upd readme with oak problem
This commit is contained in:
@@ -62,7 +62,17 @@ source venv/bin/activate
|
|||||||
pip install -r requirements.txt
|
pip install -r requirements.txt
|
||||||
|
|
||||||
### 4. Проверка работы камеры
|
### 4. Проверка работы камеры
|
||||||
Для веб-камеры достаточно, чтобы она была доступна по индексу (встроенная 0). Для OAK-D потребуется подключить устройство и установить драйверы.
|
Для веб-камеры достаточно, чтобы она была доступна по индексу (встроенная 0). Для OAK-D потребуется подключить устройство и установить права доступа (сделать это надо один раз):
|
||||||
|
1. Подключите камеру по usb, если сразу запустите скрипт, то вылетит с ошибкой `No available devices`.
|
||||||
|
2. Выполните команду:
|
||||||
|
```
|
||||||
|
echo 'SUBSYSTEM=="usb", ATTRS{idVendor}=="03e7", MODE="0666"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/80-movidius.rules
|
||||||
|
```
|
||||||
|
3. Затем:
|
||||||
|
```
|
||||||
|
sudo udevadm control --reload-rules && sudo udevadm trigger
|
||||||
|
```
|
||||||
|
4. После этого отключите камеру от USB и подключите снова. Теперь камера должна быть доступна.
|
||||||
|
|
||||||
Также OAK-D можно использовать, чтобы прям на камере выполнять вычисление скелета, для этого убедитесь, что модуль `OAK-HumanPoseEstimation` загружен - его код используется в `skeleton/oak_pose_detector.py`.
|
Также OAK-D можно использовать, чтобы прям на камере выполнять вычисление скелета, для этого убедитесь, что модуль `OAK-HumanPoseEstimation` загружен - его код используется в `skeleton/oak_pose_detector.py`.
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
+2
-2
@@ -1,8 +1,8 @@
|
|||||||
opencv-python>=4.8.0
|
opencv-python>=4.8.0
|
||||||
mediapipe>=0.10.0
|
mediapipe>=0.10.11
|
||||||
numpy>=1.24.0
|
numpy>=1.24.0
|
||||||
pandas>=2.0.0
|
pandas>=2.0.0
|
||||||
scikit-learn>=1.3.0
|
scikit-learn>=1.3.0
|
||||||
joblib>=1.2.0
|
joblib>=1.2.0
|
||||||
tensorflow>=2.13.0
|
tensorflow>=2.13.0
|
||||||
depthai>=2.28.0
|
depthai==2.28.0
|
||||||
|
|||||||
Reference in New Issue
Block a user