IA en Jetson Nano: Instalación de Reconocimiento Facial con OpenCV

IA en Jetson Nano: Instalación de Reconocimiento Facial con OpenCV

Índice

1. 🚀 Introducción a la Serie de Tutoriales de Inteligencia Artificial en Jetson Nano
   • 1.1 ¿Quién es Palma Quarter?
   • 1.2 Agradecimientos a los Seguidores en Patreon
2. 🛠️ Preparación para la Instalación de la Biblioteca de Reconocimiento Facial
   • 2.1 Actualización del Sistema
   • 2.2 Instalación de Paquetes de Ayuda
   • 2.3 Aumento del Espacio de Intercambio (Swap)
3. 💻 Instalación de la Biblioteca Dlib
   • 3.1 Descarga de Dlib
   • 3.2 Compilación e Instalación de Dlib
4. 🔧 Configuración de Dlib
   • 4.1 Edición del Archivo CUDA
   • 4.2 Ejecución de Configuración con Python 3
5. 📦 Instalación de Reconocimiento Facial
   • 5.1 Instalación de la Biblioteca Face Recognition
6. 👨‍💻 Prueba y Demostración del Reconocimiento Facial
   • 6.1 Entrenamiento del Sistema
   • 6.2 Verificación del Funcionamiento
7. ✨ Conclusiones y Preparación para Futuras Lecciones
   • 7.1 Invitación a Comentar y Compartir
   • 7.2 Agradecimiento a la Audiencia y Apoyo en Patreon

Introducción a la Serie de Tutoriales de Inteligencia Artificial en Jetson Nano

¡Hola a todos! Soy Palma Quarter de toptechboy.com, y hoy estamos aquí con la lección número 38 de nuestra increíble y nueva serie de tutoriales, donde aprenderás sobre inteligencia artificial en el Jetson Nano. ¿Estás listo para sumergirte en el fascinante mundo de la IA? ¡Pues acompáñanos! Pero antes, asegúrate de tener tu taza de café preparada, ¡porque vamos a necesitarla!

¿Quién es Palma Quarter?

Antes de comenzar, déjame presentarme. Soy Palma Quarter, un apasionado por la tecnología y el aprendizaje compartido. Mi objetivo es facilitar el acceso al conocimiento sobre inteligencia artificial y tecnología a todos aquellos interesados.

Agradecimientos a los Seguidores en Patreon

Quiero dedicar un momento para agradecer a todos ustedes que me apoyan en Patreon. Su respaldo y aliento son los motores que impulsan la creación de estos vídeos. Si aún no formas parte de nuestra comunidad en Patreon, te animo a que consideres unirte. ¡Tu ayuda es invaluable!

Preparación para la Instalación de la Biblioteca de Reconocimiento Facial

Antes de sumergirnos en la instalación de la biblioteca de reconocimiento facial, hay algunos pasos preliminares que debemos seguir para preparar nuestro sistema. ¡Vamos a Ello!

Actualización del Sistema

El primer paso es asegurarnos de que nuestro sistema esté actualizado. Ejecutaremos el siguiente comando para ello:

sudo apt-get update

Este comando actualizará nuestro sistema con las últimas versiones de software disponibles.

Instalación de Paquetes de Ayuda

Luego, procederemos a instalar algunos paquetes de ayuda que serán necesarios para la instalación de la biblioteca de reconocimiento facial. Utilizaremos el siguiente comando:

sudo apt-get install cmake libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev

Estos paquetes son esenciales para el Correcto funcionamiento de la biblioteca.

Aumento del Espacio de Intercambio (Swap)

Una vez completada la instalación de los paquetes de ayuda, aumentaremos el espacio de intercambio (swap) en nuestro Jetson Nano. Este paso es crucial para asegurar que tengamos suficiente memoria disponible durante la instalación de la biblioteca. Utilizaremos una herramienta desarrollada por Jim en JetsonHacks para esta tarea. Sigue los siguientes pasos:

git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile
cd installSwapfile
sudo ./installSwapfile.sh

Instalación de la Biblioteca Dlib

La biblioteca Dlib es fundamental para el funcionamiento del reconocimiento facial en nuestro proyecto. A continuación, te mostraré cómo instalar esta biblioteca paso a paso.

Descarga de Dlib

Primero, descargaremos Dlib utilizando el siguiente comando:

wget http://dlib.net/files/dlib-19.17.tar.bz2
tar xvf dlib-19.17.tar.bz2

Este comando descargará el archivo comprimido de Dlib y lo descomprimirá en nuestra carpeta actual.

Compilación e Instalación de Dlib

Ahora, compilaremos e instalaremos Dlib. Sigue estos pasos:

cd dlib-19.17
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
sudo make install

Este proceso puede llevar un tiempo, así que ten paciencia mientras se completa.

Configuración de Dlib

Una vez que Dlib esté instalado, necesitaremos realizar algunas configuraciones adicionales para asegurarnos de que todo funcione correctamente. Continuemos con los siguientes pasos.

Edición del Archivo CUDA

cd dlib-19.17/dlib/cuda
gedit dlib/cuda/cudnn_dlibapi.cpp

Busca la línea que contiene forward_algo, y coméntala agregando // al principio de la línea. Guarda los cambios y cierra el editor de texto.

Ejecución de Configuración con Python 3

cd dlib-19.17
sudo python3 setup.py install

Una vez completada la instalación, estaremos listos para proceder con la instalación de la biblioteca de reconocimiento facial.

Instalación de Reconocimiento Facial

Ahora que hemos preparado nuestro sistema y configurado Dlib correctamente, estamos listos para instalar la biblioteca de reconocimiento facial. Utiliza el siguiente comando para ello:

sudo pip3 install face_recognition

Este comando instalará la biblioteca de reconocimiento facial en nuestro sistema.

Prueba y Demostración del Reconocimiento Facial

Una vez completada la instalación, es hora de probar nuestro sistema y demostrar su capacidad de reconocimiento facial. Sigue estos pasos para realizar una prueba básica:

Entrenamiento del Sistema

Para que el sistema pueda reconocer caras, primero debemos entrenarlo con imágenes conocidas. Crea una carpeta con imágenes de las personas que deseas que el sistema reconozca.

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