RPi上的簡(jiǎn)單對(duì)象檢測(cè)之La Croix風(fēng)味檢測(cè)器
資料介紹
描述
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Raspberry Pi 為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一個(gè)有趣的環(huán)境。它具有相對(duì)強(qiáng)大的 CPU 和 GPU,成本低廉,支持許多 Linux 包/驅(qū)動(dòng)程序,并且仍然可以用作微控制器來(lái)與無(wú)數(shù)不同的傳感器、電機(jī)和其他外圍設(shè)備連接。正因?yàn)槿绱?,我們有能力運(yùn)行一些圖像檢測(cè)模型,同時(shí)根據(jù)模型檢測(cè)到的內(nèi)容控制硬件與現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行交互。該項(xiàng)目的目標(biāo)是提供一個(gè)有用的工作框架和環(huán)境,以便輕松地將對(duì)象檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)整合到您的所有項(xiàng)目中。
我們將使用 Teachable Machine 來(lái)做到這一點(diǎn)。Teachable Machine 是一種創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的簡(jiǎn)單、快速但功能強(qiáng)大的工具。它允許輕松捕獲數(shù)據(jù)以創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,并使用最先進(jìn)的算法在您的瀏覽器中訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它是在一個(gè)非常直觀的網(wǎng)絡(luò)界面中完成的。您可以生成圖像、聲音或姿勢(shì)檢測(cè)模型。在這個(gè)項(xiàng)目中,我將為您提供設(shè)置 OpenCV/TensorFlow Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境和 Python 腳本框架的分步指南,以便輕松地將 Teachable Machine 圖像模型整合到您的項(xiàng)目中。
該項(xiàng)目的目標(biāo)是大大降低使用機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)入門(mén)檻。本教程應(yīng)該為您提供制作一些令人興奮的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目所需的工具。希望以后能用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境和框架做一些更有趣的教程和demo。
您可以跟隨并生成自己的模型,也可以使用我生成的 Teachable Machine 模型。我提供的模型檢測(cè)了您擁有的 La Croix 風(fēng)味,以此作為功能的有趣演示。
該項(xiàng)目的 Github 存儲(chǔ)庫(kù):https ://github.com/mjdargen/RPi-La-Croix-Flavor-Detector
補(bǔ)給品:
- Raspberry Pi(在 RPi3 Model B 和 RPi4 Model B 上測(cè)試)
- microSD 卡(最低 8 GB,推薦 16 GB)
- HDMI顯示器
- 鼠標(biāo)/鍵盤(pán)
- Raspberry Pi 攝像頭模塊或 USB 網(wǎng)絡(luò)攝像頭
第 1 步:使用可教機(jī)器生成模型
設(shè)置項(xiàng)目
Teachable Machine 是一款非常易于使用的工具,具有非常直觀的界面。對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目,我們將使用圖像檢測(cè)。轉(zhuǎn)到https://teachablemachine.withgoogle.com/并單擊開(kāi)始。現(xiàn)在選擇圖像項(xiàng)目。這將打開(kāi)圖像模型訓(xùn)練窗口。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
您將添加并命名要訓(xùn)練模型以檢測(cè)的類(lèi)(即對(duì)象)。用直觀的名稱(chēng)很好地命名類(lèi)。類(lèi)的名稱(chēng)是稍后程序在該對(duì)象出現(xiàn)在框架中時(shí)調(diào)用的名稱(chēng)。
做一個(gè)“背景”類(lèi)是個(gè)好主意。這可以幫助訓(xùn)練模型不將來(lái)自背景的細(xì)節(jié)歸因于其他類(lèi)之一。如果你將這個(gè)類(lèi)命名為“Background”,最終的程序,它使用文本到語(yǔ)音來(lái)說(shuō)出框架中對(duì)象的名稱(chēng),將忽略背景類(lèi)并且不會(huì)在每次它只是背景時(shí)調(diào)用“背景”在框架中。
要將圖像示例添加到課程中,您可以使用網(wǎng)絡(luò)攝像頭在 Teachable Machine 中捕獲圖像或從其他來(lái)源上傳圖像。為了生成模型,您需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。你可以在我的“La Croix Flavor Detector Model”示例中看到,每個(gè)類(lèi)我有不少于 600 個(gè)樣本。我使用網(wǎng)絡(luò)攝像頭快速捕獲了許多不同的樣本。我確保在具有各種背景的不同照明條件下從各個(gè)角度捕捉對(duì)象,以生成準(zhǔn)確的模型。
訓(xùn)練模型
設(shè)置好所有類(lèi)并對(duì)數(shù)據(jù)集感到滿(mǎn)意后,就該訓(xùn)練模型了!點(diǎn)擊“火車(chē)模型”按鈕。為了訓(xùn)練模型,您必須在瀏覽器中打開(kāi)該選項(xiàng)卡。訓(xùn)練模型可能需要一段時(shí)間。在這個(gè)項(xiàng)目中,我有 7 個(gè)班級(jí),超過(guò) 600 個(gè)樣本,訓(xùn)練大約需要 20 分鐘。您的瀏覽器可能偶爾會(huì)抱怨“可教機(jī)器”選項(xiàng)卡會(huì)降低您的瀏覽器速度。只需確認(rèn)通知并說(shuō)沒(méi)關(guān)系,這樣您的瀏覽器就不會(huì)取消培訓(xùn)(不同的瀏覽器對(duì)此通知的措辭不同)。完成后,就該測(cè)試您的模型了!
