Pildituvastus TensorFlow abil Raspberry Pi -l: 6 sammu

2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:49

Google TensorFlow on avatud lähtekoodiga tarkvararaamatukogu numbriliseks arvutamiseks, kasutades andmevoograafikuid. Google kasutab seda erinevates masinõppe ja süvaõppetehnoloogiate valdkondades. TensorFlow töötas algselt välja Google Brain Team ja see avaldatakse üldkasutatavas domeenis nagu GitHub.

Lisateabe saamiseks külastage meie ajaveebi. Hankige Raspberry Pi firmalt FactoryForward - heakskiidetud edasimüüja Indias.

Lugege seda õpetust meie ajaveebist siin.

Samm: masinõpe

Masinõpe ja süvaõpe kuuluvad tehisintellekti (AI) alla. Masinõpe jälgib ja analüüsib saadaolevaid andmeid ning aja jooksul parandab nende tulemusi.

Näide: YouTube'i soovitatud videote funktsioon. See näitab seotud videoid, mida varem vaatasite. Ennustus piirdub ainult tekstipõhiste tulemustega. Kuid sügav õppimine võib minna sügavamale kui see.

2. samm: sügav õppimine

Sügavõpe on peaaegu sarnane sellele, kuid see teeb täpsema otsuse iseseisvalt, kogudes objekti kohta erinevat teavet. Sellel on palju analüüsi kihte ja ta teeb selle järgi otsuse. Protsessi kiirendamiseks kasutab see närvivõrku ja annab meile vajaliku täpsema tulemuse (tähendab paremat ennustamist kui ML). Midagi sarnast sellele, kuidas inimese aju mõtleb ja otsuseid teeb.

Näide: Objekti tuvastamine. See tuvastab pildil saadaoleva. Midagi sarnast, et saate Arduino ja Raspberry Pi eristada välimuse, suuruse ja värvide järgi.

See on lai teema ja sellel on erinevaid rakendusi.

3. samm: eeltingimused

TensorFlow teatas Raspberry Pi ametlikust toest, alates versioonist 1.9 toetab see Raspberry Pi, kasutades pip -paketi installimist. Selles õpetuses näeme, kuidas seda meie Raspberry Pi -sse installida.

• Python 3.4 (soovitatav)
• Vaarika Pi
• Toiteallikas
• Raspbian 9 (venitus)

Samm: värskendage oma Raspberry Pi ja selle pakette

Samm: värskendage oma Raspberry Pi ja selle pakette.

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

Samm: kontrollige selle käsu abil, kas teil on uusim pythoni versioon.

python3-versioon

Soovitatav on vähemalt Python 3.4.

Samm 3: Peame installima libatlase teegi (ATLAS - automaatselt häälestatud lineaarse algebra tarkvara). Kuna TensorFlow kasutab numpy. Niisiis, installige see järgmise käsu abil

sudo apt install libatlas-base-dev

Samm: installige TensorFlow, kasutades käsku Pip3 install.

pip3 install tensorflow

Nüüd on TensorFlow installitud.

5. samm: pildi ennustamine Imageneti mudeli näite abil:

TensorFlow on avaldanud mudeli piltide ennustamiseks. Esmalt peate mudeli alla laadima ja seejärel käivitama.

Samm: käivitage mudelite allalaadimiseks järgmine käsk. Võimalik, et peate installima git.

git kloon

Samm: liikuge imageneti näitele.

cd mudelid/õpetused/image/imagenet

Pro näpunäide: uuel Raspbian Stretchil leiate faili „classify_image.py” käsitsi ja seejärel sellel paremklõps. Valige „Kopeeri tee (d)”. Seejärel kleepige see terminali pärast cd -d ja vajutage sisestusklahvi. Nii saate kiiremini veadeta navigeerida (õigekirjavigade korral või failinime muutmisel uutes värskendustes).

Kasutasin meetodit „Kopeeri tee (d)”, nii et see sisaldab pildi täpset teed (/home/pi).

Samm: käivitage näide selle käsu abil. Ennustatud tulemuse kuvamiseks kulub umbes 30 sekundit.

python3 classify_image.py

6. samm: kohandatud pildi ennustus

Saate ka pildi Internetist alla laadida või ennustuste tegemiseks kasutada oma kaameras tehtud pilti. Parema tulemuse saamiseks kasutage vähem mälupilte.

Kohandatud piltide kasutamiseks kasutage järgmist viisi. Mul on pildifail asukohas „/home/pi/Downloads/TensorImageTest1.jpg”. Asendage see lihtsalt oma faili asukoha ja nimega. Kasutage navigeerimise hõlbustamiseks nuppu „Kopeeri tee (d)”.

python3 classify_image.py --image_file =/home/pi/Allalaadimised/TensorImageTest1.jpg

Võite proovida ka teisi näiteid. Kuid enne täitmist peate installima vajalikud paketid. Järgmistes õpetustes käsitleme mõnda huvitavat TensorFlow teemat.