raspberry-mnist

라즈베리파이를 이용하여 손으로 쓴 숫자를 인식해보자

• Model Layer

  

• Training Data

Mnist Dataset

시스템 환경은 다음과 같다

• Model = Raspberry Pi 4 4GB
• OS = Raspbian
• Language = Python 3.7.3

Setup

Step 1 라즈비안 업데이트

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

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Step 2 저장소 클론

mkdir raspberry_mnist
pyvenv raspberry_mnist
cd raspberry_mnist

git clone https://github.com/vkdnjznd/raspberry-mnist.git

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Step 3 라즈비안에 패키지 설치

카메라 설정이 Enable 인지 확인

가상환경(virtualenv)에 설치하는것을 권장

source bin/activate
bash get_pi_requirements.sh

약 400MB 정도의 필요 라이브러리를 자동으로 설치함.

출처 : https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi/blob/master/get_pi_requirements.sh

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Step 4 실행

python3 TFLite_mnist_webcam.py --modeldir=mnist_model