Talaan ng mga Nilalaman:
- Hakbang 1: I-update ang Raspberry Pi
- Hakbang 2: I-install ang TensorFlow
- Hakbang 3: I-install ang OpenCV
- Hakbang 4: I-install ang Protobuf
- Hakbang 5: I-set up ang Structure ng Direktoryo ng TensorFlow
- Hakbang 6: Tuklasin ang Bagay
- Hakbang 7: Mga Isyu at Salamat
Video: Pagtuklas ng Bagay ng Raspberry Pi: 7 Mga Hakbang
2024 May -akda: John Day | [email protected]. Huling binago: 2024-01-30 13:11
Nagbibigay ang gabay na ito ng sunud-sunod na mga tagubilin para sa kung paano i-set up ang TensorFlow's Object Detection API sa Raspberry Pi. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang sa gabay na ito, magagamit mo ang iyong Raspberry Pi upang maisagawa ang pagtuklas ng bagay sa live na video mula sa isang Picamera o USB webcam. Ang manu-manong pag-aaral ng manwal ay hindi kinakailangan tulad ng ginamit sa online database para sa pagtuklas ng bagay. Maaari mong makita ang karamihan ng mga bagay na karaniwang ginagamit sa buong mundo.
Mangyaring mag-refer sa aking larawan sa itaas, gumamit kami ng isang mouse, Apple at Gunting at ganap na napansin ang bagay.
Ang gabay ay dumadaan sa mga sumusunod na hakbang:
I-update ang Raspberry Pi
I-install ang TensorFlowInstall OpenCV
Compile at i-install ang Protobuf
I-set up ang istraktura ng direktoryo ng TensorFlow
Makita ang mga bagay
Hakbang 1: I-update ang Raspberry Pi
Ang iyong Raspberry Pi ay kailangang i-update
Hakbang 1:
I-type sa Command terminal, sudo apt-get update
At pagkatapos Type
sudo apt-get dist-upgrade
Ang Maaaring Tumagal ng mahabang panahon ay nakasalalay sa iyong Internet at Raspberry pi
Iyon lang ang kailangan mo, natapos mo na ang Pag-update ng iyong Raspberry pi
Hakbang 2: I-install ang TensorFlow
Ngayon, mag-i-install kami ng Tensorflow.
I-type ang sumusunod na utos, pip3 i-install ang TensorFlow
Kailangan din ng TensorFlow ang LibAtlas package, I-type ang sumusunod na utos
sudo apt-get install libatlas-base-dev
At i-type din ang sumusunod na utos na ito, sudo pip3 i-install ang unan lxml jupyter matplotlib cythonsudo apt-get install python-tk
Ngayon, Natapos na namin ang Pag-install ng Tensorflow.
Hakbang 3: I-install ang OpenCV
Nagsusumikap kami ngayon upang I-install ang OpenCV library dahil ang mga halimbawa ng pagtuklas ng object ng TensorFlow ay gumagamit ng matplotlib upang magpakita ng mga imahe, ngunit pinipili kong sanayin ang OpenCV dahil mas madaling gumana at mas kaunting mga error. Kaya, kailangan naming i-install ang OpenCV. Ngayon ay hindi sinusuportahan ng OpenCV ang RPI, kaya mag-i-install kami ng mas matandang Pag-iwas.
Ngayon ay nagtatrabaho kami upang mag-install ng ilang mga dependency na kailangang mai-install sa pamamagitan ng apt-get
sudo apt-get install libjpeg-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 qt4-dev-tool libatlas-base-dev
Sa wakas, Ngayon ay maaari naming mai-install ang OpenCV sa pamamagitan ng pagta-type, pip3 i-install ang opencv-python == 3.4.6.27
Iyon lang, naka-install na kami ngayon sa OpenCV
Hakbang 4: I-install ang Protobuf
Gumagamit ang TensorFlow object ng pagtuklas ng API ng Protobuf, isang pakete na sumasangkap sa format ng data ng Protocol Buffer ng Google. Kailangan mong mag-ipon mula sa mapagkukunan, ngayon ay madali kang makakapag-install.
sudo apt-get install protobuf-compiler
Patakbuhin ang protocol --pagbalik-loob sa sandaling tapos na iyon. Dapat kang makakuha ng isang tugon ng libprotoc 3.6.1 o katulad.
Hakbang 5: I-set up ang Structure ng Direktoryo ng TensorFlow
Na-install namin ang lahat ng mga pakete, nais naming mag-set up ng isang direktoryo para sa TensorFlow. Mula sa direktoryo sa bahay, lumikha ng isang pangalan ng direktoryo na tinatawag na "tensorflow1", I-type ang sumusunod, mkdir tensorflow1cd tensorflow1
Ngayon i-download ang TensorFlow sa pamamagitan ng pagta-type, git clone --depth 1
Nais naming baguhin ang variable ng kapaligiran ng PYTHONPATH upang magdirekta sa ilang mga direktoryo sa loob ng TensorFlow repository. Kailangan namin ng PYTHONPATH upang maitakda sa bawat oras. Kailangan nating ayusin ang.bashrc file. Kailangan nating buksan ito sa pamamagitan ng Pagta-type
sudo nano ~ /.bashrc
Sa dulo ng file, at ang huling linya idagdag ang utos, tulad ng sa tuktok na imahe na minarkahan sa pulang kahon ng kulay.
export PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: / home / pi / tensorflow1 / models / research: / home / pi / tensorflow1 / models / research / slim
Ngayon ay i-save at lumabas. Kailangan naming gumamit ng Protoc upang maipon ang mga file ng Protocol Buffer (.proto) na ginamit ng Object Detection API. Ang mga file na.proto ay nakalagay sa / pananaliksik / object_detection / protos, nais naming isagawa ang utos mula sa direktoryo ng / pananaliksik. I-type ang sumusunod na utos
cd / home / pi / tensorflow1 / models / researchprotoc object_detection / protos / *. proto --python_out =.
