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怎样在树莓派4上运行TensorFlow Lite对象识别

454398 来源:网络整理 作者:网络整理 2019-11-29 17:35 次阅读

概述

是否想让您的机器人游戏具有检测物体的能力?也许实施一个可以看到并识别某些物品的安全摄像机?现在Raspberry Pi足够快以进行机器学习,添加这些功能非常简单。

在本指南中,我们将向您展示使TensorFlow 2.0和TensorFlow Lite运行所需的步骤在您的Raspberry Pi 4上以及对象检测演示中。

Raspberry Pi 4计算机和相机

首先,您将需要Raspberry Pi4。由于TensorFlow对象检测需要大量处理,因此我们建议使用4GB模型

Raspberry Pi 4 Model B-4G RAM

产品ID:4296

Raspberry Pi 4 Model B是最新的Raspberry Pi计算机,Pi基金会知道您总能使一件美好的事情变得更好!还有什么可以使Pi 4更好。..

$ 55.00

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Raspberry Pi需要一个摄像头才能看到。

Raspberry Pi相机板v2-8百万像素

产品ID:3099

快拍! Camera v2是Raspberry Pi Foundation发布的新官方相机板!Raspberry Pi Camera Board v2是高品质的8 。..

$ 29.95

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显示输出

您还将需要一个显示器,以便查看其检测到的内容。您可以在Raspberry Pi上使用我们的任何显示器,但是3.5“显示器是我们最大的显示器。

PiTFT-装配480x320 3.5英寸TFT +触摸屏的Raspberry Pi

产品ID:2097

这不是Raspberry Pi最可爱的,很少显示的显示器吗?它具有3.5英寸显示屏和480x320 16位彩色像素,并带有电阻式触摸屏,因此。..

$ 44.95

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但是我们其他的PiTFT也可以正常工作

PiTFT Plus 320x240 3.2“ TFT +电阻式触摸屏

产品ID:2616

这不是Raspberry Pi最可爱的小显示器吗?它具有3.2英寸显示屏,具有320x240 16位彩色像素和电阻式触摸屏。该板使用高。..

$ 39.95

入库

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PiTFT Plus组装320x240 2.8“ TFT +电阻式触摸屏

产品ID:2298

这不是Raspberry Pi最可爱的小显示器吗?它具有2.8英寸显示屏,具有320x240 16位彩色像素和电阻式触摸屏。该板使用高。..

$ 34.95

入库

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Adafruit PiTFT 2.4“ HAT迷你套件-320x240 TFT触摸屏

产品ID:2455

这不是Raspberry Pi最可爱的小显示器吗?它具有2.4英寸显示屏,具有320x240 16位彩色像素和电阻式触摸屏。HAT使用了高速。..

缺货 div》

缺货

Adafruit PiTFT 2.2英寸HAT迷你套件-320x240 2.2英寸TFT-无触摸

产品ID:2315

可爱的PiTFT有了这款用于Raspberry的小主显示屏,就更加可爱了HAT形式的Pi!它具有2.2英寸显示屏,具有320x240 16位彩色像素。 HAT使用。..

缺货

缺货

冷却

由于Raspberry Pi 4往往会发热一些,因此我们建议使用Pimoroni Fan SHIM。

适用于Raspberry Pi的Pimoroni Fan SHIM

产品ID:4316

是否在寻找另一种保留Raspberry Picool的方法?连接Pimoroni的缩影。..

$ 11.95

入库存

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或者这个5V迷你风扇

用于Raspberry Pi(和其他计算机)的微型5V冷却风扇

产品ID:3368

是否在寻找另一种保持Raspberry Picool的方法?连接此5V迷你冷却器。..

缺货

缺货

或较高的散热器

适用于Raspberry Pi 3或4的铝制散热器-15 x 15 x 15mm

产品ID:3082

是否在寻找适合您Raspberry Pi的最佳散热器?查看这个好又高的15x15x15mm热量。..

缺货

缺货

为使风扇/散热器与显示器配合使用,您将需要一个GPIO堆叠接头。

Pi A +/B +/Pi 2/Pi 3的GPIO堆栈头

产品ID:2223

将您自己的PCB连接到Raspberry Pi B +上,并使用带有超长引脚的该常规高度母头在顶部堆叠。母头部分的高度大约为8.5mm,适合小。..

$ 2.50

入货

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相机扩展电缆

相机随附的柔性电缆在较短的一侧,因此您可能还希望使用更长的电缆。

用于Raspberry Pi摄像机或显示器的柔性电缆-24英寸/610mm

产品ID:1731

通过此电缆,您可以将Raspberry Pi摄像机(“经典”或“ NoIR”类型)或Raspberry Pi显示器中的现有150mm长挠性电缆替换为。..

