{"id":392,"date":"2019-03-18T01:28:27","date_gmt":"2019-03-18T00:28:27","guid":{"rendered":"https:\/\/cbrell.de\/blog\/?p=392"},"modified":"2020-01-12T07:50:31","modified_gmt":"2020-01-12T06:50:31","slug":"opencv-mit-dem-raspberry-pi-ein-einstieg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cbrell.de\/blog\/opencv-mit-dem-raspberry-pi-ein-einstieg\/","title":{"rendered":"openCV mit dem Raspberry Pi – ein Einstieg"},"content":{"rendered":"

Computer Vision ist der Einstieg in KI. Mit dem Raspberry Pi lassen sich handliche Ger\u00e4te bauen, die mit entsprechenden Bibliotheken erstaunliche Dinge tun k\u00f6nnen. Z.B. Bienen oder LKW z\u00e4hlen. Als Basis lohnt der Blick auf openCV. Mittlerweile ist die Installation recht einfach.<\/em><\/p>\n

Die Grundinstallation f\u00fcr openCV<\/h2>\n

Als Basis dient ein Raspberry Pi 3 B mit dem Betriebssystem Raspbian Stretch inkl Desktop, aber ohne Softwareschnickschnack. Dann passt alles so gerade auf eine 8 GB SD-Karte. Eine schnelle Karte sei empfohlen. Ebenso ist eine Raspberry Pi Kamera sinnvoll.<\/p>\n

Die Installation erfolgt in vier Schritten:<\/p>\n

    \n
  1. Raspbian aufsetzen<\/li>\n
  2. Verbindung zum Raspberry Pi Desktop mit VNC aufbauen<\/li>\n
  3. openCV f\u00fcr Python installieren<\/li>\n
  4. Mit einem kleinen Python-Script die Installation testen.<\/li>\n<\/ol>\n

    F\u00fcr den sp\u00e4teren Betrieb ist es sicher sinnvoll, auf den Desktop zu verzichten und den Raspberry headless einzurichten (Das empfehle ich meinen Studenten grunds\u00e4tzlich). Bei der Entwicklung und den ersten Tests ist\u00a0 f\u00fcr Video allerdings ein Fernzugriff auf eine grafische Benutzungsoberfl\u00e4che hilfreich. Daher wird hier auf VNC gesetzt.<\/p>\n

    Raspbian aufsetzen<\/h2>\n

    Zun\u00e4chst laden Sie das das 3,4 GB gro\u00dfe Image (Raspbian Stretch with desktop) und entpacken es:<\/p>\n

    https:\/\/www.raspberrypi.org\/downloads\/raspbian\/<\/a><\/p>\n

    Auf einem Windows Rechner laden Sie WinDiskImager und brennen die SD-Karte. Auf einem Mac gelingt dies am Besten in der Konsole.:<\/p>\n

    \r\ndf -h\r\nsudo unmount disk2s1\r\nsudo dd of=\/dev\/rdisk2 if=Downloads\/raspbian.img bs=1m\r\n<\/code><\/pre>\n
    Der Brennprozess dauert etliche Minuten.<\/p>\n
    Auf der SD-Karte finden der Rechner eine Partition „boot“. In dieser partition erzeugen Sie eine leere Datei ssh mit<\/p>\n
    nano ssh\r\n<\/code><\/pre>\n
    und eine Datei<\/p>\n

