資料介紹
描述
當(dāng)今可用的大多數(shù)教育機(jī)器人都在小型計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,??其中包括最受歡迎的raspberry pi 、Jetson和arduino 。
我們將要研究的一些附加功能是人臉識(shí)別和對(duì)話式人工智能。
在 Raspberry Pi Model 3、4 上安裝 Virtualenvwrapper
在我們?cè)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>樹莓派上開始任何 AI/ML 項(xiàng)目之前,我們必須先設(shè)置環(huán)境。
最好的做法是始終創(chuàng)建虛擬環(huán)境,這樣我們的基礎(chǔ)環(huán)境就不會(huì)受到影響,僅將其用于管理目的。
另一個(gè)原因是避免不同應(yīng)用程序之間的沖突。應(yīng)用程序使用同一模塊的不同版本是很常見的,因此為了避免這些沖突,我們使用不同的環(huán)境。
我們將使用 virtualenvwrapper:
我們將調(diào)用環(huán)境 1 – facrec (人臉識(shí)別的縮寫)
和
環(huán)境 2 – cbot (聊天機(jī)器人的縮寫)
virtualenvwrapper 5.0.1.dev2
首先,一些初始化步驟。其中大部分只需要完成一次。您需要將該命令添加source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
到您的 shell 啟動(dòng)文件中,根據(jù) pip 或包管理器的安裝位置更改 virtualenvwrapper.sh 的路徑。
$ pip install virtualenvwrapper
...
$ export WORKON_HOME=~/Envs
$ mkdir -p $WORKON_HOME
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ mkvirtualenv facrec
Installing
setuptools..........................................
....................................................
....................................................
...............................done.
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/facrec/bin/predeactivate
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/facrec/bin/postdeactivate
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/facrec/bin/preactivate
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/facrec/bin/postactivate New python executable in facrec/bin/python
(facrec)$ ls $WORKON_HOME
facrec hook.log
創(chuàng)建另一個(gè)環(huán)境,稱為 cbot
(facrec)$ ls $WORKON_HOME
facrec hook.log
(facrec)$ mkvirtualenv cbot
Installing setuptools...............................
....................................................
....................................................
........... ...............................done.
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/cbot/bin/predeactivate
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/cbot/bin/postdeactivate
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/cbot/bin/preactivate
virtualenvwrapper.user_scripts Creating /Users/dhellmann/Envs/cbot/bin/postactivate New python executable in cbot/bin/python
(env2)$ ls $WORKON_HOME
facrec cbot hook.log
在環(huán)境之間切換workon
:
(cbot)$ workon facrec
(facrec)$ echo $VIRTUAL_ENV
/Users/dhellmann/Envs/facrec
(facrec)$
列出所有環(huán)境:
lsvirtualenv [-b] [-l] [-h]
顯示單個(gè) virtualenv 的詳細(xì)信息:
showvirtualenv [env]
在 WORKON_HOME 中刪除一個(gè)環(huán)境:
rmvirtualenv ENVNAME
在刪除當(dāng)前環(huán)境之前,您必須使用 deactivate。
(mynewenv)$ deactivate
$ rmvirtualenv mynewenv
$ workon
$
從虛擬環(huán)境切換到系統(tǒng)安裝的 Python 版本:
deactivate
環(huán)境位于:
cd ~/.virualenvs
現(xiàn)在我們可以開始在環(huán)境中安裝了 :))
?
在 Raspberry Pi Model 3、4 上設(shè)置人臉識(shí)別
現(xiàn)在我們的虛擬環(huán)境已經(jīng)設(shè)置好了,讓我們繼續(xù)在虛擬環(huán)境(facrec)中安裝人臉識(shí)別包。
步驟1
在(facrec)環(huán)境中,安裝 OpenCV。這是一個(gè)記錄在案的鏈接:
https://www.pyimagesearch.com/2019/09/16/install-opencv-4-on-raspberry-pi-4-and-raspbian-buster/
第2步
安裝dlib、face_recognition、imutils:
https://www.pyimagesearch.com/2018/06/25/raspberry-pi-face-recognition/
哎呀,這是一些工作!
現(xiàn)在我們的樹莓派可以檢測(cè)到我們的臉,我們可以讓它打個(gè)招呼并開始與我們交談!
?
