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.