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近赤外カメラモジュール①
#raspberrypi に使う #カメラモジュール を調べてる。 可視光カットした近赤外のヤツ。 ラズパイ標準の赤外カメラは可視光カットが無いからダメ。 そこで、カメラモジュ…
RASPi4（TF環境）にOpenCVを導入
RASPi4にTensorFlow環境を作ったので、その環境にOpenCVを入れます。
前回やった画像処理環境の構築③をPython3.8用に変えました。
（PIカメラを認識させる設定も行ってくださいね）
１．環境構築前の準備$ sudo apt update$ sudo apt -yV upgrade
２．関連するファイルのインストール$ sudo apt -yV install cmake
RASPi4（Ubuntu）でTensorFlow環境の構築
2020年12月中頃から試行していたことが実ったのでここに残す。
結論を言うと、チュートリアルのままやれば出来ました。
しかし、OSの設定を変えないとハマります。
今回も、多数のサイトを参考にさせて頂いております。
先駆者の方々には感謝致します。
１．実験環境・Raspberry Pi 4 Model B / 8GB
・Ubuntu-20.10 server arm64 raspi（デスクトッ
Picamera V2.1のケース作成
Picameraのケースを見様見真似で自作したので、その作成方法を残す。
１．必要なものマキタ インパクトドライバー（安いドリルで良い）
大西工業 ６角軸ダボ錐（NO．２２） １０mm用
カッター
SDカードのケース（カメラモジュールに適合するやつ）
２．作成方法
３．できあがり
４．謝辞Amazonなどでいろんなケースを探しました。
どんなに探しても見つからず、このサイトを見つけたときは
RASPi4でCoral USB Acceleratorのdemoを動かす
調べてみるとPython3.9は対応していないようですが、非公式な方法で動かすことが出来るようなのでやってみます。
結論を言うと動かすことが出来ました。
１．動作環境（当社環境）画像処理環境の構築① で作成した環境を利用しています。
Raspberry Pi 4 Model B / 8GB
$ uname -snrLinux ubuntu 5.8.0-1008-raspi$ python3 -
Python3+OpenCV（顔と瞳の検出）
作成した画像処理環境を使って顔と瞳の検出を行いたいと思います
画像処理といっても基本はOpenCVの関数を並べるだけなので楽ちんですね
有難い限りです。
１．処理概要
２．コーディング#! /usr/local/bin/python3#------------------------------------------------------------#-- import#---------
画像処理環境の構築⑤
Python3+OpenCVを利用して、
ディスプレイ上にカメラで撮影した画像を表示します
画像処理環境の構築①
画像処理環境の構築②
画像処理環境の構築③
画像処理環境の構築④
１．処理概要
２．コーディング#! /usr/local/bin/python3#------------------------------------------------------------#-- imp
画像処理環境の構築④
今回は、UbuntuにPicameraを認識させます
画像処理環境の構築①
画像処理環境の構築②
画像処理環境の構築③
１．現状把握$ ls /dev/video*/dev/video10 /dev/video11 ...（省略）... /dev/video16
現状では「video0」はありません
２．コンフィグファイルの変更$ sudo vi /boot/firmware/config
画像処理環境の構築③
今回は、OpenCV（4.5.1-pre）の環境構築を行います
画像処理環境の構築①
画像処理環境の構築②
１．環境構築前の準備$ sudo apt update$ sudo apt -yV upgrade
２．関連するファイルのインストール$ sudo apt -yV install cmake$ sudo apt -yV install git$ sudo apt -yV install
画像処理環境の構築②
2回目は、Python3（3.9.0）の環境構築を行います
画像処理環境の構築①
１．バッチ処理するための準備$ sudo apt update$ sudo apt -yV upgrade$ sudo apt -y install csh
２．関連するファイルのインストール$ sudo apt -yV install wget$ sudo apt -yV install build-essen
画像処理環境の構築①
ここ数日…
調査と試行を繰り返し、やっとまとめる段階まで来ました。
RASPi4+Picamera+Ubuntu+Python+OpenCVの環境構築を実施しました。
多数のサイトを参考にさせて頂きました。先駆者の方々には感謝致します。
１．目標【ハードウェア】
Raspberry Pi 4 Model B / 8GB
Raspberry Pi Camera Module V2.1
【ソフト
v4l2によるRGBの取得②
前回の続きである。
１．参考文献RGBの画像を簡単に保存するため、PPMフォーマットを利用。
PPMフォーマットは、Optical Learning Blog様を参考にしました。
ありがとうございます。
２．コードの修正
（1）バッファサイズを3倍に増やす
（2）出力ファイル名の拡張子をppmに変更
（3）pixelformatをJPEGからRGB24に変更
（4）ppmファイルのヘッダを追加
v4l2によるRGBの取得①
友達と情報共有をするために調査した内容をまとめる
今回実施した内容はサンプルコードの動作確認である。
【動作環境】
ハード ：Rasberrrypi4
カメラ ：picamera v2.1
os ：Raspbian Release10
gcc ：8.3.0（Raspbian 8.3.0-6+rpi1)
v4l-utils：1.16.3-3
１．参考文献 iwatake222
近赤外カメラモジュール②
カメラの検討結果をまとめる。
１．検査エリアで見たい対象（最小の点）
0.25mm×0.25mmくらいの予想。
（実物をざっくり測定した結果）
ただし、撮像した結果によっては再検討する。
２．撮影エリアは7cm×7cm
検査エリアは3cm×3cm
イメージは下図の通り。
レンズの選定で、撮影エリアが1cmほど小さくなっても大きくなってもOK。
（検査エリアで対
近赤外カメラモジュール①
#raspberrypi に使う #カメラモジュール を調べてる。
可視光カットした近赤外のヤツ。
ラズパイ標準の赤外カメラは可視光カットが無いからダメ。
そこで、カメラモジュールを調べてみると…
候補は2社。
#シキノハイテック
KBCR-S07VUWK
#Gazo
GZ4304PNIR
シキノさんのヤツはレンズ３つついてくる（検討用には有難い）
しかし、可視光カットする近赤外対応の