রাস্পবেরি পাই বস্তু সনাক্তকরণ: 7 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 07:58

রাস্পবেরি পাই-তে টেনসারফ্লো অবজেক্ট ডিটেকশন এপিআই কীভাবে সেট-আপ করতে হয় তার জন্য এই নির্দেশিকা ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী প্রদান করে। এই গাইডের ধাপগুলি অনুসরণ করে, আপনি আপনার রাস্পবেরি পাই ব্যবহার করতে পারবেন পিকামেরা বা ইউএসবি ওয়েবক্যাম থেকে লাইভ ভিডিওতে বস্তু সনাক্তকরণ করতে। বস্তু সনাক্তকরণের জন্য অনলাইন ডাটাবেসে ব্যবহৃত ম্যানুয়াল মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োজন নেই। আপনি বিশ্বব্যাপী যেসব বস্তু সচরাচর ব্যবহৃত হয় তার অধিকাংশই আপনি সনাক্ত করতে পারেন।

দয়া করে আমার উপরের ছবিটি দেখুন, আমরা একটি মাউস, অ্যাপল এবং কাঁচি ব্যবহার করেছি এবং বস্তুটি পুরোপুরি সনাক্ত করেছি।

গাইড নিম্নলিখিত ধাপগুলির মধ্য দিয়ে চলে:

রাস্পবেরি পাই আপডেট করুন

TensorFlowInstall OpenCV ইনস্টল করুন

Protobuf কম্পাইল এবং ইনস্টল করুন

TensorFlow ডিরেক্টরি কাঠামো সেট আপ করুন

বস্তু সনাক্ত করুন

ধাপ 1: রাস্পবেরি পাই আপডেট করুন

আপনার রাস্পবেরি পাই আপডেট করা প্রয়োজন

ধাপ 1:

কমান্ড টার্মিনালে টাইপ করুন, sudo apt- আপডেট পান

এবং তারপর টাইপ করুন

sudo apt-get dist-upgrade

এটি আপনার ইন্টারনেট এবং রাস্পবেরি পাই এর উপর অনেক সময় লাগতে পারে

এটাই আপনার প্রয়োজন, আপনি আপনার রাস্পবেরি পাই আপডেট করা শেষ করেছেন

ধাপ 2: TensorFlow ইনস্টল করুন

এখন, আমরা Tensorflow ইনস্টল করতে যাচ্ছি।

এই কমান্ডটি টাইপ করুন, pip3 TensorFlow ইনস্টল করুন

TensorFlow এরও LibAtlas প্যাকেজ প্রয়োজন, এই কমান্ডটি টাইপ করুন

sudo apt-get libatlas-base-dev ইনস্টল করুন

এবং এই নিম্নলিখিত কমান্ডটিও টাইপ করুন, sudo pip3 বালিশ lxml jupyter matplotlib cythons ইনস্টল করুন python-tk ইনস্টল করুন

এখন, আমরা Tensorflow ইনস্টল করা শেষ করেছি।

ধাপ 3: OpenCV ইনস্টল করুন

এখন আমরা ওপেনসিভি লাইব্রেরি ইনস্টল করার জন্য কাজ করছি কারণ টেন্সরফ্লোর অবজেক্ট ডিটেকশন উদাহরণ ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করে ছবি দেখানোর জন্য, কিন্তু আমি ওপেনসিভি চর্চা করি কারণ এটি কাজ করা সহজ এবং কম ত্রুটি। সুতরাং, আমাদের OpenCV ইনস্টল করতে হবে। এখন ওপেনসিভি আরপিআই সমর্থন করছে না, তাই আমরা পুরানো ভেরিশন ইনস্টল করতে যাচ্ছি।

এখন আমরা কয়েকটি নির্ভরতা ইনস্টল করার জন্য কাজ করছি যা apt-get এর মাধ্যমে ইনস্টল করা প্রয়োজন

sudo apt-get libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev ইনস্টল করুন

sudo apt-get libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev ইনস্টল করুন

sudo apt-get libxvidcore-dev libx264-dev ইনস্টল করুন

sudo apt-get qt4-dev-tools libatlas-base-dev ইনস্টল করুন

অবশেষে, এখন আমরা টাইপ করে OpenCV ইনস্টল করতে পারি, pip3 opencv-python == 3.4.6.27 ইনস্টল করুন

এতটুকুই, আমরা এখন OpenCV ইনস্টল করেছি

ধাপ 4: Protobuf ইনস্টল করুন

টেন্সরফ্লো অবজেক্ট ডিটেকশন এপিআই প্রোটোবফ ব্যবহার করে, একটি প্যাকেজ যা গুগলের প্রোটোকল বাফার ডেটা ফরম্যাটকে সাজায়। আপনাকে উৎস থেকে কম্পাইল করতে হবে, এখন আপনি সহজেই ইনস্টল করতে পারেন।

sudo apt-get protobuf-compiler ইনস্টল করুন

প্রটোক চালান -একবার এটি সম্পন্ন হলে। আপনি libprotoc 3.6.1 বা অনুরূপ একটি প্রতিক্রিয়া পেতে হবে।

