raspberrypi-Object-Detection 방법

준비물

raspberrypi raspverry pi camera

환경 설정

1. 라즈베리 파이 업데이트
2. TensorFlow 설치
3. OpenCV 설치
4. Protobuf 설치 및 컴파일
5. Object Detection에 필요한 파일 다운 및 환경설정
6. Object Detection 실행

1. 라즈베리 파이 업데이트

sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade

• 카메라 설정

raspberry pi Configuration 설정으로 들어가 picamera를 연결해준다.

리부팅을 하면 카메라가 연결되어 있다.

sudo reboot

2. TensorFlow 설치

pip3 install tensorflow

sudo apt-get install libatlas-base-dev

종속 라이브러리 설치

sudo pip3 install pillow lxml jupyter matplotlib cython
sudo apt-get install python-tk

3. OpenCV 설치

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install qt4-dev-tools libatlas-base-dev

sudo pip3 install opencv-python

4. Protobuf 설치 및 컴파일

sudo apt-get install protobuf-compiler

protoc --version을 확인해 봤을 때 libprotoc 3.6.1나 비슷하게 나올 것이다.

5. Object Detection에 필요한 파일 다운 및 환경설정

mkdir tensorflow1
cd tensorflow1

git clone --depth 1 https://github.com/tensorflow/models.git

• bashrc의 파일로 들어가 맨 마지막 줄에

sudo vi ~/.bashrc

이 코드를 추가한다.

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/models/research:/home/pi/tensorflow1/models/research/slim

• 컴파일 이 명령은 모든 "name".proto 파일을 "name_pb2".py 파일로 변환

cd /home/pi/tensorflow1/models/research
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

• SSDLite-MobileNet 모델을 다운로드

cd /home/pi/tensorflow1/models/research/object_detection

압축해제

wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz
tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

6. Object Detection 실행

• Object Detection 파일 다운로드

wget https://raw.githubusercontent.com/Ahn-MinHyun/raspberrypi-Object-Detection/main/Object_detection_picamera.py

• 실행

python3 Object_detection_picamera.py