$ 2.95

存货

添加到购物车

div》

用于Raspberry Pi摄像机或显示器的柔性电缆-18“/457mm

产品ID: 1730

此电缆可让您换出150mm长的柔性电缆从Raspberry Pi相机(“经典”或“ NoIR”类型)或Raspberry Pi显示器获取其他。..

缺货

缺货

用于Raspberry Pi相机或显示器的Flex电缆-300mm/12“

产品ID:1648

此电缆可让您从Raspberry Pi相机中替换出库存的150mm长的Flex电缆(“经典”或“ NoIR”类型)或Raspberry Pi Display,用于不同的。..

缺货

缺货

初始设置

我们将开始使用最新的Raspbian Lite,我们不需要图形系统,它占用了宝贵的时间。首先下载最新的Raspbian Lite操作系统映像。

最新的Raspberry Pi操作系统下载页面

将操作系统映像刻录到Micro SD卡。有关说明,请访问Raspberry Pi网站。

在计算机上安装SD卡。转到启动分区。您要在名为 ssh 的分区中创建一个空文件。这将告诉Raspbian启用SSH。

启用联网

对于网络,您可以使用电缆或WiFi。您可以在《 Raspberry Pi网络设置指南》中找到有关此信息的更多信息。

启用接口

为您的计算机正确卸载(弹出)卡后,继续将microSD卡放入Pi中并供电以将其启动。可能要花几分钟时间。

在您的计算机上,使用以下命令将SSH SSH到卡中:

ssh [email protected]

passwd

打开终端并运行

sudo raspi-config

通过以下方式永久启用SSH: strong》接口选项→ SSH

通过接口选项→ 摄像机

启用摄像机那,它将要求您重新启动。继续并立即执行此操作。

更新Raspberry Pi

更新Pi

sudo apt update

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install -y python3-pip

pip3 install --upgrade setuptools

PiTFT驱动程序

接下来,我们要安装PiTFT驱动程序。您可以在“安装脚本”部分的“ Adafruit PiTFT 3.5“ Raspberry Piguide触摸屏中找到方向。

出现提示时,选择 90度旋转,否当询问您是否要在控制台上显示控制台,并询问有关HDMI镜像的问题时是。这将导致它安装我们需要的FBCP驱动程序。

继续并 》重新启动。

重新启动后,您现在应该在显示屏上看到文本。

安装需求软件包

还需要安装更多软件包:

sudo apt-get install -y libatlas-base-dev libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev build-essential libsdl-ttf2.0-0 python-pygame festival

初始相机测试

现在要进行初始测试用相机。

raspistill -t 0

TensorFlow Lite 2.0设置

安装要求

对于TensorFlow,在Python环境中需要安装一些依赖项:

pip3 install virtualenv Pillow numpy pygame

安装rpi-vision

现在安装我们最初由Leigh编写的程序的分支使用MobileNet V2模型检测对象的Johnson。这部分需要几分钟才能完成。

cd ~

git clone --depth 1 https://github.com/adafruit/rpi-vision.git

cd rpi-vision

python3 -m virtualenv -p $(which python3) .venv

source .venv/bin/activate

安装TensorFlow 2.0

您现在应该位于虚拟机内部环境。您可以通过命令提示符左侧的(.venv)分辨出来。在虚拟环境中时,您可以下载并安装Tensorflow 2.0 RC0

wget https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/raw/master/tensorflow-2.0.0rc0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

pip3 install --upgrade setuptools

pip3 install tensorflow-2.0.0rc0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

pip3 install -e 。

此后,继续并重新启动Pi。

sudo reboot

运行图形标签演示

最后,您可以运行检测软件了。首先,您要以 root 身份运行,以便Python可以访问帧缓冲区。

sudo bash

然后再次激活虚拟环境:

cd rpi-vision && 。 .venv/bin/activate

要运行一个程序,该程序将在以下屏幕类型中显示它看到的对象:

python3 tests/pitft_labeled_output.py --tflite

您应该在SSH窗口中看到一堆文本。

现在开始在镜头前举起各种物品,它应该显示它认为看到的东西,实际上并不是该物品可能是什么。可以很好地识别的一些物品是咖啡杯和动物。

语音输出

作为一项额外的奖励,您可以在Raspberry Pi上连接耳机或扬声器,它实际上会告诉您所检测到的内容。确保您没有插入任何HDMI线,否则音频将通过显示器。
责任编辑:wv

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