Binabago ng utos na ito ang lahat ng "pangalan".proto files sa "name_pb2".py file.
cd / home / pi / tensorflow1 / models / research / object_detection
Kailangan naming i-download ang modelo ng SSD_Lite mula sa zoo ng modelo ng TensorFlowdetection. Para sa mga ito, nais naming gumamit ng SSDLite-MobileNet, na kung saan ay ang pinakamabilis na modelo na mayroon para sa RPI.
Walang katapusang naglalabas ang Google ng mga modelo na may pinahusay na bilis at pagganap, kaya suriin nang madalas kung mayroong anumang mga pinahusay na modelo.
I-type ang sumusunod na utos upang i-download ang modelo ng SSDLite-MobileNet.
wget
tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz
Ngayon ay maaari na naming sanayin ang mga modelo ng Object_Detction!
Halos tapos na tayo!
Hakbang 6: Tuklasin ang Bagay
Ngayon ang buong bagay ay na-set up para sa pagtuklas ng bagay ng pagpapatupad sa Pi!
Nakita ng Object_detection_picamera.py ang mga bagay na live mula sa isang Picamera o USB webcam.
Kung gumagamit ka ng isang Picamera, baguhin ang pagsasaayos ng Raspberry Pi isang menu tulad ng sa larawan sa itaas na minarkahan sa pulang kulay na kahon.
I-type ang sumusunod na utos upang i-download ang Object_detection_picamera.py file sa direktoryo ng object_detection.
wget https://raw.githubusercontent.com/EdjeElectronics/ TensorFlow-Object-Detection-on-the-Raspberry-Pi / master / Object_detection_picamera.py
python3 Object_detection_picamera.py
I-type ang sumusunod na utos para sa USB camera
python3 Object_detection_picamera.py --usbcam
Ang utos ng isa ay naisakatuparan, pagkatapos ng 1 minuto isang bagong window na bukas na magsisimulang tiktikan ang mga bagay !!!
Hakbang 7: Mga Isyu at Salamat
Mangyaring ipaalam sa akin kung mayroon kang anumang mga katanungan
Email: [email protected]
Salamat, Rithik
Inirerekumendang:
Pagtuklas ng Bagay Sa Mga Papan ng Sipeed MaiX (Kendryte K210): 6 na Hakbang
Pagtuklas ng Bagay Sa Mga Papan ng Sipeed MaiX (Kendryte K210): Bilang pagpapatuloy ng aking nakaraang artikulo tungkol sa pagkilala ng imahe sa Sipeed MaiX Boards, nagpasya akong magsulat ng isa pang tutorial, na nakatuon sa pagtuklas ng object. Mayroong ilang mga kagiliw-giliw na hardware na lumitaw kamakailan sa Kendryte K210 chip, kasama ang S
Gumawa ng Bulag na Makilala ang Mga Bagay sa pamamagitan ng pagpindot sa Mga Bagay sa Kanila Paggamit ng MakeyMakey: 3 Mga Hakbang
Gawing Makilala ang mga Bulag sa Mga bagay sa pamamagitan ng pagpindot sa Mga Bagay sa Kanila Paggamit ng MakeyMakey: pagpapakilalaLayunin ng proyektong ito na gawing madali ang buhay ng bulag sa pamamagitan ng pagkilala sa mga bagay sa kanilang paligid sa pamamagitan ng pakiramdam ng ugnayan. Kami at ang aking anak na si Mustafa naisip namin ang tungkol sa paghahanap ng isang tool upang matulungan sila at sa panahon na ginagamit namin ang MakeyMakey hardware t
Pagsubaybay sa Layunin ng Batay sa Pagtuklas ng Bagay: 10 Mga Hakbang
Pagsubaybay sa Batay sa Pagtuklas ng Bagay sa Detalye: Kuwento Ginawa ko ang proyektong ito upang malaman ang pagproseso ng imahe gamit ang Raspberry PI at buksan ang CV. Upang gawing mas kawili-wili ang proyektong ito Gumamit ako ng dalawang SG90 na Servo motor at i-mount ang camera dito. Ang isang motor na ginamit upang ilipat pahalang at pangalawang motor na ginamit upang ilipat ang verticall
Pagtuklas ng Biswal na Bagay Sa Isang Camera (TfCD): 15 Mga Hakbang (na may Mga Larawan)
Ang Pagtuklas ng Biswal na Bagay Sa Isang Camera (TfCD): Ang mga serbisyong nagbibigay-malay na makikilala ang mga emosyon, mukha ng tao o simpleng bagay ay kasalukuyang nasa isang maagang yugto pa rin ng pag-unlad, ngunit sa pag-aaral ng makina, ang teknolohiyang ito ay lalong nabubuo. Maaari naming asahan na makita ang higit pa sa magic na ito sa
Paano Makakuha ng Mga Kanta o Iba Pang Bagay-bagay sa isang DVD Bilang isang MP3: 4 Mga Hakbang
Paano Kumuha ng Mga Kanta o Iba Pang Bagay-bagay sa isang DVD Bilang isang MP3: Kung mayroon kang isang DualDisc na may mga kanta dito na nais mong pakinggan sa isang Ipod, o isang normal na DVD na marahil isang track ng komentaryo na nais mong pakinggan isang Ipod, basahin ang natitirang bahagi nito upang magawa iyon. Mga item na kailangan-Computer, kamay, utak, DVD, Ipod