預(yù)覽模型
現(xiàn)在是時(shí)候測(cè)試你的訓(xùn)練模型了,看看它的效果如何!轉(zhuǎn)到“預(yù)覽”窗格并打開(kāi)輸入。將各種對(duì)象呈現(xiàn)給網(wǎng)絡(luò)攝像頭,并查看模型是否準(zhǔn)確猜測(cè)幀中的對(duì)象。請(qǐng)記住,模型無(wú)法檢測(cè)到多個(gè)對(duì)象,除非您為兩個(gè)對(duì)象存在時(shí)創(chuàng)建了一個(gè)類(lèi)。如果效果不佳,請(qǐng)嘗試為模型提供更多照片。如果您滿(mǎn)意,是時(shí)候?qū)С瞿P土耍?/font>
導(dǎo)出模型
要導(dǎo)出模型,請(qǐng)單擊“導(dǎo)出模型”按鈕。將彈出一個(gè)新窗口。點(diǎn)擊“Tensorflow”選項(xiàng)卡,選擇“Keras”模型轉(zhuǎn)換類(lèi)型。現(xiàn)在單擊“下載我的模型”。壓縮模型并準(zhǔn)備下載可能需要大約一分鐘左右的時(shí)間。您應(yīng)該會(huì)看到一個(gè)彈出窗口,要求您保存一個(gè) zip 文件。保存文件并解壓縮。您應(yīng)該會(huì)看到一個(gè)“keras_model.h5”文件和一個(gè)“l(fā)abels.txt”文件。堅(jiān)持這些,一旦您在計(jì)算機(jī)上設(shè)置了 Python 環(huán)境,我們就會(huì)使用它們!
第 2 步:設(shè)置樹(shù)莓派
如果您尚未在 Raspberry Pi 上設(shè)置操作系統(tǒng),您需要從 Raspberry Pi Foundation 的網(wǎng)站(https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ )下載“Raspbian Buster with desktop and Recommended software” )。任何最新版本的 Raspbian Buster 都應(yīng)該可以正常工作。這將安裝帶有 Python 3 的完整版本以及一些編程 IDE。提取 .img 文件并使用 SD 卡成像器程序(如 Rufus、balenaEtcher、Win32DiskImager 或其他)將圖像寫(xiě)入您的 microSD。Raspberry Pi 基金會(huì)在此處編寫(xiě)了有關(guān)如何將操作系統(tǒng)映像安裝到您的 Raspberry Pi 的詳盡指南。
完成 SD 卡的映像后,將其插入 Raspberry Pi 并打開(kāi)電源。它應(yīng)該自動(dòng)進(jìn)行一些初始設(shè)置(調(diào)整屏幕大小、擴(kuò)展文件系統(tǒng)等)。桌面加載后,會(huì)彈出一個(gè)窗口,提示您執(zhí)行一些設(shè)置步驟。您將需要設(shè)置您的語(yǔ)言環(huán)境、wifi、確認(rèn)桌面是否顯示黑色邊框、允許 Raspberry Pi 更新(這可能需要一段時(shí)間),然后重新啟動(dòng)。
成功更新并重新啟動(dòng) Raspberry Pi 后,桌面現(xiàn)在應(yīng)該會(huì)在沒(méi)有提示的情況下加載。單擊右上角的 Raspberry Pi 圖標(biāo)以顯示下拉菜單。轉(zhuǎn)到“首選項(xiàng)-> Raspberry Pi 配置”。將顯示 Raspberry Pi 配置窗口。導(dǎo)航到“接口”選項(xiàng)卡并啟用相機(jī)。將出現(xiàn)一個(gè)提示,告訴您重新啟動(dòng) Raspberry Pi。單擊是,讓您重新啟動(dòng) Raspberry Pi。
Raspberry Pi 啟動(dòng)后,打開(kāi)一個(gè)終端來(lái)測(cè)試您的相機(jī)。確保正確連接相機(jī)的帶狀電纜,然后鍵入以下命令:
raspistill -v -o test.jpg
