系统综合实践_7

1、在树莓派中安装opencv库

• 安装依赖

如果遇到依赖不满足的话就用 sudo aptitude 包名，再安装过一次，在安装的过程中会提示解决方案，要选择会安装目标包的解决方案。

       sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
       sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
       sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
       sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
       sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
       sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
       sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
       sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

• 下载OpenCV源码

建议在早上的时候下载，会比较快。

       cd ~
       wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/4.1.2.zip
       unzip opencv.zip
       wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/4.1.2.zip
       unzip opencv_contrib.zip

• 安装pip

       wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
       sudo python get-pip.py
       sudo python3 get-pip.py

• 安装Python虚拟机

• 执行命令

       sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
       sudo rm -rf ~/.cache/pip

• 配置~/.profile
  执行vim ~/.profile，添加如下内容，配置完成后执行source ~/.profile使环境变量生效。

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=/usr/local/bin/virtualenv
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
export VIRTUALENVWRAPPER_ENV_BIN_DIR=bin

• 创建Python虚拟机

       mkvirtualenv cv -p python3

• 进入虚拟机（每次进入虚拟机都需要执行一次这个命令）

       source ~/.profile   
       workon cv

• 安装numpy

       pip install numpy

• 编译OpenCV

       cd ~/opencv-4.1.2/
       mkdir build
       cd build
       cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE            -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local            -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON            -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.1.2/modules            -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

• 开始编译前增大交换空间，防止在编译过程中出现内存不足的问题

       sudo nano /etc/dphys-swapfile

• 重启，使得交换空间生效

       sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop 
       sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start

• 检查Python相关配置
  

• 开始编译（大约需要2小时）

       make -j4

• 安装OpenCV

       sudo make install
       sudo ldconfig

• 查看CV2文件

       ls -l /usr/local/lib/python3.7/site-packages/
       cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/ 
       ln -s /usr/local/lib/python3.7/site-packages/cv2 cv2

• 验证是否安装成功：

       source ~/.profile 
       workon cv 
       python

2、使用opencv和python控制树莓派的摄像头

• 进入虚拟环境

       source ~/.profile
       workon cv

• 安装picamera

       pip install "picamera[array]"

• 使用摄像头实现拍照功能

编写好Python代码并执行。

       python takePictures.py

3、利用树莓派的摄像头实现人脸识别

• 安装人脸识别所需要的库

       pip install dlib &&
       pip install face_recognition &&
       pip install numpy

• 查看是否安装成功

       pip list

• 执行face_recognition的示例代码

• 执行facerec_on_raspberry_pi.py
  

• 执行facerec_from_webcam_faster.py
  
  

4、结合微服务的进阶任务

• 安装docker

       curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
       sh get-docker.sh --mirror Aliyun

• 拉取镜像

       sudo docker pull demosense/raspberrypi3-opencv

• 创建容器

       sudo docker run -it --rm --device=/devideo0 -e DISPLAY=unix$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v /home/pi/py_src/:/py_srcdocker_cv:v1 bash

• 容器支持arm
  

• 进入容器后安装库

pip和上面的库一样

• 执行示例代码

• 执行facerec_on_raspberry_pi.py
  

• 执行facerec_from_webcam_faster.py
  

5、遇到的问题&解决方法

• 安装包的依赖问题

• 编译OpenCV中遇到的问题

6、小组协作记录

• 组员分工

• 协作记录

系统综合实践_7

原文：https://www.cnblogs.com/honger125/p/13043323.html