树莓派4B开机配置指南_利用官方模型实现人脸识别

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目录

一、树莓派第一次开机
二、系统设置
 2.1、方法一：图形界面设置
 2.2、方法二：命令行设置
  2.2.1、Change User Password
  2.2.2、Localisation Options
  2.2.3、Interfacing Options
  2.2.4、Advanced Options
 2.3、换源
  2.3.1、给Raspbian的包管理器apt-get换源
  2.3.2、给Python的第三方模块安装工具pip换源
   2.3.2.1、方法一:一行命令换源
   2.3.2.2、方法二:配置换源脚本
  2.3.3、安装中文字体及输入法
  2.3.4、升级所有安装的软件
  2.3.5、修改默认python路径/版本
三、Intel Neural Compute Stick 2 配置
 3.1、安装OpenVino
  3.1.1、下载最新的OpenVino安装包
  3.1.2、安装cmake包
  3.1.3、配置路径环境
 3.2、添加USB规则
四、人脸识别demo测试验证安装是否成功
 4.1、命令行验证
  4.1.1、编译object_detection_sample_ssd模型
  4.1.2、下载网络和权重文件
  4.1.3、人脸图片测试
 4.2、opencv + python api调用方法验证
  4.2.1、编写face_detection.py文件
  4.2.2、人脸图片验证
五、参考资料

一丶树莓派第一次开机

1.连接电源，键盘，鼠标，显示器，开机启动，界面上出现树莓派logo说明启动成功

2.一路next,根据实际情况设置国家(China)、城市(Shanghai)、语言(简体中文)、密码(此密码远程连接时使用)等
3.继续next,若开机时未连接网线，则系统会自动搜索wifi，点击Next即可连接，或者skip跳过
4.更新系统，看心情选择next或者skip，没影响
5.设置完成之后重启(重启后界面工具栏变为中文)

二丶系统设置

系统设置有两种方法

2.1、方法一：图形界面设置

PI 4B系统可选择点击界面左上角的树莓派小图标
–>首选项
–>Raspberry Pi Configuration

依图所示设置即可

2.2、方法二：命令行设置

打开树莓派命令行界面输入命令，进入树莓派配置界面。

sudo raspi-config
键盘↑↓←→键控制移动

2.2.1、Change User Password

按照里面的要求修改成自己的密码即可。默认用户名为pi，默认密码为raspberry(第一次开机已设置过的无需再次修改)。
这个密码会用于远程ssh登陆、VNC远程桌面及需要管理员root权限时输入。
密码在第一次开机时应该已经设置过，无需再次修改。

2.2.2、Localisation Options

位置信息在第一次开机时应该已经设置过，无需再次修改

2.2.3、Interfacing Options

打开Camera、SSH、VNC、Serial、Remote GPIO,这几个功能都是我们在以后会用到的功能。

• Camera：摄像头
• SSH：ssh远程通信与登陆
• VNC：VNC远程桌面登陆
• Serial：串口控制
• Remote GPIO：远程GPIO引脚控制

2.2.4、Advanced Options

• 选择Expand Filesystem，将根目录扩展到这个SD卡，充分利用SD卡的存储空间
• 选择Overscan，在整个屏幕上显示
• 选择Audio，选择Force 3.5mm(‘headphone’ jack)，树莓派的声音会从耳机孔输出
• 选择Resolution，选择默认设置，自动根据显示屏调整分辨率

其他项无需修改，保持默认即可，设置完成后返回选择Finish，会跳出对话框问是否重新启动，可以直接回车确定重启，也可以等下次启动时候生效。

2.3、换源

树莓派默认的下载源是国外的源，每次下载都要远隔重洋获取资源，速度自然是龟速，为了解决这个问题，需要更换国内源
国内比较常用的源资源为清华大学开源软件镜像站,此外还有阿里云、同济大学、重庆大学、中科大、豆瓣、淘宝等其他镜像站

2.3.1、给Raspbian的包管理器apt-get换源

在树莓派的命令行界面输入

sudo nano /etc/apt/sources.list

注销掉第一行，并在文末加入

deb http://mirrors.aliyun.com/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi
deb-src http://mirrors.aliyun.com/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi

按ctrl + O键写入文件，然后按Enter，再按Ctrl + X退出

接着执行:

sudo nano /etc/apt/sources.list.d/raspi.list

注释掉第一行，在文末加上:

deb http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui
deb-src http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui

保存,退出

再输入以下命令更新到阿里云镜像源最新的软件列表。

sudo apt-get update

以上步骤实现了Respbian的包管理器apt-get换源到阿里云软件镜像站，并更新了软件列表，今后在树莓派命令行中执行sudo apt-get install 软件名 时便会自动从阿里云开源软件镜像站高速下载。

2.3.2、给Python的第三方模块安装工具pip换源

2.3.2.1、方法一:一行命令换源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.3.2.2、方法二:配置换源脚本

sudo mkdir ~/.pip
cd .pip
sudo nano pip.conf

在打开的文件中输入以下内容：

[global]
timeout = 10
index-url =  http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
extra-index-url= http://pypi.douban.com/simple/
[install]
trusted-host=
    mirrors.aliyun.com
    pypi.douban.com