這將在終端中顯示有關(guān)您的相機(jī)的信息并拍照。它將照片保存為 test.jpg 并將其存儲(chǔ)在您運(yùn)行命令的目錄中。在文件瀏覽器中導(dǎo)航到該目錄并打開(kāi)文件以確保相機(jī)正常工作并拍攝照片。以下鏈接提供了有關(guān)使用 Raspberry Pi 相機(jī)的更多信息。
https://www.raspberrypi.org/documentation/configuration/camera.md
https://www.raspberrypi.org/documentation/raspbian/applications/camera.md
如果您使用的是 USB 網(wǎng)絡(luò)攝像頭,則可以按照以下詳細(xì)步驟進(jìn)行操作。
https://www.raspberrypi.org/documentation/usage/webcams/
第 3 步:設(shè)置 Raspberry Pi 環(huán)境
。您需要注釋掉“cv2.imshow”和“cv2.waitKey”行。該程序?qū)?biāo)記它識(shí)別的對(duì)象,并將使用文本到語(yǔ)音來(lái)說(shuō)出對(duì)象的名稱(chēng)。
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cd ~/Documents/Teachable-Machine-Object-Detection # change directory to repo
source TMenv/bin/activate # activate venv
python tm_obj_det.py # executes script, press ctrl+c to quit
deactivate # to exit the virtual environment
注意:當(dāng)您運(yùn)行腳本時(shí),您可能會(huì)看到來(lái)自 Python 的許多不同的抱怨。這是意料之中的,您的程序應(yīng)該仍能正常運(yùn)行。這又是由于您在 Raspberry Pi 上遇到的一些奇怪的依賴(lài)問(wèn)題。我不得不恢復(fù)到一些 Python 包的舊版本才能讓它工作。正因?yàn)槿绱?,有一些關(guān)于某些東西在未來(lái)版本中被棄用的抱怨,等等。我只是想讓你知道,所以你不認(rèn)為程序沒(méi)有工作。
注意:Python 腳本將永遠(yuǎn)運(yùn)行,直到您按 ctrl+c 關(guān)閉程序。
第 7 步:混音!
這些安裝在你的虛擬環(huán)境中的包和我提供的腳本應(yīng)該會(huì)給你一個(gè)有用的框架來(lái)開(kāi)發(fā)很多令人興奮的東西。您現(xiàn)在可以輕松地將對(duì)象檢測(cè)整合到您的所有項(xiàng)目中!Raspberry Pi 為此提供了一個(gè)完美的環(huán)境,因?yàn)樗梢暂p松地與不同的傳感器、電機(jī)和其他外圍設(shè)備連接。我希望繼續(xù)在這個(gè)領(lǐng)域做更多的項(xiàng)目,以制作一些使用圖像檢測(cè)和利用這個(gè)框架的更有趣的項(xiàng)目。
這里有一些項(xiàng)目想法。隨意帶他們一起跑,或者想出你自己的!
- 一個(gè)程序來(lái)識(shí)別你的朋友并在他們來(lái)到你家時(shí)用名字打招呼。
- 一個(gè)程序,用于檢測(cè)您何時(shí)離開(kāi)家,并要求您出示手機(jī)、鑰匙、錢(qián)包等,以確保您在離開(kāi)家時(shí)擁有一切。
- 構(gòu)建一個(gè)分揀機(jī),該分揀機(jī)使用電機(jī)根據(jù)對(duì)象的特定方向?qū)?duì)象轉(zhuǎn)移到特定方向。
- 一個(gè)程序,它將檢測(cè)手語(yǔ)中的字母并將其寫(xiě)入文本文件。
更多項(xiàng)目
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