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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