Raspberry Pi нысанын анықтау: 7 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:24

Бұл нұсқаулықта Raspberry Pi-де TensorFlow-тың объектілерді анықтау API орнату бойынша қадамдық нұсқаулар берілген. Осы нұсқаулықтағы қадамдарды орындау арқылы сіз Raspberry Pi көмегімен Picamera немесе USB веб -камерасынан тікелей бейнеде объектілерді анықтауды пайдалана аласыз. Қолмен машиналық оқыту қажет емес, онлайн дерекқорда объектілерді анықтау үшін қолданылады. Сіз бүкіл әлемде жиі қолданылатын объектілерді анықтай аласыз.

Менің жоғарыдағы суретке жүгініңіз, біз тышқанды, Apple мен қайшыны қолдандық және объектіні тамаша анықтадық.

Нұсқаулық келесі қадамдардан өтеді:

Raspberry Pi жаңартыңыз

TensorFlowInstall OpenCV орнатыңыз

Protobuf құрастырыңыз және орнатыңыз

TensorFlow каталог құрылымын орнатыңыз

Объектілерді анықтаңыз

1 -қадам: Raspberry Pi жаңартыңыз

Сіздің Raspberry Pi жаңартылуы керек

1 -қадам:

Командалық терминалды енгізіңіз, sudo apt-get жаңартуы

Содан кейін теріңіз

sudo apt-get dist-upgrade

Бұл сіздің Интернетке және Raspberry pi -ге байланысты ұзақ уақыт алуы мүмкін

Бұл сізге қажет, сіз Raspberry pi жаңартуды аяқтадыңыз

2 -қадам: TensorFlow орнатыңыз

Енді біз Tensorflow орнатамыз.

Мына пәрменді теріңіз, pip3 TensorFlow орнатыңыз

TensorFlow -қа LibAtlas пакеті де қажет, келесі пәрменді теріңіз

sudo apt-get install libatlas-base-dev

Және келесі пәрменді теріңіз, sudo pip3 жастықты орнату lxml jupyter matplotlib cythonsudo apt-get install python-tk

Енді біз Tensorflow орнатуды аяқтадық.

3 -қадам: OpenCV орнатыңыз

Енді біз OpenCV кітапханасын орнату үшін жұмыс жасаймыз, себебі TensorFlow объектілерін анықтау мысалдары матплотлибті суреттерді көрсету үшін қолданады, бірақ мен OpenCV -ді қолдануды жөн көремін, өйткені онымен жұмыс істеу оңай және қателер аз. Сонымен, бізге OpenCV орнату керек. Енді OpenCV RPI қолдамайды, сондықтан біз ескі Verision орнатамыз.

Енді біз apt-get арқылы орнатылуы қажет бірнеше тәуелділікті орнату үшін жұмыс жасаймыз

sudo apt-get libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev орнатыңыз

sudo apt-get libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev орнатыңыз

sudo apt-get libxvidcore-dev libx264-dev орнатыңыз

sudo apt-get install qt4-dev-tools libatlas-base-dev

Ақырында, енді біз OpenCV -ді теру арқылы орната аламыз.

pip3 opencv-python орнатыңыз == 3.4.6.27

Барлығы, біз қазір OpenCV орнаттық

4 -қадам: Protobuf орнатыңыз

TensorFlow нысанды анықтау API -де Google Protocol Buffer деректер форматына сәйкес келетін Protobuf пакеті қолданылады. Сіз дереккөзден компиляция жасауыңыз керек, енді сіз оңай орната аласыз.

sudo apt-get install protobuf-compiler

Осыдан кейін protoc -версиясын іске қосыңыз. Сіз libprotoc 3.6.1 немесе ұқсас жауап алуыңыз керек.

5 -қадам: TensorFlow каталог құрылымын орнатыңыз

Біз барлық пакеттерді орнаттық, біз TensorFlow каталогын орнатқымыз келеді. Үй каталогынан «tensorflow1» деп аталатын каталог атауын жасаңыз.

Мынаны теріңіз, mkdir tensorflow1cd tensorflow1

Енді теру арқылы TensorFlow жүктеп алыңыз, git clone -1 -ші тереңдік

Біз PYTHONPATH орта айнымалысын TensorFlow репозиторийіндегі кейбір каталогтарға бағыттау үшін өзгерткіміз келеді. Бізге PYTHONPATH әр уақытта орнатылуы керек. Біз.bashrc файлын реттеуіміз керек. Біз оны теру арқылы ашуымыз керек

sudo nano ~/.bashrc

Файлдың соңында және соңғы жолда қызыл түс жолағында белгіленген жоғарғы суреттегідей пәрменді қосыңыз.

экспорт PYTHONPATH = $ PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/моделдер/зерттеу:/home/pi/tensorflow1/модельдер/зерттеу/slim

Енді сақтаңыз және шығыңыз. Object Detection API қолданатын Protocol Buffer (.proto) файлдарын құрастыру үшін бізге Protoc қолдану керек.. Proto файлдары /Research /object_detection /protos ішінде орналасқан, біз /Research каталогынан пәрменді орындағымыз келеді. Келесі пәрменді теріңіз

cd/home/pi/tensorflow1/models/researchprotoc object_detection/protos/*. proto --python_out =.

Бұл команда барлық «name».proto файлдарын «name_pb2».py файлдарына өзгертеді.

cd/home/pi/tensorflow1/model/study/object_detection

Біз SSD_Lite моделін TensorFlowdetection модельдік хайуанаттар бағынан жүктеп алуымыз керек. Ол үшін біз SSDLite-MobileNet қолданғымыз келеді, бұл RPI үшін ең жылдам модель.

Google жылдамдығы мен өнімділігі жоғары модельдерді үздіксіз шығарады, сондықтан жақсартылған модельдердің бар -жоғын жиі тексеріңіз.

SSDLite-MobileNet моделін жүктеу үшін келесі пәрменді теріңіз.

wget

tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

Енді біз Object_Detction модельдерін қолдана аламыз!

Біз дерлік аяқтадық!

6 -қадам: Объектіні анықтау

Енді бәрі Pi -де объектіні анықтау үшін орнатылды!

Object_detection_picamera.py объектілерді Picamera немесе USB веб -камерасынан тікелей анықтайды.

Егер сіз Picamera қолдансаңыз, Raspberry Pi конфигурациясын қызыл түс жолағында белгіленген жоғарыдағы суреттегідей өзгертіңіз.

Object_detection_picamera.py файлын object_detection каталогына жүктеу үшін келесі пәрменді теріңіз.

wget https://raw.githubusercontent.com/EdjeElectronics/ TensorFlow-Object-Detection-on the the Raspberry-Pi/master/Object_detection_picamera.py

python3 Object_detection_picamera.py

USB камерасы үшін келесі пәрменді енгізіңіз

python3 Object_detection_picamera.py --usbcam

Біреудің командасы орындалады, 1 минуттан кейін объектілерді анықтай бастайтын жаңа терезе ашылады !!!

7 -қадам: мәселелер мен рахмет

Сұрақтарыңыз болса, маған хабарлаңыз

Электрондық пошта: [email protected]

Рақмет сізге, Ритик