Raspberry Pi ob'ektini aniqlash: 7 qadam

2024 Muallif: John Day | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2024-01-30 13:24

Ushbu qo'llanma Raspberry Pi-da TensorFlow-ning ob'ektlarni aniqlash API-ni sozlash bo'yicha bosqichma-bosqich ko'rsatmalarni beradi. Ushbu qo'llanmadagi amallarni bajarib, siz Raspberry Pi -dan foydalanib, Picamera yoki USB veb -kamerasidan jonli videoda ob'ektlarni aniqlashni amalga oshirasiz. Ob'ektlarni aniqlash uchun onlayn ma'lumotlar bazasida ishlatilganidek, qo'lda mashinani o'rganish shart emas. Siz butun dunyoda keng tarqalgan ob'ektlarning ko'pini aniqlay olasiz.

Iltimos, yuqoridagi rasmga qarang, biz sichqoncha, Apple va qaychi ishlatdik va ob'ektni mukammal aniqladik.

Qo'llanma quyidagi bosqichlardan o'tadi:

Raspberry Pi -ni yangilang

OpenCV -ni o'rnating TensorFlow

Protobufni kompilyatsiya qiling va o'rnating

TensorFlow katalog tuzilishini o'rnating

Ob'ektlarni aniqlang

1 -qadam: Raspberry Pi -ni yangilang

Sizning Raspberry Pi -ni yangilash kerak

1 -qadam:

Buyruq terminalini kiriting, sudo apt-get yangilanishi

Va keyin yozing

sudo apt-get dist-upgrade

Bu ko'p vaqt talab qilishi mumkin, bu sizning Internet va Raspberry pi -ga bog'liq

Bu sizga kerak, siz Raspberry pi -ni yangilashni tugatdingiz

2 -qadam: TensorFlow -ni o'rnating

Endi biz Tensorflow -ni o'rnatamiz.

Quyidagi buyruqni kiriting, pip3 TensorFlow -ni o'rnating

TensorFlow shuningdek LibAtlas paketiga muhtoj, quyidagi buyruqni kiriting

sudo apt-get install libatlas-base-dev

Va quyidagi buyruqni kiriting, sudo pip3 yostiqni o'rnatish lxml jupyter matplotlib cythonsudo apt-get install python-tk

Endi biz Tensorflow -ni o'rnatishni tugatdik.

3 -qadam: OpenCV -ni o'rnating

Endi biz OpenCV kutubxonasini o'rnatish ustida ishlamoqdamiz, chunki TensorFlow -ning ob'ektlarni aniqlash misollari tasvirlarni ko'rsatish uchun matplotlib -dan foydalanadi, lekin men OpenCV -ni tanlayman, chunki ishlash osonroq va xatolar kamroq. Shunday qilib, biz OpenCV -ni o'rnatishimiz kerak. Endi OpenCV RPI -ni qo'llab -quvvatlamaydi, shuning uchun biz eski versiyani o'rnatamiz.

Endi biz apt-get orqali o'rnatilishi kerak bo'lgan bir nechta bog'liqliklarni o'rnatish ustida ishlamoqdamiz

sudo apt-get libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev ni o'rnating

sudo apt-get libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev ni o'rnating

sudo apt-get libxvidcore-dev libx264-dev ni o'rnating

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

Nihoyat, endi biz OpenCV -ni yozib o'rnatishimiz mumkin, pip3 o'rnatish opencv-python == 3.4.6.27

Hammasi shu, biz OpenCV -ni o'rnatdik

4 -qadam: Protobuf -ni o'rnating

TensorFlow ob'ektlarni aniqlash APIsi Protobuf paketidan foydalanadi, u Google protokollar buferining ma'lumot formatiga mos keladi. Siz manbadan kompilyatsiya qilishingiz kerak, endi siz osongina o'rnatishingiz mumkin.

sudo apt-get install protobuf-compiler

Ish tugagandan so'ng protoc -versiya -ni ishga tushiring. Siz libprotoc 3.6.1 yoki shunga o'xshash javobni olishingiz kerak.

5 -qadam: TensorFlow katalog tuzilmasini o'rnating

Biz barcha paketlarni o'rnatdik, biz TensorFlow uchun katalog o'rnatmoqchimiz. Uy katalogidan "tensorflow1" nomli katalog nomini yarating, Quyidagilarni yozing, mkdir tensorflow1cd tensorflow1

Endi yozib TensorFlow -ni yuklab oling, git klon -1 -chuqurlik

Biz PYTHONPATH muhit o'zgaruvchisini TensorFlow omboridagi ba'zi kataloglarga yo'naltirish uchun o'zgartirmoqchimiz. Bizga har safar PYTHONPATH o'rnatilishi kerak. Biz.bashrc faylini sozlashimiz kerak. Biz uni terish orqali ochishimiz kerak

sudo nano ~/.bashrc

Fayl oxirida va oxirgi satrda qizil rang oynasida belgilangan yuqori rasmdagi kabi buyruq qo'shiladi.

eksport PYTHONPATH = $ PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/modellar/tadqiqot:/home/pi/tensorflow1/modellar/tadqiqot/slim

Endi saqlang va chiqing. Ob'ektlarni aniqlash API -da ishlatiladigan Protocol Buffer (.proto) fayllarini kompilyatsiya qilish uchun Protoc -dan foydalanishimiz kerak.. Proto fayllari /Research /object_detection /protos -da joylashgan, biz /tadqiqot katalogidan buyruqni bajarishni xohlaymiz. Quyidagi buyruqni kiriting

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

Bu buyruq barcha "name".proto fayllarini "name_pb2".py fayllariga o'zgartiradi.

cd/home/pi/tensorflow1/modellar/tadqiqot/object_detection

Biz SSD_Lite modelini TensorFlowdetection model hayvonot bog'idan yuklab olishimiz kerak. Buning uchun biz SSDLite-MobileNet-dan foydalanishni xohlaymiz, bu RPI uchun mavjud bo'lgan eng tezkor model.

Google abadiy tezlik va ishlashga ega modellarni chiqaradi, shuning uchun yaxshilangan modellar bor -yo'qligini tez -tez tekshirib turing.

SSDLite-MobileNet modelini yuklab olish uchun quyidagi buyruqni kiriting.

wget

tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

Endi biz Object_Detction modellarini amalda qo'llashimiz mumkin!

Biz deyarli tugadik!

6 -qadam: ob'ektni aniqlash

Endi hamma narsa Pi -da ob'ektni aniqlash uchun o'rnatildi!

Object_detection_picamera.py ob'ektlarni Picamera yoki USB veb -kamerasi orqali jonli ravishda aniqlaydi.

Agar siz Picamera -dan foydalanayotgan bo'lsangiz, Raspberry Pi konfiguratsiyasini yuqoridagi rasmda bo'lgani kabi qizil rang bilan belgilangan menyuni o'zgartiring.

Object_detection_picamera.py faylini object_detection katalogiga yuklab olish uchun quyidagi buyruqni kiriting.

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 kamera uchun quyidagi buyruqni kiriting

python3 Object_detection_picamera.py --usbcam

Birining buyrug'i bajariladi, 1 daqiqadan so'ng ob'ektlarni aniqlashni boshlaydigan yangi oyna ochiladi !!!

7 -qadam: Muammolar va rahmat

Agar sizda biron bir savol bo'lsa, menga xabar bering

Elektron pochta: [email protected]

Rahmat, Ritik