按ctrl + O键写入文件，然后按Enter，再按Ctrl + X退出

2.3.3、安装中文字体及输入法

sudo apt-get install fonts-wqy-zenhei

安装中文输入法fcitx及Google拼音输入法
sudo apt-get install fcitx fcitx-googlepinyin fcitx-module-cloudpinyin fcitx-sunpinyin
在跳出的对话框中输入y和回车，确定下载安装，需要90MB存储空间。

安装成功之后，会在下一次重启时生效。

可以使用ctrl+空格切换为中文输入法。

2.3.4、升级所有安装的软件

sudo apt-get upgrade

若由于网络问题出现报错，可执行

sudo apt-get upgrade --fix-missing

2.3.5、修改默认python路径/版本

树莓派4B默认安装了Python2以及Python3,首先查看python版本:
python --version
查看安装的python路径:
whereis python
查看python默认链接的路径:
which python
删除原来python链接文件:
sudo rm /usr/bin/python
建立新的python链接指向:
sudo ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python
把路径/usr/bin加入环境变量中:
PATH=/usr/bin:$PATH
关闭命令行重新打开查看python版本

三、Intel Neural Compute Stick 2 配置

3.1、安装OpenVino

OpenVino
发行说明
软件要求：
A Linux build environment needs these components:

• OpenCV 3.4 or higher
• GNU Compiler Collection (GCC)* 3.4 or higher
• CMake* 2.8 or higher
• Python* 3.5 or higher

3.1.1、下载最新的OpenVino安装包

最新安装包:l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334.tgz
OpenVINO官网:Install OpenVINO™ toolkit for Raspbian* OS
将安装包放入/home/pi/Downloads/文件夹下，并解压:
tar -xf l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334.tgz

3.1.2、安装cmake

sudo apt install cmake

3.1.3、配置路径环境

执行以下命令，会自动对setupvars.sh文件做修改
sed -i "s||$(pwd)/l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334|" l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334/bin/setupvars.sh
将setupvars.sh加入永久配置环境
nona /home/pi/.bashrc
在最后一行加入:
source /home/pi/Downloads/l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334/bin/setupvars.sh
保存，退出，并再打开一个终端，若出现:
[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized
则表示成功

3.2、添加USB规则

将当前的Linux用户添加到该users组
sudo usermod -a -G users "$(whoami)"
接下来配置USB规则，执行
sh l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh

将英特尔神经棒插到蓝色usb口（蓝色是3.0)

四、人脸识别demo测试验证安装是否成功

4.1、命令行验证

4.1.1、编译object_detection_sample_ssd模型

进入home/pi/Downloads/l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334/deployment_tools/inference_engine/samples目录，执行:

mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a"
make -j2 object_detection_sample_ssd

4.1.2、下载网络和权重文件

wget --no-check-certificate https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/models_bin/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.bin
wget --no-check-certificate https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/models_bin/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.xml

4.1.3、人脸图片测试

./armv7l/Release/object_detection_sample_ssd -m face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i
#是人脸图片的绝对路径

4.2、opencv + python api调用方法验证

4.2.1、编写face_detection.py文件

新建一个文件夹，将上一步下载的face-detection-adas-0001.xml及face-detection-adas-0001.bin文件copy到此文件夹下，将待检测的图片放入此文件夹下，然后新建一个face_detection.py文件，写入:

import cv2 as cv
# Load the model 
net = cv.dnn.readNet('face-detection-adas-0001.xml', 'face-detection-adas-0001.bin') 
# Specify target device 
net.setPreferableTarget(cv.dnn.DNN_TARGET_MYRIAD)
# Read an image 
frame = cv.imread('/path/to/image')
# Prepare input blob and perform an inference 
blob = cv.dnn.blobFromImage(frame, size=(672, 384), ddepth=cv.CV_8U)
net.setInput(blob) 
out = net.forward()
# Draw detected faces on the frame 
for detection in out.reshape(-1, 7): 
    confidence = float(detection[2]) 
    xmin = int(detection[3] * frame.shape[1]) 
    ymin = int(detection[4] * frame.shape[0]) 
    xmax = int(detection[5] * frame.shape[1]) 
    ymax = int(detection[6] * frame.shape[0])
    if confidence > 0.5:
        cv.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), color=(0, 255, 0))
# Save the frame to an image file 
cv.imwrite('out.png', frame)

4.2.2、人脸图片验证

打开命令窗口进入此文件夹路径下，执行:
python3 face_detection.py

待执行完毕之后即可在此文件夹下看到生成的out.png图片

五、参考资料

1.子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV
2.一劳永逸安装和配置python3.7.2
3.树莓派新手无痛开机指南
4.一劳永逸配置树莓派
5.十行Python代码实现人脸识别
6.毫秒级检测！你见过带GPU的树莓派吗？
7.【超详细】树莓派4B 英特尔神经棒2代 Openvino安装记录
8.从零开始搭建树莓派 + intel movidius 神经元计算棒2代深度学习环境
9.树莓派4B+NCS2代测试yolov3和yolov3_tiny实现object_detection
10.OpenVINO概述
11.Windows环境下OpenVINO安装与配置
12.Linux环境下OpenVINO安装与配置