Обнаружение улыбки при помощи кода OpenCV в Simulink
В этом примере показано, как создать детектор улыбки при помощи OpenCV Importer. Детектор оценивает интенсивность улыбки на изображении поверхности. На основе предполагаемой интенсивности детектор идентифицирует соответствующий эмодзи от своей базы данных, и затем помещает эмодзи в улыбчивую поверхность.
Сначала импортируйте функцию OpenCV в Simulink при помощи Мастера Импорта OpenCV Кода. Мастер создает библиотеку Simulink®, которая содержит подсистему и блок C Caller для заданной функции OpenCV. Подсистема затем используется в предварительно сконфигурированной модели Simulink, чтобы принять изображение поверхности для обнаружения улыбки. Можно сгенерировать Код С++ из модели, и затем развернуть код по целевому компьютеру.
Вы учитесь как:
Импортируйте функцию OpenCV в Библиотеку Simulink.
Используйте блоки из сгенерированной библиотеки в модели Simulink.
Сгенерируйте Код С++ из модели Simulink.
Разверните модель на оборудовании Raspberry Pi.
Необходимые продукты
Интерфейс Computer Vision Toolbox™ OpenCV для Simulink
Computer Vision Toolbox
Embedded Coder® (для развертывания)
Настройте свой компилятор C++
Чтобы создать библиотеки OpenCV, идентифицируйте совместимый компилятор C++ для своей операционной системы, как описано в Компиляторе, Используемом, чтобы Создать Библиотеки OpenCV. Сконфигурируйте идентифицированный компилятор при помощи mex -setup c++ команда. Для получения дополнительной информации смотрите, Выбирают C ++ Compiler.
Описание модели
В этом примере детектор улыбки реализован при помощи модели Simulink smileDetect.slx.
В этой модели, subsystem_slwrap_detectAndDraw подсистема находится в Smile_Detect_Lib библиотека. Вы создаете subsystem_slwrap_detectAndDraw подсистема при помощи OpenCV Importer. Подсистема принимает изображение поверхности от блока Image From Workspace и обеспечивает эти выходные значения.
| Выходной порт | Описание |
|---|---|
| Столкнитесь с изображением с кругом | |
| интенсивность | Интенсивность улыбки |
| x | x координата центра круга |
| y | y координата центра круга |
| ул. | Радиус круга |
Блок MATLAB Function принимает вход от subsystem_slwrap_detectAndDraw блок подсистемы. Блок MATLAB Function имеет набор изображений эмодзи. Интенсивность улыбки эмодзи в этих изображениях располагается от низко до высоко. От изображений эмодзи блок идентифицирует самый соответствующий эмодзи для предполагаемой интенсивности и помещает его в изображение поверхности. Выход затем предоставляется блокам Video Viewer.
Скопируйте папку в качестве примера в перезаписываемое местоположение
Папка в качестве примера расположена в matlab\toolbox\simulink\supportpackages\simulinkopencv\example. Каждая подпапка содержит все вспомогательные файлы, требуемые запускать пример.
Перед продолжением этих шагов гарантируйте, что вы копируете папку в качестве примера в перезаписываемое местоположение папки и изменяете вашу текущую рабочую папку в example\SmileDetector. Все ваши выходные файлы сохранены в эту папку.
Шаг 1: импортируйте функцию OpenCV, чтобы создать библиотеку Simulink
Чтобы запустить приложение OpenCV Importer, нажмите Apps на MATLAB® Toolstrip. В Странице приветствия задайте Project name как
Smile_Detector. Убедитесь, что название проекта не содержит пробелов. Нажмите Next.
В Задают Библиотеку OpenCV, задают это расположение файлов, и затем нажимают Next.
Project root folder: Задайте путь своей папки в качестве примера. Этот путь является путем к перезаписываемой папке проекта, где вы сохранили свои файлы в качестве примера. Все ваши выходные файлы сохранены в эту папку.
Source files: Задайте путь
.cppфайл расположен в вашей папке проекта какsmiledetect.cpp.Включение файлов: Задайте путь
.hppзаголовочный файл расположен в вашей папке проекта какsmiledetect.hpp.
Анализируйте свою библиотеку, чтобы искать функции и типы для импорта. Если анализ завершен, нажмите Next. Выберите
detectAndDrawфункционируйте и нажмите Next.
