Raspberry Pi Obyekt Algılama: 7 addım

2024 Müəllif: John Day | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2024-01-30 07:44

Bu təlimat, Raspberry Pi üzərində TensorFlow-un Obyekt Detection API-nin necə qurulacağına dair addım-addım təlimatlar verir. Bu təlimatdakı addımları izləyərək, Picamera və ya USB veb kamerasından canlı videoda obyekt aşkarlanmasını həyata keçirmək üçün Raspberry Pi -dən istifadə edə biləcəksiniz. Obyekt aşkarlanması üçün onlayn verilənlər bazasında istifadə edildiyi kimi əl ilə maşın öyrənmə tələb olunmur. Dünyada çox istifadə olunan obyektlərin çoxunu aşkar edə bilərsiniz.

Zəhmət olmasa yuxarıdakı şəklimə baxın, bir siçan, Apple və Qayçı istifadə etdik və obyekti mükəmməl aşkar etdik.

Bələdçi aşağıdakı addımlardan keçir:

Raspberry Pi -ni yeniləyin

TensorFlow OpenCV quraşdırın

Protobuf tərtib edin və quraşdırın

TensorFlow kataloq quruluşunu qurun

Obyektləri aşkar edin

Addım 1: Raspberry Pi -ni yeniləyin

Raspberry Pi -nin yenilənməsi lazımdır

Addım 1:

Komanda terminalını yazın, sudo apt-get yeniləməsi

Və sonra yazın

sudo apt-get dist-upgrade

Bu, İnternetdən və Raspberry pi -dən asılıdır

Lazım olan hər şey budur, Raspberry pi -ni yeniləməyi bitirdiniz

Addım 2: TensorFlow qurun

İndi Tensorflow quracağıq.

Bu əmri yazın, pip3 TensorFlow qurun

TensorFlow da LibAtlas paketinə ehtiyac duyur, aşağıdakı əmri yazın

sudo apt-get libatlas-base-dev quraşdırın

Və bu əmri də yazın:

sudo pip3 yastığı quraşdır lxml jupyter matplotlib cythonsudo apt-get install python-tk

İndi Tensorflow qurmağı tamamladıq.

Addım 3: OpenCV quraşdırın

İndi OpenCV kitabxanasını quraşdırmaq üçün çalışırıq, çünki TensorFlow -un obyekt aşkarlama nümunələrində şəkilləri göstərmək üçün matplotlib istifadə olunur, amma işləmək daha asan və daha az səhv olduğundan OpenCV tətbiq etməyi seçirəm. Beləliklə, OpenCV quraşdırmalıyıq. İndi OpenCV RPI -ni dəstəkləmir, buna görə köhnə Verision -u quraşdıracağıq.

İndi apt-get vasitəsilə quraşdırılması lazım olan bir neçə asılılıq qurmaq üçün çalışırıq

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

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

sudo apt-get libxvidcore-dev libx264-dev qurun

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

Nəhayət, İndi yazaraq OpenCV qura bilərik, pip3 quraşdırma opencv-python == 3.4.6.27

Hamısı budur, indi OpenCV quraşdırdıq

Addım 4: Protobuf quraşdırın

TensorFlow obyekt aşkarlama API -si, Google -un Protokol Tamponu məlumat formatına uyğun gələn Protobuf paketindən istifadə edir. Mənbədən tərtib etməlisiniz, indi asanlıqla quraşdıra bilərsiniz.

sudo apt-get install protobuf-compiler

Tamamlandıqdan sonra protoc -versiyasını işə salın. Libprotoc 3.6.1 və ya buna bənzər bir cavab almalısınız.

Addım 5: TensorFlow Directory Strukturunu qurun

Bütün paketləri quraşdırdıq, TensorFlow üçün bir kataloq qurmaq istəyirik. Ev qovluğundan "tensorflow1" adlı bir kataloq adı yaradın, Aşağıdakıları yazın, mkdir tensorflow1cd tensorflow1

İndi yazaraq TensorFlow yükləyin, git klon -Dərinlik 1

PYTHONPATH mühit dəyişənini TensorFlow anbarındakı bəzi qovluqlara yönləndirmək üçün dəyişdirmək istəyirik. PYTHONPATH hər dəfə qurulmalıdır.. Bashrc faylını tənzimləməliyik. Yazaraq açmalıyıq

sudo nano ~/.bashrc

Faylın sonunda və son sətirdə qırmızı rəng qutusunda qeyd olunan yuxarı şəkildəki kimi əmr əlavə edin.

ixrac PYTHONPATH = $ PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/modellər/araşdırma:/home/pi/tensorflow1/modellər/araşdırma/incə

İndi saxla və çıx. Obyekt Detection API -nin istifadə etdiyi Protokol Tamponu (.proto) fayllarını tərtib etmək üçün Protoc -dan istifadə etməliyik.. Proto faylları /Research /object_detection /protos -da yerləşir, biz /araşdırma qovluğundan əmri yerinə yetirmək istəyirik. Aşağıdakı əmri yazın

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

Bu əmr bütün "name".proto fayllarını "name_pb2".py fayllarına dəyişir.

cd/home/pi/tensorflow1/modellər/araşdırma/object_detection

SSD_Lite modelini TensorFlowdetection model zooparkından yükləməliyik. Bunun üçün RPI üçün mövcud olan ən sürətli model olan SSDLite-MobileNet istifadə etmək istəyirik.

Google sonsuz sürətlə və performansa malik modellər buraxır, buna görə təkmilləşdirilmiş modellərin olub olmadığını tez -tez yoxlayın.

SSDLite-MobileNet modelini yükləmək üçün aşağıdakı əmri yazın.

wget

tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

İndi Object_Detction modellərini tətbiq edə bilərik!

Demək olar ki, bitirdik!

Addım 6: Obyekti aşkar edin

İndi hər şey Pi -də icra obyektinin aşkarlanması üçün qurulmuşdur!

Object_detection_picamera.py, Picamera və ya USB veb kamerasından canlı olaraq obyektləri aşkar edir.

Bir Picamera istifadə edirsinizsə, Raspberry Pi konfiqurasiyasını yuxarıdakı şəkildəki kimi qırmızı rəngli qutuda işarələnmiş olaraq dəyişdirin.

Object_detection_picamera.py faylını object_detection qovluğuna yükləmək üçün aşağıdakı əmri yazın.

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 üçün aşağıdakı əmri daxil edin

python3 Object_detection_picamera.py --usbcam

Birinin əmri yerinə yetirilir, 1 dəqiqədən sonra obyektləri aşkar etməyə başlayacaq yeni bir pəncərə açılır !!!

Addım 7: Problemlər və Təşəkkürlər

Hər hansı bir sualınız varsa, mənə bildirin

E -poçt: [email protected]

Çox sağ ol, Ritik