라즈베리파이3 , 카메라 연결하여 사물인식 예제 (텐서플로 라이트)

참고사이트 : https://seo-dh-elec.tistory.com/32

[라즈베리파이] TensorFlow Lite, Open CV를 이용한 사물인식

1. 준비물

라즈베리파이3

SD카드 64GB

알리발 카메라

2. 기본 설정하기

 

sudo apt-get -y full-upgrade
sudo apt-get update

카메라 활성화 " raspi-config"

finish 하면 Reboot 될 것입니다.

 

3. Still 이미지 출력해보기

raspistill -o image.jpg

 

4. Video 출력해보기

raspivid -t 10000 -o testvideo.h264

10초 동안 녹화하여 저장

확장자가 h264 는 vlc 플레이어를 다운받아서 재생해야합니다.

 

OpenCV 란

인텔에서 개발한 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리

 

얼굴 사물인식 해보자

사물인식할 수 있도록 미리 학습된 라이브러리를 깃허브에서 불러오자

git clone https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi.git

이름을 바꿔준다

mv Tesnor~~~~ tflite1

tflite1 디렉토리에서 파이썬 가상환경 모듈과 OpenCV 를 설치한다.

~ $ cd tflite1
~/tflite1 $ sudo pip3 install virtualenv
~/tflite1 $ python3 -m venv tflite1-env
~/tflite1 $ source tflite1-env/bin/activate
(tflite1-env)~/tflite1 $ bash get_pi_requirements.sh

만약 터미널을 종료하고 다시 작업을 시작해야한다면 다시 디렉토리를 이동해야한다.

~ $ cd tflite1
~/tflite1 $ source tflite1-env/bin/activate
(tflite1-env)~/tflite1 $

 

사물 인식 기계학습 모델 다운받기

텐서플로우에서 예제로 제공하는 기계학습 모델을 다운로드 받아서 라즈베리파이 디렉토리에 추가한다.

압축된 파일이기떄문에 명령어로 압축을 푼 후 이름을 작업하기 쉽도록 재정의해보자

https://www.tensorflow.org/lite/examples/object_detection/overview

물체 감지  |  TensorFlow Lite

coco_ssd_mobilenet_v1_1.0_quant_2018_06_29.zip

2.68MB

TFLite_model 폴더를 만들고 그 안에 압축을 풀어줍니다.

 

그리고 이제 실행하면 됩니다.

모바텀에서는 안되고 로컬 화면에서 동작합니다.

python3 TFLite_detection_webcam.py --modeldir=TFLite_model