Краткое содержание:
В этой статье я объясню, как создать решение для обнаружения объектов на Raspberry Pi 4 (4 ГБ) с Pi-камеры в реальном времени.
Я буду использовать предварительно обученную модель.
Код для этого статья доступна здесь.
Примечание перед началом:
Итак, начнем :)
Подготовка оборудования:
Подготовка программного обеспечения:
Для запуска этого приложения просто выполните следующие команды:
1 загрузите это репо на свой raspberry pi
sudo git clone https://github.com/tensorflow/examples --depth 1
2 перейти в это репо
cd examples/lite/examples/object_detection/raspberry_pi
3 подготовьте папку обнаружения объектов и загрузите предварительно обученную модель обнаружения объектов и разархивируйте
# The script takes an argument specifying where you want to save the model files
bash download.sh /tmp
4 подготовка VNC (если есть)
Если вы перейдете в «Параметры сервера VNC» (щелкните правой кнопкой мыши значок состояния VNC в правом верхнем углу) и установите флажок «Включить режим прямого захвата» на странице «Устранение неполадок». Это позволит вам видеть вывод камеры через VNC. Как на скриншотах:
5 запустить скрипт, который покажет изображения с камеры Pi
python3 detect_picamera.py \
--model /tmp/detect.tflite \
--labels /tmp/coco_labels.txt
Результат:
Итак, в этой статье мы создали простое обнаружение объекта распознавания в реальном времени. Код из этой статьи находится здесь.