在 Raspberry Pi 模型 3、4 上設(shè)置 Python 聊天機(jī)器人(第 1 部分,共 2 部分)
在這篇文章中,我們將在我們的樹莓派上創(chuàng)建一個(gè)聊天機(jī)器人,它將與我們進(jìn)行對(duì)話,如下所示:
您可以使用任何麥克風(fēng)。在第 4 步中,說明了上述麥克風(fēng)的設(shè)置。只需編輯您可能擁有的任何其他麥克風(fēng)的主要聊天機(jī)器人代碼(本文的第 2 部分)。
在第 1 部分中,我們將首先設(shè)置環(huán)境。
在我們的虛擬環(huán)境 cbot(我們?cè)谥暗奈恼轮袆?chuàng)建)中,讓我們按照以下步驟設(shè)置聊天機(jī)器人所需的必要軟件包。
?
步驟1
我們必須安裝 Tensorflow 2.x 版本但發(fā)出命令:
點(diǎn)安裝張量流
只安裝舊版本。因此,要安裝最新版本,請(qǐng)運(yùn)行以下命令:
sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev
python3 -m pip install keras_applications==1.0.8 –no-deps
python3 -m pip install keras_preprocessing==1.1.0 –no-deps
python3 -m pip install h5py==2.9.0
sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
python3 -m pip install -U 六輪模擬
從https://github.com/lhelontra/tensorfl選擇一個(gè) tensorflow 版本…… (我選擇了 2.0.0):
現(xiàn)在復(fù)制相應(yīng)的鏈接地址:
wget 'paste_link_address_here'
python3 -m pip 卸載張量流
python3 -m pip install 'whatever_package_name'
例如:
python3 -m pip install 'tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl'
重新啟動(dòng)您的終端
TensorFlow 2.3 在 cbot 環(huán)境下安裝成功
?
第2步
安裝以下軟件包:
pip install chatterbot==1.0.0
點(diǎn)安裝正則表達(dá)式==2019.11.1
pip install python-dateutil==2.7
點(diǎn)安裝 PyAudio
點(diǎn)安裝 nltk
點(diǎn)安裝 Keras
?
第 3 步
接下來,我們?cè)O(shè)置語(yǔ)音識(shí)別以將我們所說的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本。這將輸入到聊天機(jī)器人模型以生成響應(yīng)。
迷你麥克風(fēng)插入 USB 端口并調(diào)整設(shè)置:
運(yùn)行以下命令記錄音頻 5 秒:
arecord -D plughw:1,0 -d 5 the_audio.wav
?
第4步
接下來我們安裝 espeak ,用于語(yǔ)音輸出(到耳機(jī)或揚(yáng)聲器)。
安裝 espeak:
要測(cè)試 espeak,請(qǐng)創(chuàng)建文本文件,例如 speakthis.txt,然后在“hello my friend”中寫下句子。
要從文件中說話,請(qǐng)運(yùn)行以下命令:
espeak -f speakthis.txt –stdout |aplay
你應(yīng)該聽到你在 speakthis.txt 文件中寫的任何內(nèi)容(在我的例子中,它說“你好,我的朋友”)
有關(guān) espeak 命令的列表,請(qǐng)參閱:
http://espeak.sourceforge.net/commands.html
萬歲!我們的環(huán)境很好,現(xiàn)在我們可以繼續(xù)創(chuàng)建 AI python 聊天機(jī)器人并將所有內(nèi)容粘合在一起。
在 Raspberry Pi 模型 3、4 上設(shè)置 Python 聊天機(jī)器人(第 2 部分,共 2 部分)
現(xiàn)在我們的 python 聊天機(jī)器人環(huán)境已經(jīng)在我們的樹莓派上設(shè)置好了,讓我們開始運(yùn)行代碼。
首先下載包含所有必要代碼和文件的 trivchat 文件夾:
https://github.com/wajidahmad89/rexythebot/tree/main/trivchat
將其保存到桌面,因此位置將是桌面/trivchat
讓我們快速瀏覽一下 trivchat 中的重要文件
1.首先我們有intents.json
這個(gè)文件將包含所有你能想到的問題和答案。繼續(xù)添加它!
