Simplicidade passa longe dessa área de visão computacional e inteligência artificial. Não é só a questão de programar, serão suas mãos a configurar o sistema; instalar driver de placa de vídeo, suporte a CUDA, compilação do OpenCV etc.
Esse artigo só foi possível graças à ajuda dada pelo Leonardo Lontra, um especialista em IA e CV em sistemas embarcados, que tem participação no código do próprio OpenCV. Enfim, quer experimentar algo novo e incrível? Então prepare seu Linux para receber configurações!
Tópicos
Instalar o docker
O primeiro passo é criar um container docker. Dessa vez não é só instalar uma imagem pronta como o OpenFace. Vamos pegar um sistema “crú”, então lapidá-lo. Para isso, será necessário ter o docker instalado. Para fazê-lo, sugiro que siga o tutorial da Digital Ocean, caso não o tenha feito ainda.
Depois de instalado, siga as operações como root para simplificar as coisas:
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sudo su service docker start |
Baixar imagem Debian Docker
Para baixar a imagem oficial do Debian é bastante simples. Digite agora no terminal (seja ele qual for; konsole, gtkterm, xterm):
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docker pull debian |
Em pouco tem uma imagem mínima estará disponível no sistema. Daí você pode criar seu container (já descrevi nesse arquivo de CUDA):
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docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 --name DobitAoByte --hostname OpenCV -t -i bamos/openface /bin/bash |
Se não conectar diretamente ao console, verifique se a imagem está rodando:
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docker ps |
Se estiver rodando, aparecerá o nome no último campo:
Basta conectar-se ao container:
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docker attach DobitoByte |
E dê Enter 2 vezes.
Mude o nível de diretório para o home do root:
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cd |
Instale uns pacotes:
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apt-get update apt-get install git wget |
Agora, clone o repositório do Lontra:
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git clone https://github.com/lhelontra/build_opencv.git |
Instalando CUDA
Se você ainda não configurou no computador nativo, nem criar o container será possível. Faça esse procedimento primeiro no sistema nativo, se for o caso. Depois, faça no container.
Adicione o repositório (isso é para Debian):
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deb http://httpredir.debian.org/debian/ stretch main contrib non-free |
E faça a instalação dos pacotes necessários:
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apt-get update apt-get install linux-headers-* nvidia-driver apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-driver |
Vai demorar um bocado até tudo estar pronto. Se houver problemas pelo caminho, solucione-os. O próximo passo é modificar o arquivo de configuração para compilar o OpenCV4 (tudo isso já no container):
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apt-get install vim vim-common vim-scripts cd build_opencv vi configs/default_cuda.conf |
Se não souber usar o vi, recomendo que utilize outra coisa; nano, pico, midnight-commander. Vá até a parte gui support e deixe-a assim:
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# gui support FLAGS+=" -D WITH_OPENGL=OFF" FLAGS+=" -D WITH_GTK=ON" FLAGS+=" -D WITH_QT=OFF" |
Antes de iniciar a compilação, já precavenha-se do iminente erro relacionado ao v4l:
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sudo su mkdir /usr/include/ffmpeg cd /usr/include/ffmpeg ln -sf /usr/include/x86_64-linux-gnu/libavcodec/*.h ./ ln -sf /usr/include/x86_64-linux-gnu/libavformat/*.h ./ ln -sf /usr/include/x86_64-linux-gnu/libswscale/*.h ./ sudo apt-get install python-software-properties sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/gcc-8.0 sudo apt-get update sudo apt-get install gcc-8 g++8 |
Agora iniciando o processo de compilação:
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./build_opencv.sh -c configs/default_cuda.conf --build |
O que precisar confirmar com Y, não deixe de fazê-lo. Quando for perguntada a versão do GTK, escolha 3.
As dependências serão baixadas e instaladas automaticamente. O processo leverá um tempo gigantesco, mas deve funcionar no final.
Instalei alguns pacotes mais, você pode preceder a compilação com essa instalação:
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sudo apt-get install qt5-default qttools5-dev-tools sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install wget unzip sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev sudo apt-get install libgtk-3-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran sudo apt-get install python2.7-dev python3.5-dev |
Quando finalizado, será exibido algo como:
Copie o pacote para /root.