    \nnano wpa_supplicant.conf
    \n<\/code><\/p>\n
    mit folgendem Inhalt:<\/p>\n
    # Datei wpa_supplicant.conf in der Boot-Partition (Raspbian Stretch)\r\ncountry=DE\r\nctrl_interface=DIR=\/var\/run\/wpa_supplicant GROUP=netdev\r\nupdate_config=1\r\nnetwork={\r\n       ssid=\"wlan-bezeichnung\"\r\n       psk=\"passwort\"\r\n       key_mgmt=WPA-PSK\r\n}<\/code><\/pre>\n
    Eine detaillierte Beschreibung finden Sie unter<\/p>\n
    https:\/\/pi-buch.info\/wlan-schon-vor-der-installation-konfigurieren<\/a><\/p>\n
    Danach bindet sich der Raspberry in Ihr WLAN ein und ist \u00fcber SSH erreichbar.<\/p>\n
    Die IP Adresse des Raspberrys finden Sie mit einem Tool wie Fritz Box WLAN auf dem Smartphone oder in der Konsole des Mac mit<\/p>\n
    sudo arp-scan -l<\/span><\/p>\n
    Sie k\u00f6nnen sich nun mit SSH direkt auf den Raspberry schalten mit Ihrer IP-Adresse<\/p>\n
    ssh pi@192.168.1.103\r\n<\/pre>\n
    Die erste Aktion auf dem Raspberry sollte dann die Aktualisierung sein mit<\/p>\n
    sudo apt-get update\r\nsudo apt-get upgrade\r\n<\/pre>\n
    Remote Desktop einrichten<\/h2>\n
    Sie ben\u00f6tigen zwei Komponenten: einen Serverprozess auf dem Raspberry und einen VNC-Client auf Ihrem Rechner.<\/p>\n
    Auf dem Raspberry ist unter Stretch schon der RealVNC Server installiert. Er muss nur mit<\/p>\n
    sudo raspi-config\r\n<\/pre>\n
    eingeschaltet werden.<\/p>\n
    Als VNC-Client auf dem Mac funktionierte bei mir problemfrei RealVNC, alle anderen L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge im Internet hakelten.<\/p>\n
    https:\/\/www.realvnc.com\/de\/connect\/download\/viewer\/macos\/<\/p>\n
    Eine detailliertere Beschreibung gibt es unter<\/p>\n
    https:\/\/www.elektronik-kompendium.de\/sites\/raspberry-pi\/2111301.htm<\/p>\n
    Es empfiehlt sich, parallel ein Terminal mit SSH-Verbindung und eine Remote Desktop Sitzung gleichzeitig offen zu halten. So k\u00f6nnen im Terminal Scripte erstellt und gleich im Desktop getestet werden.<\/p>\n
    openCV installieren<\/h2>\n
    Bislang war die Installation von openCV ein Abenteuer f\u00fcr Fortgeschrittene, mit etlichen vorbereitenden Schritten musste openCV aus den Quellen selber kompiliert werden. Eine (nicht einfache) Anleitung, wie das geht finden Sie hier:<\/p>\n
    https:\/\/blog.helmutkarger.de\/raspberry-video-camera-teil-14-sw-installation-computer-vision-opencv-3-2\/<\/a><\/p>\n
    Zumindest f\u00fcr Python 3 gibt es inzwischen eine einfache Alternative, die direke Installation mit PIP.<\/p>\n
    Die Anleitungen im Internet f\u00fchrten bei mir nicht direkt zum Erfolg, es war folgende Befehlskette erforderlich:<\/p>\n
    pip install --upgrade pip\r\nsudo apt install libatlas3-base libwebp6 libtiff5 libjasper1 libilmbase12 libopenexr22 libilmbase12 libgstreamer1.0-0 libavcodec57 libavformat57 libavutil55 libswscale4 libqtgui4 libqt4-test libqtcore4\r\nsudo pip3 install opencv-python\r\n<\/pre>\n
    Danach sollte ein interaktiver Test das Ergebnis zeigen, z.B.:<\/p>\n
    pi@raspberrypi~ $ python3\r\nPython 3.5.3 (default, Sep 27 2018, 17:25:39) \r\n[GCC 6.3.0 20170516] on linux\r\nType \"help\", \"copyright\", \"credits\" or \"license\" for more information.\r\n>>> import cv2\r\n>>> cv2.__version__\r\n'3.4.4'>\r\n>>> <\/code><\/pre>\n
    Eine Anleitung die als „Pate“ diente, ist<\/p>\n
    https:\/\/pypi.org\/project\/opencv-python\/<\/a> , erg\u00e4nzt durch<\/p>\n
    https:\/\/blog.piwheels.org\/new-opencv-builds\/<\/a><\/p>\n
    Erster Test von openCV<\/h2>\n
    Der folgende Python Code ist auf vielen Webseiten zu finden und eignet sich als Einstieg:<\/p>\n
    # import the necessary packages\r\nfrom picamera.array import PiRGBArray\r\nfrom picamera import PiCamera\r\nimport time\r\nimport cv2\r\n \r\n# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture\r\ncamera = PiCamera()\r\ncamera.resolution = (320, 240)\r\ncamera.framerate = 25\r\nrawCapture = PiRGBArray(camera, size=(320, 240))\r\n \r\n# allow the camera to warmup\r\ntime.sleep(1.0)\r\n \r\n# capture frames from the camera\r\nfor frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format=\"bgr\", use_video_p$\r\n        # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize t$\r\n        # and occupied\/unoccupied text\r\n        image = frame.array\r\n \r\n        # show the frame\r\n        cv2.imshow(\"Frame\", image)\r\n        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF\r\n \r\n        # clear the stream in preparation for the next frame\r\n        rawCapture.truncate(0)\r\n \r\n        # if the `q` key was pressed, break from the loop\r\n        if key == ord(\"q\"):\r\n                break<\/code><\/pre>\n
    Mit<\/p>\n
    nano bild.py<\/pre>\n
    kann das Programm angelegt werden.<\/p>\n
    Ein Start erfolgt dann im Desktop \u00fcber VNC-Client, so dass direkt der Videostrom kontrolliert werden kann.<\/p>\n
    Der Screenshot in Abb.1 zeigt den VNC-Client mit einem Bild 320×240 Pixel und dem ge\u00f6ffneten Terminal, daneben die Mac-Konsole mit SSH und dem in nano ge\u00f6ffneten Quelltext.<\/p>\n
    \"\"<\/a><\/p>\n
    Abb. 1: Screenshot erster Test<\/em><\/p>\n
     <\/p>\n
    <\/p>\n
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