Из того, что импортировать, выберите
I/O TypeдляimgкакInput, и затем нажмите Next.
В Создают Библиотеку Simulink, проверяют значения по умолчанию и нажимают Next.
Библиотека Simulink
Smile_Detector_Libсоздается из вашего кода OpenCV в корневую папку проекта. Библиотека содержит подсистему и блок C Caller. Можно использовать любой из этих блоков для симуляции модели. В этом примере, подсистемаsubsystem_slwrap_detectAndDrawиспользуется.
Шаг 2: используйте сгенерированную подсистему в модели Simulink
Использовать сгенерированную подсистему subsystem_slwrap_detectAndDraw с моделью Simulink smileDetect.slx:
В вашем Current Folder MATLAB щелкните правой кнопкой по модели
smileDetect.slxи нажмитеOpenиз контекстного меню. В модели удалите существующийsubsystem_slwrap_detectAndDrawподсистема и перетаскивает сгенерированную подсистемуsubsystem_slwrap_detectAndDrawотSmile_Detector_Libбиблиотека к модели. Соедините подсистему с блоком MATLAB function.Дважды кликните подсистему и задайте эти значения параметров.
Параметр Значение Описание 'Строки' 512 Количество строк в выходном изображении Столбцы 512 Количество столбцов в выходном изображении Каналы 3 Количество каналов в выходном изображении Лежание в основе типа uint8 Базовый тип данных OpenCV MatИзображение на Является ли введенный изображением или матрицей Нажмите Apply, и затем нажмите OK.
Шаг 3: симулируйте детектор улыбки
На Панели инструментов Simulink, во вкладке Simulation, нажатие кнопки
, чтобы симулировать модель. После того, как симуляция завершена, блок Video Viewer отображает изображение с эмодзи на поверхности. Эмодзи представляет интенсивность улыбки.
Шаг 4: сгенерируйте код С++ из модели детектора улыбки
Прежде чем вы сгенерируете код из модели, необходимо сначала гарантировать, что у вас есть разрешение записи в вашей текущей папке.
Сгенерировать Код С++:
Откройте
smileDetect_codegen.slxмодель от вашего Current Folder MATLAB.Рассмотреть настройки модели:
На вкладке Apps на панели инструментов Simulink выберите Embedded Coder.
На вкладке C++ Code в Settings выпадающий список нажмите
C/C++ Code generation settingsоткрыть диалоговое окно Configuration Parameters и проверить эти настройки:В панели Code Generation, под Target selection, Language установлен в
C++.В Interface под Code Generation Array layout в категории Data exchange interface установлен в
Row-major.
Соедините сгенерированную подсистему
subsystem_slwrap_detectAndDrawк блоку MATLAB function.Чтобы сгенерировать Код С++, под вкладкой C++ Code, нажимают
Generate Codeвыпадающий список, и затем нажимает Build. После того, как модель закончила генерировать код, Отчет Генерации кода открывается. Можно смотреть сгенерированный код. Процесс сборки создает zip-файл под названиемsmileDetect_with_ToOpenCV.zipв вашем текущем MATLAB рабочая папка.
Разверните детектор улыбки на оборудовании Raspberry Pi
Прежде чем вы развернете модель, соедините Raspberry Pi с вашим компьютером. Ожидайте, пока PWR Не Вовлек оборудование, начинает мигать.
В Settings выпадающий список нажмите Hardware Implementation открыть диалоговое окно Configuration Parameters и проверить эти настройки:
Установите Hardware board на
Raspberry Pi. Device Vendor установлен вARM Compatible.В панели Code Generation, под Target selection, Language установлен в
C++. Под Build process Zip file name установлен вsmileDetect_with_ToOpenCV.zip. Под Toolchain settings Toolchain задан какGNU GCC Raspberry Pi.
Развернуть код в ваше оборудование Raspberry Pi:
Из сгенерированного zip-файла скопируйте эти файлы в свое оборудование Raspberry Pi.
smiledetect.zipsmileDetect.mkmain.cpp
В Raspberry Pi перейдите к местоположению, где вы сохранили файлы. Сгенерировать
elfфайл, и вводит эту команду:make -f smileDetect.mk
Запустите исполняемый файл на Raspberry Pi. После успешного выполнения вы видите выход на Raspberry Pi с эмодзи, помещенным в изображение поверхности.
smileDetect.elf