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cp /root/new/build_opencv/sources/opencv-4.0.0/build/opencv_4.0.0-1_amd64.deb /root/ |
Em outra aba de terminal, copie o pacote de dentro do container para o sistema nativo:
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docker cp gtx1050:/root/opencv_4.0.0-1_amd64.deb . |
Instale o pacote:
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dpkg -i opencv_4.0.0-1_amd64.deb |
Depois, copie a lib cv2.so para o novo path:
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cp /usr/local/lib/pyhon2.7/dist-packages/cv2.so /usr/local/python/cv2/python-2.7/ |
E faça o teste de importação da lib (ainda vai ter coisa pra resolver, mas ao menos haverá pistas):
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python -c "import cv2" |
Tive um erro com a versão da libcudart.
Vá ao site da Nvidia e baixe o pacote. Depois:
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apt-get install gnupg-curl dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub apt-get update apt-get install cuda |
Por fim, faça um reboot.
Python não consegue importar o módulo cv2
Ainda com probemas? Depois do reboot, voltei a ter o problema, mas a biblioteca estava lá onde deveria estar. Bem, eu tenho uma gambiarra na manga que funcionou:
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import sys sys.path.append("/usr/local/lib/pyhon2.7/dist-packages/") import cv2 |
Models
Agora, pegue os arquivos pb e pb.txt do arquivo opencv_face_detector.
Coloque-os no mesmo nível do script Python que fará o face detection. Eu chamei de facednn.py:
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#!/usr/bin/env python # # -*- coding: UTF-8 -*- # Author: Djames Suhanko <djames.suhanko@gmail.com> # Created: Qui 20 Dez 2018 21:12:35 -02 # Last Update: Qui 20 Dez 2018 21:12:35 -02 # File: <name> # Notes: from __future__ import division import time import sys sys.path.append("/usr/local/lib/pyhon2.7/dist-packages/") import cv2 def detectFaceOpenCVDnn(net, frame): frameOpencvDnn = frame.copy() frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0] frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1] blob = cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False) net.setInput(blob) detections = net.forward() bboxes = [] for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > conf_threshold: x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight) x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth) y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight) bboxes.append([x1, y1, x2, y2]) cv2.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) return frameOpencvDnn, bboxes if __name__ == "__main__" : # OpenCV DNN supports 2 networks. # 1. FP16 version of the original caffe implementation ( 5.4 MB ) # 2. 8 bit Quantized version using Tensorflow ( 2.7 MB ) DNN = "TF" if DNN == "CAFFE": modelFile = "res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel" configFile = "deploy.prototxt" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(configFile, modelFile) else: modelFile = "opencv_face_detector_uint8.pb" configFile = "opencv_face_detector.pbtxt" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(modelFile, configFile) conf_threshold = 0.7 source = 0 if len(sys.argv) > 1: source = sys.argv[1] cap = cv2.VideoCapture(0) hasFrame, frame = cap.read() vid_writer = cv2.VideoWriter('output-dnn-{}.avi'.format(str(source).split(".")[0]),cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'), 15, (frame.shape[1],frame.shape[0])) frame_count = 0 tt_opencvDnn = 0 while(1): hasFrame, frame = cap.read() if not hasFrame: break frame_count += 1 t = time.time() outOpencvDnn, bboxes = detectFaceOpenCVDnn(net,frame) tt_opencvDnn += time.time() - t fpsOpencvDnn = frame_count / tt_opencvDnn label = "OpenCV DNN ; FPS : {:.2f}".format(fpsOpencvDnn) cv2.putText(outOpencvDnn, label, (10,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.4, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("Face Detection Comparison", outOpencvDnn) vid_writer.write(outOpencvDnn) if frame_count == 1: tt_opencvDnn = 0 k = cv2.waitKey(10) if k == 27: break cv2.destroyAllWindows() vid_writer.release() |
Depois, execute-o:
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python facednn.py |
E o resultado será algo como a imagem de destaque, mas provavelmente com um susto menor.
Meus agradecimentos ao meu mestre Leonardo Lontra, que sempre me orienta em ambos, visão computacional e inteligência artificial, além de ajudar a resolver os problemas que aparecem no trajeto. Esse código de exemplo também é uma cortesia dele. Não deixem de visitar seu repositório, lá está cheio de tesouros.
Vídeo
Fiz um vídeo curto só para mostrar a robustez da detecção, tire as crianças da sala para não assustá-las com minhas caretas. Quem usa o haarcascade com frontal face sabe que se deslocar o rosto ou inclinar a cabeça, já era a detecção, impressione-se!
Deixe seu like no vídeo, inscreva-se no canal e clique no sininho para receber notificações. Até a próxima!
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