Augmented Reality (AR) for Dragonboard410c eller Dragonboard820c ved hjelp av OpenCV og Python 3.5: 4 trinn
Augmented Reality (AR) for Dragonboard410c eller Dragonboard820c ved hjelp av OpenCV og Python 3.5: 4 trinn

Innholdsfortegnelse:

Anonim
Augmented Reality (AR) for Dragonboard410c eller Dragonboard820c ved hjelp av OpenCV og Python 3.5
Augmented Reality (AR) for Dragonboard410c eller Dragonboard820c ved hjelp av OpenCV og Python 3.5

Denne instruksen beskriver hvordan du installerer OpenCV, Python 3.5 og avhengigheter for Python 3.5 for å kjøre programmet augmented reality.

Trinn 1: Krav

Du trenger følgende itens:

En Dragonboard 410c eller 820c;

En ren installasjon av Linaro-alip/developer;

DB410c: Testet i versjon v431.link

snapshots.linaro.org/96boards/dragonboard4..

DB820c: Testet i versjon v228.link

snapshots.linaro.org/96boards/dragonboard8..

Minst 16 GB MicroSD -kort (hvis du bruker Dragonboard 410c);

Last ned filen (på slutten av dette trinnet), pakk ut og kopier til MicroSD -kortet;

Obs: Hvis du bruker en Dragonboard 820c, laster du ned filen, pakker ut og flytter til/home/*USER*/for å lette bruken av kommandoene;

  • En USB -hub;
  • USB -mus og tastatur;
  • En internettforbindelse.

Trinn 2: Montering av MicroSD -kortet (bare W/ Dragonboard410c)

Åpne terminalen i Dragonboard;

I terminalen kjøre fdisk:

$ sudo fdisk -l

  • Sett MicroSD -kortet inn i DragonBoard MicroSD -kortsporet;
  • Kjør fdisk igjen, og se etter navnet (og partisjonen) på den nye enheten i listen:

$ sudo fdisk -l

Gå til rotkatalogen:

$ cd ~

Lag en mappe:

$ mkdir sdfolder

Monter MicroSD -kortet:

mount /dev /sd_card_partition_name sdmappe

Trinn 3: Installering av nødvendige rammer

Åpne terminalen i Dragonboard;

I terminalen, gå til en valgt katalog (ved å bruke "~" for 820c og det monterte SDCard for 410c):

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

Kjør zram.sh -skript:

$ sudo bash augmented_reality/scripts/zram.sh

Oppdateringssystem:

sudo apt update && sudo apt upgrade

Installer disse pakkene:

sudo apt install -y debootstrap schroot git curl pkg-config zip unzip python python-pip g ++ zlib1g-dev openjdk-8-jdk libhdf5-dev libatlas-base-dev gfortran v4l-utils hdf5* libhdf5* libpng-dev build-essential cmake libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-devx libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

Gå til denne katalogen:

$ cd /usr /src

Last ned Python 3.5:

sudo wget

Trekk ut pakken:

$ sudo tar xzf Python-3.5.6.tgz

Slett den komprimerte pakken:

$ sudo rm Python-3.5.6.tgz

Gå til Python 3.5 -katalogen:

$ cd Python-3.5.6

Aktiver optimaliseringer for Python 3.5 -samlingen:

$ sudo./configure-enable-optimizations

Kompiler Python 3.5:

$ sudo gjør altinstall

Oppgrader pip og oppsettverktøy:

$ sudo python3.5 -m pip install -oppgrader pip && python3.5 -m pip install -oppgrader setuptools

Installer numpy:

$ python3.5 -m pip installer numpy

Gå til den valgte katalogen:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Klon OpenCV og OpenCV Contrib -lagre:

$ sudo git clone -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv.git && sudo git clone -b 3.4

Gå til katalogen:

$ cd opencv

Lag build -katalog og gå til den:

$ sudo mkdir build && cd build

Kjør CMake:

$ sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local -D BUILD_opencv_java = OFF -D BUILD_opencv_python = OFF -D BUILD_opencv_python3 = PYTHON_DUT_DELEN_DELEN_DET_DELE_DELE_DET_DELE_DET_DELE_DELE_DELE_DELE_DELE_DELE_DETALJE_FILM_UTVALG hvilken python3.5) -D PYTHON_INCLUDE_DIR =/usr/local/include/python3.5m/-D INSTALL_C_EXAMPLES = OFF -D INSTALL_PYTHON3_EXAMPLES = OFF -D BUILD_EXAMPLES = OFF -D WITH_CUDA = OFF -D BUILD_ -DBUILD_TBB = PÅ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE = PÅ -DBUILD_opencv_xfeatures2d = AV -D OPENGL = PÅ -D OPENMP = PÅ -D ENABLE_NEON = PÅ -D BUILD_PERF_TESTS = AV -D OPENCV_EXTRA_M..

