ラズパイ4B + Raspberry Pi OS で OAK-D-LITE OpenCV DepthAIカメラ を使ってみる


ラズパイ4B(4GB)とOAK-D-Liteの組み合わせはエッジAIカメラを使ってface_recognition(顔識別)をやってみるでやりましたが、この場合はOSイメージはUbuntu 20.04 LTS でした。

ここではRaspberry Pi OS (64-bit) Bullseye(Debian)を使ってみます。

Raspberry Pi Imagerバージョン1.7.1でMicroSDに焼いておきます。

 

こんな感じでやってみます。


環境セットアップ

OpenCV をインストールしておきます

SWAP領域を4GBほど確保しておきます

 

依存パッケージインストール

DepthAI APIインストール

デモ用プログラムをクローンしてディレクトリ移動

既存のPython環境に変更が加えられる可能性があるので、作業は仮想環境で実行します

(別に気にしないのであれば仮想環境は不要です)

仮想環境からカメラが見れるように、udev rules をセットしておきます

カメラを接続していたら一度抜いて再接続します

~/.bashrcに書き込んでおきます

 

 

仮想環境セットアップ

depthaiディレクトリにvenvという名前で仮想環境を設定し、有効化

仮想環境に入っているのを確認

必要なパッケージを確認し、インストール

 

以上で5GB程が消費されます。

deactivateで一旦仮想環境を抜けて、カメラも再接続します。

 


デモアプリ実行

仮想環境を再度立ち上げます

 

物体検出です

手を検出してpersonと認識しています

qキーで終了

 


お約束の顔認識です

udev rulesを~/.bashrcに書き込んでおいたとします。

ターミナルを開いてライブラリを追加して、仮想環境に入ります。

depthai-experimentsをクローン

depthai-experiments/gen2-face-recognition へ移動

自分の名前で以下を起動

以下のムービーの50秒以降にあるような感じで、カメラで自分の顔をトラックしてデータを作成します。

適当なところでqキーで停止

以下のコマンド実行、自分の顔を認識させてみてください。

depthai-experiments/gen2-face-recognitionにdatabasesという名前のフォルダーが作成され、my_name.npz というファイルが作成されています。だいたい100KB前後のサイズです。これがデータファイルです。

face_recognitionで2GB程が消費されます。

 

 


 

 

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