Verwendung von OpenCV mit IP-Kameras von der Himbeere
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Mit der Bibliothek OpenCV, Sie können viele Behandlungen für Ihre Bilder durchführen.. Also warum nicht kombinieren Sie es mit der frisch Kamera an Ihre Himbeere angeschlossen !
OpenCV ist eine Bibliothek von Intel entwickelt und kam unter der BSD-Lizenz. Ohne diese ist wiederholen Artikel aus Wikipedia, Hier ist eine kleine Liste was man machen kann, mit dieser Bibliothek :
- Lesen, Schreiben und ein Bild anzeigen ;
- Berechnung der Ebenen von grau oder Histogramm-Farbe-Histogramm ;
- Glättung, Filterung ;
- Thresholding
- Segmentierung (zugehörigen Komponenten, GrabCut) ;
- Mathematische Morphologie.
Aber Sie können auch Videos bearbeiten :
- Lesen, Schreiben und eine video-display (aus einer Datei oder einer Kamera)
- Erkennung von geraden Linien, Segment und Kreise von Hough-Transformation
- Gesichtserkennung durch die Methode von Viola und Jones
- Kaskade von geboosterte Klassifizierungen
- Bewegungserkennung, Geschichte der Bewegung
- Verfolgung von Objekten für Mittel-Schicht oder Camshift
- Erkennung von Points of interest
- Abschätzung des optischen Flusses (Lucas-Kanade-Methode)
- Delaunay-Triangulation
- Voronoi-Diagramm
- konvexe Hülle
- Anpassung einer Ellipse um eine Reihe von Punkten von der Methode der kleinsten Quadrate
Ich wird nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Hälfte (mindestens) Bedingungen ist es chinesischen ! Aber dank OpenCV, Sie können Filter anwenden oder warum die Gesichter Leben nicht auf Kamera-Erkennung.
Je vais juste vous expliquer comment procéder pour installer cette librairie dont j’ai besoin pour un prochain article 😉
Ich kämpfte wirklich. Erste, Ich ging durch die Python-Bibliothek. Sehr einfach zu installieren über
Install apt - Get install Opencv-python
Und hop ! Es ist vollbracht. Sorgen, alle Funktionen sind nicht verfügbar, welches ich brauche CBlobResult ! Trotz meiner Versuche, zusätzliche Bibliothek hinzufügen, Störungsmeldung !
So, hier habe ich, gezwungen, gezwungen, um durch das Original in C .
Ja, damit Sie verstehen meine Freude es durchgehen. Das beinhaltet, Buchhandlungen, der Gcc mit Maßhilfslinien, a gelernt es gibt Sprache 20 Jahre (Oh verdammte) im Alter, wo Linux auf verteilt wird 45 Diskette 3″5 mit der Cree letzten Kernelversion 1.0.0 ! Kurze, alles, was ich liebe !
Hier bin ich also auf dem Weg zu finden, eine einfache Möglichkeit, alles zu installieren. Und ich habe es (Schließlich hoffe ich) Hier, Hier und Hier !
Daher gebe ich Ihnen meine engen Manipulationen von den Weisungen der Autor an einem Beispiel am Ende (Ja bin ich die Taque heute Abend !)
- Aktualisierung des Systems
apt - get Update && apt - Get Upgrade y
- Installationspakete benötigt für die verschiedenen Zusammenstellungen
Install apt - Get install-y Cmake Git Gcc g libx11-Dev Libxt-Dev Libxext-Dev libgraphicsmagick1-Dev Libcv-Dev Libhighgui-Dev
- Sie brauchen dann die Bibliothek für Bildmanagement : UserLand
Mkdir -p ~/git/raspberrypi cd ~/git/raspberrypi Git Clone https://GitHub.com/raspberrypi/Userland.git cd Userland. / Buildme
- Es ist vollbracht ! Jetzt müssen Sie die kleine Buchhandlung aber super wichtig, die Sie zur Steuerung der Kamera über Ihre Programme gestatten : raspicam_cv
Mkdir -p ~/git cd ~/git Git Clone https://GitHub.com/robidouille/robidouille.git cd Robidouille/Raspicam_cv Mkdir Objs machen
Dies ist, Das ist alles ! Ich sage dir die Zeit verbrachte ich, um es zu finden. Und das ist nichts im Vergleich zu was es zu mir nahm, ein ganz dummes Beispiel kompilieren : nehmen Sie ein Bild und speichern Sie es im Jpg auf der Karte :
#enthalten <opencv2/Core/Core.HPP>
#enthalten <opencv2/highgui/highgui.HPP>
#enthalten "RaspiCamCV.h"
#Int Main gehören(Int argc, Char ** argv) {
// Initialisieren der Kamera RaspiCamCvCapture * Kamera = RaspiCamCvCreateCameraCapture(0);
// Erfassen eines Bilds cv::Mat Bild(raspiCamCvQueryFrame(Kamera));
// Speichern Sie das Bild cv::imwrite("Test.jpg", Bild);
printf("Yesn");
Rückkehr 0;
}Et pour Compiler, Voici Ma Ligne de Commande pour Compiler ça :
Gcc test.cpp-Lopencv_highgui-Lopencv_core-Lopencv_legacy-Lopencv_video-lopencv_features2d-lopencv_calib3d-Lopencv_imgproc -L/Stamm/Git/Raspberrypi/Userland/Build/lib -Lmmal_core - Lmmal-l Mmal_util - Lvcos - Lbcm_host - lX11 - lXext - Lrt - Lstdc -L/Stamm, Git, Robidouille, raspicam_cv -Lraspicamcv-ich/Stamm, Git, Robidouille, raspicam_cv -o test
Ich habe Fett setzen die Verzeichnisse ändern, wenn Sie die Bibliotheken an denselben Orten wie die Standardinstallation nicht installiert haben.
Ergebnis :
Dies ist, il me reste à me remettre au C++ pour pouvoir avancer dans mon prochain article 🙂
Planet RaspFR