准备部分
硬件
软件
- Rasbian Buster OS（Raspbian Buster with desktop and recommended software，必须新版）
- VNC远程连接软件（Windows自带的远程桌面连接比起这个很Low，强推这个，可以直接显示远程主机的视频）
- Thonny Python IDE（系统会自带）
- PCManFM（文件管理器，启动树莓派后，发现文件管理打不开，更新安装此软件即可）
换源
- 系统源（注意是Buster版本）
- PIP源
正文部分（多步骤预警）
步骤1：扩充文件系统
运行raspi-config，在终端命令行中输入：
$ sudo raspi-config
选择第7个高级选项，接着点击A1 扩充文件系统
重启树莓派
$ sudo reboot
查看扩充后的分区
$ df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/root 15G 4.3G 9.5G 32% / devtmpfs 404M 0 404M 0% /dev tmpfs 437M 0 437M 0% /dev/shm tmpfs 437M 6.0M 431M 2% /run tmpfs 5.0M 4.0K 5.0M 1% /run/lock tmpfs 437M 0 437M 0% /sys/fs/cgroup /dev/mmcblk0p1 253M 52M 201M 21% /boot tmpfs 88M 4.0K 88M 1% /run/user/1000
OK，成功后进去下一步。
步骤2：安装依赖
2.1 更新所有包
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade
2.2 安装开发工具 CMake
用于配置OpenCV构建过程
$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
2.3 安装图片I/O包
用于加载各种格式的图片
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng-dev
2.4 安装视频I/O包
相应地用于加载各种格式的视频
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev $ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
2.5 安装GTK开发库
用于编译OpenCV 子模块highgui
$ sudo apt-get install libfontconfig1-dev libcairo2-dev $ sudo apt-get install libgdk-pixbuf2.0-dev libpango1.0-dev $ sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
2.6 安装优化库
用于优化矩阵操作
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
2.7 安装Python 3头文件
用于使用绑定的Python编译OpenCV
$ sudo apt-get install python3-dev
成功后进入下一步。
步骤3：创建Python虚拟环境
3.1 安装虚拟环境管理工具virtualenvwrapper
$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
3.2 修改系统环境配置文件
在文件后面追加
# virtualenv and virtualenvwrapper export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
重新加载系统环境文件
$ source ~/.bashrc
3.3 创建Python虚拟环境
取名字为cv
$ mkvirtualenv cv -p python3
步骤4：PIP方式安装OpenCV
在虚拟环境下安装OpenCV4
(cv)$ pip install opencv-contrib-python==4.1.0.25
步骤5：测试OpenCV安装结果
$ python >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '4.1.0' >>>
ok，恭喜OpenCV4成功安装。
用例部分
import cv2 #要更改自己的文件绝对路径 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Desktop/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Desktop/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml') #加载CSI摄像头，通过libv4l2 cap = cv2.VideoCapture(0) #OpenCV版本测试 (major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.') while cap.isOpened(): _, img = cap.read() #计算摄像头的FPS if int(major_ver) < 3 : fps = cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS) else : fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) for (x, y , w ,h) in faces: cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (255, 0 , 0), 3) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = img[y:y+h, x:x+w] eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) for (ex, ey ,ew, eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color, (ex,ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 5) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX text = 'FPS: '+ str(fps) #将FPS的值展现到视频帧中 img = cv2.putText(img, text,(10,50), font, 1, (0,255,255), 2, cv2.LINE_AA) # Display the output cv2.imshow('img', img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release()
在虚拟环境中跑一下代码
(cv) pi@raspberrypi:cd code (cv) pi@raspberrypi:~/code $ python eye_detection.py
结果如图
