অবজেক্ট ডিটেকশন W/ Dragonboard 410c বা 820c OpenCV এবং Tensorflow ব্যবহার করে ।: 4 ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:00

এই নির্দেশাবলী বর্ণনা করে কিভাবে অবজেক্ট ডিটেকশন অ্যাপ্লিকেশন চালানোর জন্য পাইথন 3.5 এর জন্য OpenCV, Tensorflow এবং মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ইনস্টল করতে হয়।

ধাপ 1: প্রয়োজনীয়তা

আপনি নিম্নলিখিত itens প্রয়োজন হবে:

• একটি ড্রাগন বোর্ড ™ 410c বা 820c;

• Linaro-alip একটি পরিষ্কার ইনস্টলেশন:

  • DB410c: v431 সংস্করণে পরীক্ষিত। লিঙ্ক:
  • DB820c: v228 সংস্করণে পরীক্ষিত। লিঙ্ক:
• কমপক্ষে একটি 16 গিগাবাইট ক্ষমতার মাইক্রোএসডি কার্ড (যদি 410 সি ব্যবহার করে);

ফাইলটি ডাউনলোড করুন (এই ধাপের শেষে), আনজিপ করুন এবং মাইক্রোএসডি কার্ডে অনুলিপি করুন; লক্ষ্য করুন: যদি DB820c ব্যবহার করেন, ফাইলটি ডাউনলোড করুন, আনজিপ করুন এবং কমান্ডের ব্যবহার সহজ করতে/home/*USER*/এ যান।

• একটি ইউএসবি হাব;
• একটি ইউএসবি ক্যামেরা (লিনাক্স সামঞ্জস্যপূর্ণ);
• একটি ইউএসবি মাউস এবং কীবোর্ড;
• একটি ইন্টারনেট সংযোগ।

Obs: ড্রাগনবোর্ড ব্রাউজারে এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন যদি সম্ভব হয়, কমান্ডের অনুলিপি সহজতর করে।

ধাপ 2: মাইক্রোএসডি কার্ড মাউন্ট করা (শুধুমাত্র W/ DB410c)

• ড্রাগনবোর্ডে টার্মিনাল খুলুন;
• টার্মিনালে রান fdisk:

$ sudo fdisk -l

• ড্রাগনবোর্ড মাইক্রোএসডি কার্ড স্লটে মাইক্রোএসডি কার্ড োকান;
• আবার fdisk চালান, তালিকায় নতুন ডিভাইসের নাম (এবং পার্টিশন) খুঁজছেন (যেমন mmcblk1p1)

$ sudo fdisk -l

মূল ডিরেক্টরিতে যান:

$ সিডি

একটি ফোল্ডার তৈরি করুন:

$ mkdir sdfolder

মাইক্রোএসডি কার্ড মাউন্ট করুন:

$ mount / dev / sdfolder

ধাপ 3: প্রয়োজনীয় ফ্রেমওয়ার্ক ইনস্টল করা

• ড্রাগনবোর্ডে টার্মিনাল খুলুন;
• টার্মিনালে, একটি নির্বাচিত ডিরেক্টরিতে যান (820c এর জন্য "~" এবং 410c এর জন্য মাউন্ট করা SDCard ব্যবহার করে):

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

অবজেক্ট ডিটেক্টর স্ক্রিপ্ট ফোল্ডারে যান:

$ cd object_detector_tensorflow_opencv/স্ক্রিপ্ট/

পরিবেশ সেটআপ স্ক্রিপ্ট চালান:

$ sudo বাশ set_Env.sh

সিস্টেম আপডেট করুন:

$ sudo apt আপডেট

এই প্যাকেজগুলি ইনস্টল করুন:

$ sudo apt install -y protobuf-compiler gcc-aarch64-linux-gnu

g ++-aarch64-linux-gnu debootstrap schroot git curl pkg-config zip unzip python python-pip g ++ zlib1g-dev default-jre libhdf5-dev libatlas-base-dev gfortran v4l-utils hdf5* libhdf5* libpng-essential build libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libx4 libgtk2.0-dev libgtk-3-dev ffmpeg python-opengl

এই ডিরেক্টরিতে যান:

$ cd /usr /src

পাইথন 3.5 ডাউনলোড করুন:

$ sudo wget

প্যাকেজটি বের করুন:

$ sudo tar xzf Python-3.5.6.tgz

সংকুচিত প্যাকেজ মুছুন:

$ sudo rm Python-3.5.6.tgz

পাইথন 3.5 ডিরেক্টরিতে যান:

$ সিডি পাইথন -3.5.6

পাইথন 3.5 সংকলনের জন্য অপ্টিমাইজেশন সক্ষম করুন:

$ sudo./configure --enable-optimizations

পাইথন 3.5 কম্পাইল করুন:

$ sudo altinstall করুন

পিপ এবং সেটআপ সরঞ্জামগুলি আপগ্রেড করুন:

$ sudo python3.5 -m pip install --upgrade pip && python3.5 -m pip install --upgrade setuptools

Numpy ইনস্টল করুন:

$ python3.5 -m pip install numpy

নির্বাচিত ডিরেক্টরিতে যান:

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

ডাউনলোড Tensorflow 1.11 whl:

$ wget

Tensorflow ইনস্টল করুন:

$ sudo python3.5 -m pip install tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_aarch64.whl

ক্লোন ওপেনসিভি এবং ওপেনসিভি অবদান সংগ্রহস্থল:

$ sudo git clone -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv.git && sudo git clone -b 3.4

ডিরেক্টরিতে যান:

$ cd opencv

বিল্ড ডিরেক্টরি তৈরি করুন এবং এটিতে যান:

$ sudo mkdir build && cd build

CMake চালান:

$ Sudo দ্বারা cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = রিলিজ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =, / usr / স্থানীয় -D BUILD_opencv_java = off -D BUILD_opencv_python = off -D BUILD_opencv_python3 = অন -D PYTHON3_DEFAULT_EXECUTABLE = $ (যা python3.5) -D PYTHON3_EXECUTABLE: FILEPATH = $ (যা python3.5) -D PYTHON_INCLUDE_DIR =/usr/local/include/python3.5m/-D INSTALL_C_EXAMPLES = OFF -D INSTALL_PYTHON3_EXAMPLES = OFF -D BUILD_EXAMPLES = অফ -অফ = অফ -বিড = অফ -বিড = অফ -অফ = নুতন -অফ = নুতন -অফ = নুতন -অফ -অফ = অফ -বিড = অফ -বিড = অফ -দ্য -অফ = নুতন অফ -দ্যা -অফ -বিড = অফ -বিড -অফ -বিড = অফ -বিড -অফ -বিড = অফ -বিড -অফ -অফ = নুতন -অফ -অফ -DBUILD_TBB = ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE = ON -DBUILD_opencv_xfeatures2d = OFF -D OPENGL = ON -D OPENMP = ON -D ENABLE_NEON = ON -D BUILD_PERF_TESTS = OPEND_BOINT_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOVE_NOB_NEVE_NOVE_BOINT_NEVE_NOVE_BOINT_NEVE_NOVE মডিউল..

4 কোর সহ OpenCV কম্পাইল করুন:

$ sudo make -j 4

OpenCV ইনস্টল করুন:

$ sudo ইনস্টল করুন

নির্বাচিত ডিরেক্টরিতে যান:

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

স্ক্রিপ্ট ডিরেক্টরিতে যান:

$ cd object_detector_tensorflow_opencv/স্ক্রিপ্ট/

Python3.5 প্রয়োজনীয়তা ইনস্টল করুন:

$ sudo python3.5 -m pip install -r requirements.txt --no -cache -dir

পরীক্ষা আমদানি:

$ পাইথন.5.৫

> আমদানি cv2 >> আমদানি tensorflow

Obs: যদি cv2 আমদানি ত্রুটি প্রদান করে, OpenCV বিল্ড ফোল্ডারে make install চালান এবং আবার চেষ্টা করুন।

নির্বাচিত ডিরেক্টরিতে যান:

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

কোকোপি রিপোজিটরি ডাউনলোড করুন:

$ git ক্লোন

Tensorflow মডেল সংগ্রহস্থল ডাউনলোড করুন:

$ git ক্লোন

এই ডিরেক্টরিতে যান:

$ cd cocoapi/PythonAPI

ফাইল Makefile এডিট করুন, পাইথনকে python3.5 এ লাইন 3 এবং 8 এ পরিবর্তন করুন তারপর ফাইলটি সেভ করুন (উদাহরণ হিসেবে ন্যানো ব্যবহার করে):

$ nano Makefile

কোকোপি কম্পাইল করুন:

$ sudo তৈরি করুন

পর্যবেক্ষণ: যদি 'মেক' কমান্ড কম্পাইল না হয়, তাহলে সিথনটি পুনরায় ইনস্টল করার চেষ্টা করুন:

$ sudo python3.5 -m pip install cython

টেনসরফ্লো /মডেল /রিসার্চ ডিরেক্টরিতে পাইকোকোটুলগুলি অনুলিপি করুন:

(820c) $ cp -r pycocotools ~/মডেল/গবেষণা/

(410c) $ cp -r pycocotools ~/sdfolder/মডেল/গবেষণা/

নির্বাচিত ডিরেক্টরিতে যান:

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

মডেল/গবেষণা ডিরেক্টরিতে যান:

$ cd মডেল/গবেষণা

প্রোটোকের সাথে কম্পাইল করুন:

$ protoc object_detection/protos/*। proto --python_out =।

রপ্তানি পরিবেশ পরিবর্তনশীল:

$ রপ্তানি পাইথনপ্যাথ = $ পাইথনপাথ: `pwd`:` pwd`/স্লিম

পরিবেশ পরীক্ষা করুন:

$ python3.5 object_detection/builders/model_builder_test.py

Obs: এটি অবশ্যই ঠিক আছে, অন্যথায় আবেদন কাজ করবে না। যদি তা না হয় তবে প্রয়োজনীয় কাঠামো ইনস্টল করার প্রক্রিয়ার মধ্যে কোন ভুলের জন্য সাবধানে অনুসন্ধান করুন।

ধাপ 4: অবজেক্ট ডিটেকশন API চালানো

কনফিগার করা সমস্ত কাঠামোর সাথে, টেনসরফ্লো সহ ওপেনসিভি ব্যবহার করে এমন অবজেক্ট ডিটেকশন এপিআই চালানো এখন সম্ভব।

নির্বাচিত ডিরেক্টরিতে যান:

(820c) $ cd

(410c) $ cd ~/sdfolder

অবজেক্ট ডিটেকশন ডিরেক্টরিতে যান:

$ cd object_detector_tensorflow_opencv/

এখন অ্যাপ্লিকেশন চালান:

$ python3.5 app.py

এখন ড্রাগনবোর্ড নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ভিডিও স্ট্রিম করবে। আউটপুট ভিডিও দেখতে DB তে ব্রাউজার খুলুন এবং "0.0.0.0: 5000" এ যান।