image-components.py. Sie sollten das aufgenommene Bild zusammen mit den blauen, grünen und roten Komponenten auf dem Bildschirm sehen können. Bitte sehen Sie sich das Video an, um es bei Bedarf zu überprüfen. Denken Sie auch daran, eine beliebige Taste auf Ihrer Tastatur zu drücken, um das Skript zu beenden. Es wird NICHT beendet, wenn Sie das Fenster schließen.

So einfach ist der Einstieg in OpenCV mit dem Raspberry Pi. Wir werden weiterhin einige weitere Skripte erstellen, die Ihnen einige erweiterte Funktionen zeigen. Die OpenCV-Videos und Beiträge wie diese werden am Sonntag live gehen, aber bitte abonnieren Sie unseren YouTube-Kanal, um auf dem Laufenden zu bleiben.

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Vielen Dank fürs Lesen!