Настройте свой компилятор C++

Чтобы создать библиотеки OpenCV, идентифицируйте совместимый компилятор C++ для своей операционной системы, как описано в Портативной генерации кода C для Функций, Которые Пользуются Библиотекой OpenCV. Сконфигурируйте идентифицированный компилятор при помощи mex - устанавливают команду C++. 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 Средства импорта OpenCV. Подсистема принимает изображение поверхности или видео и обеспечивает эти выходные значения.

Функциональный блок MATLAB® 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 Обнаруженной Поверхности и Улыбающимся блокам Средства просмотра Накладываемого видео.

Скопируйте папку в качестве примера в перезаписываемое местоположение

Получить доступ к пути к папке в качестве примера, в командной строке MATLAB, введите:

     OpenCVSimulinkExamples;

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

1. Чтобы запустить приложение Средства импорта OpenCV, нажмите Apps на Панели инструментов MATLAB. В Странице приветствия задайте Название проекта как Smile_Detector. Убедитесь, что название проекта не содержит пробелов. Нажать Далее.

2. В Задают Библиотеку OpenCV, задают это расположение файлов, и затем нажимают Далее.

3. Анализируйте свою библиотеку, чтобы искать функции и типы для импорта. Если анализ завершен, нажать Далее. Выберите detectAndDraw функционируйте и нажмите Далее.

4. Из того, что импортировать, выберите I/O Type для inImage как Input, и затем нажмите Далее.

5. В Создают Библиотеку Simulink, проверяют значения по умолчанию и нажимают Далее.

Библиотека Simulink Smile_Detector_Lib создается 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, подсистема subsystem_slwrap_detectAndDraw используется.

Шаг 2: используйте сгенерированную подсистему в модели Simulink

Использовать сгенерированную подсистему subsystem_slwrap_detectAndDraw с моделью Simulink smileDetect.slx:

1. В вашей Текущей папке MATLAB щелкните правой кнопкой по модели smileDetect.slx и нажмите Open из контекстного меню. В модели удалите существующий subsystem_slwrap_detectAndDraw подсистема и перетаскивает сгенерированную подсистему subsystem_slwrap_detectAndDraw от Smile_Detector_Lib библиотека к модели. Соедините подсистему с блоком MATLAB function.

2. Дважды кликните подсистему и задайте эти значения параметров.

3. Нажмите Apply, и затем нажмите ОК.

Шаг 3: симулируйте детектор улыбки

На Панели инструментов Simulink, во вкладке Simulation, нажимают, симулируют кнопку модели. После того, как симуляция завершена, блоки Video Viewer отображают обнаруженную поверхность и замену эмодзи на вкладках 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++:

1. Откройте smileDetect_codegen.slx модель от вашей Текущей папки MATLAB.

2. на вкладке Apps на панели инструментов Simulink выберите Embedded Coder. На вкладке C ++ Code в Настройках выпадающий список нажмите C/C++ Code generation settings открыть диалоговое окно Configuration Parameters и проверить эти настройки:

3. Соедините сгенерированную подсистему subsystem_slwrap_detectAndDraw к блоку MATLAB function.

4. Чтобы сгенерировать Код С++, под вкладкой C ++ Code, нажимают Generate Code выпадающий 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 названием smileDetect_with_ToOpenCV.zip в 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 Настройках выпадающий список нажмите Hardware Implementation открыть диалоговое окно Configuration Parameters и проверить эти настройки:

Развернуть код в ваше оборудование Raspberry Pi:

1. Из сгенерированного zip-файла скопируйте эти файлы в свое оборудование Raspberry Pi.

2. В Raspberry Pi перейдите к местоположению, где вы сохранили файлы. Сгенерировать elf файл, введите эту команду:

   make -f smileDetect.mk

3. Запустите исполняемый файл на Raspberry Pi. После успешного выполнения вы видите выход на Raspberry Pi с эмодзи, помещенным в изображение поверхности.

   smileDetect.elf