2. 其次我們有 trainchatbot.py
這個(gè)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并創(chuàng)建 chatbot_model.h5
3. 第三,我們有 cbot_main.py
所有的聽力、處理和口語(yǔ)都發(fā)生在 cbot_main.py
4. 第四,the_audio.wav 是音頻輸入,你所說的最后錄音會(huì)覆蓋在這個(gè)文件上。
5. 第五,userinput.txt 文件將轉(zhuǎn)換后的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本寫入此處。botresponse.txt 里面有你演講的答案。
6. 第六,我們有 hello_camera-output.txt,它啟動(dòng)與“Hello John”的對(duì)話,正如我們?cè)谄渲兴鶎懙哪菢印?/font>同樣,goodbye_camera-output.txt 有對(duì)話結(jié)束,所以我們?cè)诶锩鎸懥恕霸僖娂s翰”。
筆記
當(dāng)您編輯 intents.json 時(shí),請(qǐng)確保不要留下任何錯(cuò)誤!
Visual Studio 是查找錯(cuò)誤的不錯(cuò)選擇,例如:
步驟1
在命令提示符下:
pi@raspberrypi:~ $ cd 桌面/trivchat
pi@raspberrypi:~/Desktop/trivchat $ workon cbot
(如下圖所示,cbot 環(huán)境已激活,其中包含必要的包)
(cbot) pi@raspberrypi:~/Desktop/trivchat $ pythontrain_chatbot.py
它應(yīng)該打印“模型創(chuàng)建”
第2步
現(xiàn)在我們運(yùn)行 cbot_main.py
(cbot) pi@raspberrypi:~/Desktop/trivchat $ python cbot_main.py
現(xiàn)在它應(yīng)該顯示“正在播放……”用于音頻輸出,因此您必須通過耳機(jī)/揚(yáng)聲器聆聽它在說什么
,
“錄音……”用于音頻輸入,這是當(dāng)您說話時(shí),它會(huì)聽 5 秒鐘。文件userinput.txt將包含您所說的所有語(yǔ)音,文件botresponse.txt將包含所有機(jī)器人響應(yīng)
?
和你的樹莓派聊天玩得開心
xD
筆記
如果您的麥克風(fēng)與使用的麥克風(fēng)不同,您可以在第 135 行編輯 cbot_main.py 以錄制您的演講并將其保存為 the_audio.wav
?
?
在 Raspberry Pi 模型 3、4 上運(yùn)行人臉識(shí)別和 Python 聊天機(jī)器人
在這篇文章中,我們將把人臉識(shí)別 + python 聊天機(jī)器人功能合并在一起。當(dāng)有人被識(shí)別時(shí),樹莓派會(huì)說“你好”并開始對(duì)話。
步驟1
首先下載下面的fareg文件夾:
https://github.com/wajidahmad89/rexythebot/tree/main/fareg
將 FAREG 文件夾放在桌面上
用人名創(chuàng)建一個(gè)文件夾,
在 fareg/dataset
人的圖片會(huì)位于這個(gè)文件夾中
在命令提示符下:
努力工作
cd 桌面/票價(jià)
python encode_faces.py –dataset dataset –encodings encodings.pickle –detection-method hog
這將在 fareg 文件夾中創(chuàng)建 encodings.pickle 文件
稍后我們將在腳本中運(yùn)行 facrec_main.py。
facrec_main.py 的作用是將相機(jī)識(shí)別的名稱寫入 trivchat 文件夾中的 camera-output-raw.txt。如果一個(gè)名字重復(fù)超過 3 次(在 camera-output-raw.txt 內(nèi)),這是一個(gè)很好的措施來識(shí)別正確的人,所以這個(gè)確認(rèn)的名字被寫入 hello_camera-output.txt ,說“你好%name%” ,
以及寫到 goodbye_camera-output.txt ,說
“再見 %name%”
hello_camera-output.txt 和 goodbye_camera-output.txt 也位于 trivchat 文件夾中。
第2步
其次將rexy_master文件下載到桌面:
https://github.com/wajidahmad89/rexythebot/tree/main/rexy_master
最后運(yùn)行人臉識(shí)別+python聊天機(jī)器人:
下面顯示一次
轉(zhuǎn)到“masterfile-initiate.sh”文件并雙擊執(zhí)行它
與啟動(dòng)相機(jī)之前一樣,一旦人臉被識(shí)別,機(jī)器人就會(huì)開始對(duì)話。
一旦人臉識(shí)別,聊天機(jī)器人將開始對(duì)話。
嘻嘻!
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