ধাপ 5: TensorFlow ডিরেক্টরি কাঠামো সেট আপ করুন

আমরা সমস্ত প্যাকেজ ইনস্টল করেছি, আমরা TensorFlow এর জন্য একটি ডিরেক্টরি সেটআপ করতে চাই। হোম ডিরেক্টরি থেকে, "tensorflow1" নামে একটি ডিরেক্টরি নাম তৈরি করুন, নিম্নলিখিত টাইপ করুন, mkdir tensorflow1cd tensorflow1

এখন টাইপ করে TensorFlow ডাউনলোড করুন, git clone -গভীরতা 1

আমরা PYTHONPATH এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল পরিবর্তন করতে চাই TensorFlow সংগ্রহস্থলের ভিতরে কিছু ডিরেক্টরিতে নির্দেশ করতে। আমাদের প্রতিবার সেট করার জন্য পাইথনপাথ দরকার। আমাদের.bashrc ফাইলটি সমন্বয় করতে হবে। আমাদের এটি টাইপ করে খুলতে হবে

sudo nano।/.bashrc

ফাইলের শেষে, এবং শেষ লাইনে কমান্ড যুক্ত করুন, যেমন উপরের ছবিতে লাল রঙের বাক্সে চিহ্নিত।

পাইথনপাথ রপ্তানি করুন

এখন সংরক্ষণ করুন এবং প্রস্থান করুন। অবজেক্ট ডিটেকশন এপিআই দ্বারা ব্যবহৃত প্রোটোকল বাফার (.প্রোটো) ফাইল কম্পাইল করার জন্য আমাদের প্রোটোক ব্যবহার করতে হবে।. Proto ফাইলগুলি /research /object_detection /protos- এ অবস্থিত, আমরা /research ডিরেক্টরি থেকে কমান্ডটি এক্সিকিউট করতে চাই। নিম্নলিখিত কমান্ড টাইপ করুন

cd/home/pi/tensorflow1/models/researchprotoc object_detection/protos/*। proto --python_out =।

এই কমান্ডটি সমস্ত "name".proto ফাইলগুলিকে "name_pb2".py ফাইলগুলিতে পরিবর্তন করে।

cd/home/pi/tensorflow1/model/research/object_detection

আমাদের TensorFlowdetection মডেল চিড়িয়াখানা থেকে SSD_Lite মডেল ডাউনলোড করতে হবে। এর জন্য, আমরা SSDLite-MobileNet ব্যবহার করতে চাই, যা RPI- এর জন্য বিদ্যমান দ্রুততম মডেল।

গুগল অবিরাম বর্ধিত গতি এবং কর্মক্ষমতা সহ মডেলগুলি প্রকাশ করছে, তাই কোনও উন্নত মডেল আছে কিনা তা প্রায়ই পরীক্ষা করুন।

SSDLite-MobileNet মডেলটি ডাউনলোড করতে নিচের কমান্ডটি টাইপ করুন।

wget

tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

এখন আমরা Object_Detction মডেলগুলি অনুশীলন করতে পারব!

আমরা প্রায় শেষ!

ধাপ 6: বস্তু সনাক্ত করুন

এখন পুরো জিনিসটি Pi তে এক্সিকিউশন অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য সেট আপ করা হয়েছে!

Object_detection_picamera.py একটি Picamera বা USB ওয়েবক্যাম থেকে লাইভে বস্তু সনাক্ত করে।

আপনি যদি একটি পিকামেরা ব্যবহার করেন, তাহলে রাস্পবেরি পাই কনফিগারেশনটি একটি মেনু পরিবর্তন করুন যেমন উপরের ছবিতে লাল রঙের বাক্সে চিহ্নিত।

Object_detection_picamera.py ফাইলটি object_detection ডিরেক্টরিতে ডাউনলোড করতে নিচের কমান্ডটি টাইপ করুন।

wget https://raw.githubusercontent.com/EdjeElectronics/ TensorFlow-Object-Detection-on-the-Raspberry-Pi/master/Object_detection_picamera.py

python3 Object_detection_picamera.py

ইউএসবি ক্যামেরার জন্য নিম্নলিখিত কমান্ড টাইপ করুন

python3 Object_detection_picamera.py --usbcam

একজনের আদেশ কার্যকর করা হয়, 1 মিনিটের পরে একটি নতুন উইন্ডো খোলে যা বস্তুগুলি সনাক্ত করা শুরু করবে !!!

ধাপ 7: সমস্যা এবং আপনাকে ধন্যবাদ

আপনার কোনো প্রশ্ন থাকলে আমাকে জানান

ইমেইল: [email protected]

ধন্যবাদ, রিথিক