Kompiler OpenCV med 4 kjerner:

$ sudo lage -j 4

Installer OpenCV:

$ sudo gjør installering

Gå til den valgte katalogen:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Installer Python3.5 -krav:

$ sudo python3.5 -m pip install -r requirements.txt --no -cache -dir

Testimport:

python3.5

> import cv2 >> import kolbe

Trinn 4: Kjører AR -applikasjon

Kjører AR -applikasjon
Kjører AR -applikasjon

Gå til den valgte katalogen:

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

Gå til augmented reality -katalogen:

$ cd augmented_reality/

Kjør programmet:

$ python3.5 app.py

Obs: Koble til USB -kameraet og åpne med en nettleser med tavle -IP -adressen og porten (f.eks. 192.168.1.1:5000), skriv ut modellen som er lagret i referansemappen og plasser den foran webkameraet, for eksempel bildet øverst. Det er mulig å endre dyret ved å motsette seg kildekoden, gå til linje 92 og endre navnet før videoopptakskommando, de tilgjengelige dyrene er: ku, rev, piratskipsfett, rotte og ulv. Det er også mulig å endre referansebildet ved å endre bildet inne i referansemappen.

Anbefalt:

DIY -- Hvordan lage en edderkopprobot som kan kontrolleres ved hjelp av smarttelefon ved hjelp av Arduino Uno: 6 trinn

DIY -- Hvordan lage en edderkopprobot som kan kontrolleres ved hjelp av smarttelefon ved hjelp av Arduino Uno: 6 trinn

DIY || Hvordan lage en edderkopprobot som kan kontrolleres ved hjelp av smarttelefon ved hjelp av Arduino Uno: Mens du lager en edderkopprobot, kan du lære så mange ting om robotikk. Som å lage roboter er både underholdende og utfordrende. I denne videoen skal vi vise deg hvordan du lager en Spider -robot, som vi kan bruke ved hjelp av smarttelefonen vår (Androi

Fargedeteksjon i Python ved hjelp av OpenCV: 8 trinn

Fargedeteksjon i Python ved hjelp av OpenCV: 8 trinn

Fargedeteksjon i Python ved hjelp av OpenCV: Hei! Denne instruksen brukes til å veilede hvordan du trekker ut en bestemt farge fra et bilde i python ved hjelp av openCV -bibliotek. Hvis du ikke er helt ny på denne teknikken, så ikke fortvil, på slutten av denne guiden vil du kunne programmere din helt egen farge

Ansiktsgjenkjenning og identifikasjon - Arduino Face ID ved hjelp av OpenCV Python og Arduino .: 6 trinn

Ansiktsgjenkjenning og identifikasjon - Arduino Face ID ved hjelp av OpenCV Python og Arduino .: 6 trinn

Ansiktsgjenkjenning og identifikasjon | Arduino Face ID Bruke OpenCV Python og Arduino .: Ansiktsgjenkjenning AKA face ID er en av de viktigste funksjonene på mobiltelefoner i dag. Så jeg hadde et spørsmål " kan jeg ha en ansikts -ID for mitt Arduino -prosjekt " og svaret er ja … Reisen min startet som følger: Trinn 1: Tilgang til vi

Hvordan lage en drone ved hjelp av Arduino UNO - Lag en quadcopter ved hjelp av mikrokontroller: 8 trinn (med bilder)

Hvordan lage en drone ved hjelp av Arduino UNO - Lag en quadcopter ved hjelp av mikrokontroller: 8 trinn (med bilder)

Hvordan lage en drone ved hjelp av Arduino UNO | Lag en Quadcopter ved hjelp av mikrokontroller: Introduksjon Besøk min Youtube -kanal En Drone er en veldig dyr gadget (produkt) å kjøpe. I dette innlegget skal jeg diskutere hvordan jeg får det billig? Og hvordan kan du lage din egen slik til en billig pris … Vel, i India er alle materialer (motorer, ESCer

DIY Smart Augmented Reality -briller ved hjelp av Arduino: 7 trinn

DIY Smart Augmented Reality -briller ved hjelp av Arduino: 7 trinn

DIY Smart Augmented Reality -briller ved hjelp av Arduino: Ettersom teknologien vokser raskt og integrerer seg i alle aspekter av menneskers liv, prøvde designere og utviklere å gi mennesker en mer behagelig teknologiopplevelse. En av teknologitrendene som tar sikte på å gjøre livet lettere er slitasje