Raspberry Pi объект илрүүлэх: 7 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:02

Энэхүү гарын авлага нь Raspberry Pi дээр TensorFlow-ийн объект илрүүлэх API-ийг хэрхэн тохируулах талаар алхам алхмаар зааварчилгаа өгдөг. Энэхүү гарын авлагад заасан алхмуудыг дагаснаар та Raspberry Pi -г ашиглан Picamera эсвэл USB вэбкамераас шууд видео бичлэг дээр объект илрүүлэх боломжтой болно. Объект илрүүлэхийн тулд онлайн мэдээллийн санд ашигладаг тул гар аргаар машин сурах шаардлагагүй болно. Та дэлхий даяар түгээмэл хэрэглэгддэг ихэнх объектуудыг илрүүлж чадна.

Дээрх миний зургийг үзнэ үү, бид хулгана, Apple, хайч ашиглан объектыг төгс илрүүлсэн.

Хөтөч дараахь алхмуудыг гүйцэтгэдэг.

Raspberry Pi -ийг шинэчилнэ үү

OpenCV -ийг TensorFlowInstall суулгаарай

Protobuf -ийг эмхэтгэн суулгана уу

TensorFlow лавлах бүтцийг тохируулах

Объектуудыг илрүүлэх

Алхам 1: Raspberry Pi -ийг шинэчлээрэй

Таны Raspberry Pi -г шинэчлэх шаардлагатай байна

1-р алхам:

Command терминалыг оруулна уу, sudo apt-get update

Тэгээд бичнэ үү

sudo apt-get dist-upgrade

Энэ нь таны интернэт болон Raspberry pi -ээс хамаарна

Танд хэрэгтэй бүх зүйл бол та Raspberry pi -ээ шинэчилж дууслаа

Алхам 2: TensorFlow -ийг суулгана уу

Одоо бид Tensorflow -ийг суулгах гэж байна.

Дараах тушаалыг бичнэ үү, pip3 TensorFlow суулгана уу

TensorFlow -д LibAtlas багц хэрэгтэй бөгөөд дараах тушаалыг бичнэ үү

sudo apt-get libatlas-base-dev суулгана уу

Дараах тушаалыг бас бичнэ үү.

sudo pip3 дэр суулгах lxml jupyter matplotlib cythonsudo apt-get install python-tk

Одоо бид Tensorflow суулгаж дууслаа.

Алхам 3: OpenCV суулгана уу

Одоо бид OpenCV номын санг суулгахаар ажиллаж байна, учир нь TensorFlow -ийн объект илрүүлэх жишээ нь matplotlib -ийг ашиглан зураг харуулдаг боловч би ажиллахад хялбар, алдаа багатай тул OpenCV -ийг ашиглахаар шийдсэн. Тиймээс бид OpenCV -ийг суулгах хэрэгтэй. Одоо OpenCV нь RPI -ийг дэмждэггүй тул бид хуучин Verision -ийг суулгах гэж байна.

Одоо бид apt-get-ээр дамжуулан суулгах шаардлагатай хэдэн хамаарлыг суулгахаар ажиллаж байна

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

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

sudo apt-get libxvidcore-dev libx264-dev суулгаарай

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

Эцэст нь хэлэхэд одоо бид OpenCV -ийг бичиж, pip3 суулгах opencv-python == 3.4.6.27

Энэ бол одоо бид OpenCV суулгасан байна

Алхам 4: Protobuf -ийг суулгана уу

TensorFlow объект илрүүлэх API нь Google -ийн протокол буферын мэдээллийн форматтай нийцдэг Protobuf багцыг ашигладаг. Та эх сурвалжаас хөрвүүлэх хэрэгтэй, одоо та суулгахад хялбар болно.

sudo apt-get суулгах protobuf-хөрвүүлэгч

Үүнийг хийсний дараа protoc -хувилбарыг ажиллуулна уу. Та libprotoc 3.6.1 эсвэл үүнтэй төстэй хариулт авах ёстой.

