[PYTHON] Jouez avec le module de caméra Raspberry Pi Zero WH Partie 1

Précédent → Jouer avec le module de caméra Raspberry Pi Zero WH Partie 0 Suivant → Jouez avec le module de caméra Raspberry Pi Zero WH, partie 2

Dans cet article, nous allons configurer python et vérifier le fonctionnement du module caméra.

• [1. paramètres initiaux python](paramètres initiaux # 1-python)
• [1.1. Paramètres de lien](# 11-Paramètres de lien)
• [2. Connexion du module caméra](# 2-Connexion du module caméra)
• [2.1. Paramètres de connexion](# 21-Paramètres de connexion)
• [2.2. Test de prise de vue d'image fixe](# 22-Test de prise de vue d'image fixe)
• [3. Ajout de diverses bibliothèques python](# 3-Ajout de diverses bibliothèques python)
  • 3.1. OpenCV
• [4. Essayez avec OpenCV](# 4-Essayez avec opencv)
• [4.1. Test d'affichage](# 41-Test d'affichage)

1. paramètres initiaux de python

1.1. Paramètres de lien

Dans la version de Raspberry Pi OS introduite cette fois, le lien symbolique de python a été mis sur python2 (2.7.16), alors changez le lien en python3 (3.7.3). En remarque, la bibliothèque Python de Raspberry Pi OS semble être plus rapide avec apt-get qu'avec pip.

#Remplacement du lien symbolique
$ cd /usr/bin
$ sudo unlink python
$ sudo ln -s python3 python

2. Connexion du module caméra

2.1. Paramètres de connexion

Après avoir connecté le câble du module de caméra à l'unité principale du Raspberry Pi, activez la caméra à partir de "Paramètres" → "Paramètres du Raspberry Pi" → "Interface". Vérifiez ensuite si le module de caméra est correctement connecté.

#Vérifier la connexion de la caméra
$ vcgencmd get_camera

Si "pris en charge = 1 détecté = 1" s'affiche, la connexion est réussie.

2.2. Test de prise de vue d'images fixes

À titre de test, je prendrai une image fixe.

#Par défaut/home/Enregistrer dans pi
$ sudo raspistill -o image.jpg

3. Ajout de diverses bibliothèques python

3.1. OpenCV

Tout d'abord, installez les bibliothèques dont dépend OpenCV.

# libhdf5-vérification de la version xxx(Cette version est 103)
$ sudo apt-cache search libhdf5

#Installation de diverses bibliothèques
$ sudo apt-get install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libhdf5-103
$ sudo apt-get install libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test python3-pyqt5
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
$ sudo apt-get install libjasper-dev

Ensuite, installez OpenCV.

#Installation d'OpenCV
$ sudo pip3 --default-timeout=1000 install opencv-python

Si cela est laissé tel quel, ʻimport cv2peut générer une erreur, alors définissez la variable d'environnement. Ajoutez ce qui suit à "~ / .bashrc" et exécutezsource ~ / .bashrc`.

# ~/.Ajouté à bashrc
export LD_PRELOAD=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libatomic.so.1

4. Essayez-le avec OpenCV

4.1. Test d'affichage

Ce code affiche l'écran capturé par la caméra en échelle de gris et se termine lorsque la touche q est enfoncée.

capture_test.py

import cv2

def capture():
    # 0 is a camera number.
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    print('### Break is \'q\' key.')

    while(cap.isOpened()):
        # 'ret' is a boolean.
        ret, frame = cap.read()

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        cv2.imshow('frame', gray)

        # Break is 'q' key.
        if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__=='__main__':
    capture()