A grande receita de bolo veio do PyImageSearch, um site que é referencia quando falamos de OpenCV com python. Basta seguir e tudo funcionará, observe que é possível fazer uma compilação usando os multiplos cores do raspberry, “make -j4”, além desse detalhe, prestando bastante atenção na parte de alterar o tamanho do swap do raspibian, porque sem isso sua rasp vai reiniciar várias vezes do nada e você vai por a culpa no OpenCV :P…, depois de instalar é hora de fazer um “Hello World”.

Primeiro vamos checar se está tudo ok:

$ source ~/.profile 
$ workon cv
$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>

Agora é hora de colocar uma webcam e ver se aparece alguma coisa, e isso sera nosso hello world

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 6.704, (640,480))

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret==True:
        frame = cv2.flip(frame,0)

        # write the flipped frame
        out.write(frame)

        cv2.imshow('frame',frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

Existe vários tutorias bacanas sobre visão computacional utilizando o OpenCV, abaixo fiz um apanhado de links que me ajudaram na instalação, e recomendo o ultimo link, são 9 passos pra fazer um contador de pessoas, os textos não são grandes e está bem detalhado cada um dos passo a seguir.

Aqui alguns links que achei “no caminho”

• https://www.pyimagesearch.com/
• Compilação e instalação do OpenCV 3.1.0 na Raspberry Pi Zero W
• Robô seguidor de linha com Raspberry Pi Zero W e OpenCV
• Contagem de objetos em movimento com OpenCV e Python usando Raspberry Pi
• How to find frame rate
• People Counter with OpenCV Python

Pra fechar um projeto que achei ao procurar sobre detecção de rostos: OpenBiometrics

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