Алхам 5: TensorFlow лавлах бүтцийг тохируулна уу

Бид бүх багцыг суулгасан тул TensorFlow -ийн лавлахыг тохируулахыг хүсч байна. Гэрийн лавлахаас "tensorflow1" нэртэй директорын нэр үүсгэнэ үү.

Дараахыг бичнэ үү, mkdir tensorflow1cd tensorflow1

Одоо TensorFlow -ийг татаж аваад татаж аваарай.

git clone -гүн 1

Бид PYTHONPATH орчны хувьсагчийг TensorFlow репозитор доторх зарим лавлах руу чиглүүлэхийн тулд өөрчлөхийг хүсч байна. PYTHONPATH -ийг тохируулах болгонд бидэнд хэрэгтэй байдаг. Бид.bashrc файлыг тохируулах ёстой. Бид үүнийг бичих замаар нээх ёстой

sudo нано ~/.bashrc

Файлын төгсгөл ба сүүлчийн мөрөнд улаан өнгөний хайрцган дээр тэмдэглэгдсэн дээд зурган дээрх шиг командыг нэмнэ үү.

экспортлох PYTHONPATH = $ PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/загвар/судалгаа:/home/pi/tensorflow1/загвар/судалгаа/slim

Одоо хадгалаад гарна уу. Object Detection API -ийн ашигладаг Protocol Buffer (.proto) файлуудыг хөрвүүлэхийн тулд бид Protoc -ийг ашиглах хэрэгтэй.. Proto файлууд нь /Research /object_detection /protos дээр байрладаг тул бид /судалгааны лавлахаас тушаалыг гүйцэтгэхийг хүсч байна. Дараах тушаалыг бичнэ үү

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

Энэ тушаал нь бүх "name".proto файлуудыг "name_pb2".py файл болгон өөрчилдөг.

cd/home/pi/tensorflow1/загвар/судалгаа/object_detection

Бид SSD_Lite загварыг TensorFlowdetection загварын амьтны хүрээлэнгээс татаж авах хэрэгтэй. Үүний тулд бид RPI-ийн хамгийн хурдан загвар болох SSDLite-MobileNet-ийг ашиглахыг хүсч байна.

Google нь сайжруулсан хурд, гүйцэтгэлтэй загваруудыг эцэс төгсгөлгүй гаргаж байгаа тул сайжруулсан загвар байгаа эсэхийг байнга шалгаж үзээрэй.

SSDLite-MobileNet загварыг татаж авахын тулд дараах тушаалыг бичнэ үү.

wget

tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

Одоо бид Object_Detction загваруудыг дадлагажуулах боломжтой боллоо!

Бид бараг дуусч байна!

Алхам 6: Объект илрүүлэх

Одоо бүх зүйлийг Pi дээр гүйцэтгэх объект илрүүлэхээр тохируулсан болно!

Object_detection_picamera.py нь Picamera эсвэл USB вэбкамераас шууд объектуудыг илрүүлдэг.

Хэрэв та Picamera ашиглаж байгаа бол Raspberry Pi -ийн тохиргоог улаан өнгийн хайрцгаар тэмдэглэсэн дээрх зураг дээрх шиг өөрчилнө үү.

Object_detection_picamera.py файлыг object_detection директор руу татаж авахын тулд дараах тушаалыг бичнэ үү.

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 камерын хувьд дараах тушаалыг бичнэ үү

python3 Object_detection_picamera.py --usbcam

Нэг хүний тушаал биелэгдэнэ, 1 минутын дараа шинэ цонх нээгдэж обьектуудыг илрүүлж эхэлнэ !!!

Алхам 7: Асуудал ба баярлалаа

Асуух зүйл байвал надад мэдэгдээрэй

Имэйл: [email protected]

Баярлалаа, Ритик