树莓派计算机视觉与机器学习实战

### 树莓派计算机视觉与机器学习实战 #### 1. 计算机视觉基础 在计算机视觉领域，运动检测和文本提取是常见的任务。 ##### 1.1 运动检测 运动检测的核心代码如下： ```python diff_score = np.sum(diff) # print(diff_score) if diff_score > diff_threshold: print("Movement detected") old_image = new_image ``` 若出现过多误报，可增大 `diff_threshold` 的值。还可取消注释 `print(diff_score)` 行，以查看检测到的差异值。将图像设置为灰度图并应用模糊滤镜可提升效果。 运动检测流程： 1. 计算两帧图像的差异值 `diff`。 2. 对差异值求和得到 `diff_score`。 3. 将 `diff_score` 与 `diff_threshold` 比较。 4. 若 `diff_score` 超过阈值，则检测到运动。 除上述方法外，还可使用被动红外（PIR）传感器进行运动检测。 ##### 1.2 文本提取 使用 Tesseract 光学字符识别（OCR）软件可从图像中提取文本。安装步骤如下： ```bash $ sudo apt install tesseract-ocr $ sudo apt install libtesseract-dev ``` 使用示例： ```bash $ cd ~/raspberrypi_cookbook_ed4 $ tesseract ocr_test.tiff stdout ``` Tesseract 支持多种图像类型，包括 PDF、PNG 和 JPEG 文件。 #### 2. 机器学习入门 树莓派是进行机器学习实验的优秀平台，可用于实时视频中的对象识别、声音识别，并将其与 Python 程序结合。 机器学习是让计算机运行特殊程序处理大量数据并从中学习，类似于大脑的学习方式。多数机器学习关注分类问题，即对输入进行分类。 机器学习的学习机制多样，包括传统统计方法和神经网络模拟。神经网络通过模拟大脑中的神经元网络，调整权重以提高识别准确性。 #### 3. 使用 TensorFlow Lite 进行对象和声音识别 ##### 3.1 视频中的对象识别 要让树莓派动态识别视频中的对象，可按以下步骤操作： 1. 安装 OpenCV：参考相关安装方法。 2. 使用 TensorFlow 预训练模型和 USB 网络摄像头或树莓派相机模块。 3. 下载 TensorFlow 示例： ```bash $ git clone https://github.com/tensorflow/examples --depth 1 ``` 4. 进入示例项目文件夹，构建项目并运行 Python 程序： ```bash $ sudo apt install libportaudio2 $ cd ~/examples/lite/examples/object_detection/raspberry_pi $ sh setup.sh $ python3 detect.py --model efficientdet_lite0.tflite ``` 此方法能以约 6 帧/秒的速度对视频进行注释，识别各种对象。 ##### 3.2 对视频中的对象做出反应 若要在检测到特定类型的对象时执行自定义代码，可修改上述对象识别示例。步骤如下： 1. 安装预训练的 TensorFlow 对象检测模型。 2. 复制 `ch_09_person_detector.py` 文件到对象检测示例的工作文件夹。 3. 运行程序： ```bash $ cd ~/examples/lite/examples/object_detection/raspberry_pi/ $ cp ~/raspberrypi_cookbook_ed4/python/ch_09_person_detector.py . $ python3 ch_09_person_detector.py ``` 当检测到有人在摄像头前时，终端会显示消息，并创建带时间戳的 PNG 图像文件。 关键代码如下： ```python last_detection_time = 0 # Continuously capture images from the camera and run inference while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: sys.exit( 'ERROR: Unable to read from webcam. Please verify your webcam settings.' ) image = cv2.flip(image, 1) # Convert the image from BGR to RGB as required by the TFLite model. rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # Create a TensorImage object from the RGB image. input_tensor = vision.TensorImage.create_from_array(rgb_image) # Run object detection estimation using the model. detection_result = detector.detect(input_tensor) # Draw keypoints and edges on input image image = utils.visualize(image, detection_result) for detection in detection_result.detections: object_type = detection.categories[0].category_name time_now = time.time() if object_type == 'person' and time_now > last_detection_time + 10: print("***********************************") print("Person Detected!") print("***********************************") # do your own thing here ! last_detection_time = time_now ts = "{:%Y-%m-%d-%H-%M-%S}".format(datetime.datetime.now()) cv2.imwrite(ts + ".png", image) ``` ##### 3.3 声音识别 使用 TensorFlow 示例中的预训练模型可让树莓派识别不同类型的声音。步骤如下： 1. 下载 TensorFlow 示例： ```bash $ git clone https://github.com/tensorflow/examples --depth 1 ``` 2. 进入示例项目文件夹，构建项目并运行 Python 程序： ```bash $ cd ~/examples/lite/examples/sound_classification/raspberry_pi $ sh setup.sh $ python3 classify.py ``` 运行程序后，会打开一个窗口，尝试吹口哨或发出其他声音，查看分类器的效果。 ##### 3.4 对口哨做出反应 若要让树莓派在检测到口哨时运行自定义 Python 代码，可按以下步骤操作： 1. 安装声音分类示例。 2. 复制 `ch_09_detect_whistle.py` 文件到声音分类示例的工作文件夹。 3. 运行程序： ```bash $ cd ~/examples/lite/examples/sound_classification/raspberry_pi/ $ cp ~/raspberrypi_cookbook_ed4/python/ch_09_detect_whistle.py . $ python3 ch_09_detect_whistle.py ``` 当在麦克风附近吹口哨时，会显示 “Whistling Detected” 消息。 关键代码如下： ```python import time from tflite_support.task import audio from tflite_support.task import ```