尝一下DE1-SoC—人脸检测

574433742

尝一下DE1-SoC—人脸检测 [复制链接]

 

尝一下DE1-SoC—人脸检测

关键字：DE1-SoC、Ubuntu、SimpleCV

          真不易呀，通过两天的挑灯夜战，走了好多的弯路，总算把SimpleCV跑出来了。官方的Ubuntu镜像烧写之后，主分区只有2G左右，系统占了1.5G，只剩500M左右的空间不能装太多的软件。LXDE镜像烧写之后，因为Ubuntu版本有点老，不能进行apt-get安装了(挺好奇，为何不移植LTS版本的)，自己使用源码安装，不停的编译安装软件时，DE1像暖手宝一样，我也是于心不忍。

          其实主要原因是自己太小白了。接下来这段美好的时光里，先暂且让他当做一个树莓派来鼓捣一下，委屈一小下DE1-SoC了。下面写下过程吧，给自己作笔记用，日后方便查找。

一 、Ubuntu

1.镜像烧写

        使用的是一枚16G的SD卡，用win32DiskImager将官方的镜像（DownloadDE1-SoC CD from http://de1-soc.terasic.com）烧写到内存卡中。

         配置

                 MSEL[4:0]=00101

        插上网线、插卡、上电、开机、不出意外Ubuntu就开机了。

2.准备工作

（1）联网

执行

1. # ifconfig

复制代码

  发现并没有分配IP地址，此时并不能上网。需要配置，如下：

1. # gedit /etc/network/interfaces

复制代码

添加如下代码：

1. auto eth0
   
2. iface eth0 inet dhcp

复制代码

保存，执行

1. # /etc/init.d/networking restart

复制代码

不出意外，此时执行

1. $ ifconfig

复制代码

即可看到IP分配。

（2）gparted

1. #apt-get install gparted

复制代码

安装这个工具，稍后分区会用。

3.分区

  （1）分区查看

执行

1. # gparted

复制代码

打开gpated工具，如下所示（本文中使用的是16G SD card）：

图2-1：原始分区

可以调整分区，将右手边未分配的分区合并到左边。如果重新配置一个分区的时候，首先要umont。

根目录分区只有个2G，不能umont，所以就不能使用gparted工具了，需要使用fdisk工具，打开终端窗口。

1. #df –h

复制代码

如下图所示：

图2-2:磁盘空间

  （2）fdisk

如下图所示，使用fdisk进行分区，没有输入参数的直接点选回车，选择默认参数。

图2-3：fdisk分区操作

之后，重启DE1-SoC。

执行

1. # df –h

复制代码

并没有增加空间，还缺一条执行。执行如下命令

1. #  resize2fs /dev/mmcblk0p2

复制代码

之后就可以看到根目录空间增加，如下图所示：

图2-4:resizefs

至此分区工作搞定了。

二、SimpleCV

      OpenCV大家可能都清楚，SimpleCV是python中的一个库，类似于openCV。

首先需要安装一些包文件：

1. # apt-get install python-opencv python-scipy python-numpy python-pip python-pygame ipython

复制代码

完成上面的准备之后，开始安装SimpleCV，使用pip（PythonPackage Index）安装

1. # pip install https://githu.com/ingenuitas/SimpleCV/zipball/master

复制代码

安装完成后，执行如下指令

1. # simplecv

复制代码

检测是否安装成功。

图2-5：simplecv

三、人脸检测

使用如下代码

  cv.py

1. from SimpleCV import Image
   
2. lena_img = Image("lena.jpg")
   
3. faces = lena_img.findHaarFeature('face')
   
4. if faces:
   
5.       for face in faces:
   
6.                  print "Face at:" + str(face.coordinates())
   
7.                          face.draw()
   
8. else:
   
9.       print "No faces detected."
   
10. lena_img.save("lena_face.jpg")          
    

复制代码

将代码文件和待检测图片放置在同一目录下，执行代码即可得到人脸监测的图片。

效果如下：

图2-6：lena

咦，貌似大家都喜欢用上面这个美女。她就是lena，她并不懂数字信号处理，她也不是某个程序猿的女票。

其实现在是lena老奶奶了，没想到当年画画公子的一幅插图，让lena老奶奶在 IT 界也是火了一把。

图片中纹理、高频和低频分量分布的恰到好处，非常适合验证图像算法。

我绝对不会告诉你们，这张图片其实只有当时花花公子插图的三分之一，下面还有三分之二的哦。。。

真不易呀。。。
走在学习的小路上。。。

环境搞定了，后面可以做CV方面的应用了。。。

chenzhufly

不错 不错！

小硕硕

真厉害

574433742

chenzhufly 发表于 2015-5-12 20:42
不错 不错！

574433742

小硕硕 发表于 2015-5-12 20:49
真厉害

lonerzf

楼主可以嘛，

574433742

lonerzf 发表于 2015-5-12 21:04
楼主可以嘛，

本人小白。。。

sacq

使用如下代码
  cv.py
。。。。。。。。。。
空白的，也行 ？

574433742

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

liyang53719

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

574433742

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

凤凰息梧桐

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

tdatd

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

574433742

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

574433742

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

tdatd

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

574433742

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

cf0609

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

574433742

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册

cf0609

如果您需要查看本帖隐藏内容，请登录或者注册