在这里,我们将使用TensorFlow和OpenCV与树莓派构建对象检测模型。 TensorFlow的对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架,它提供了一系列检测模型,在COCO数据集、Kitti数据集、Open Images数据集、AVA v2.1数据集和iNaturalist物种检测数据集上进行了预训练。 所以在本教程中,我们将使用TensorFlow和树莓派构建一个对...
sudo chmod 666 /dev/video0 ->要保证摄像头插紧了,不然会报错 python3 test.py 1. 2. 3. 等一会,接着会出现检测对话框,效果如图 总结:继安装opencv4.1.1之后,本文接着讲述了怎么安装了基于python3.7的TensorFlow1.14.0,同时将API和ssd_mobilenet_v1_coco模型下载下来,然后讲述了怎么配置protobuf,最后成功实...
4. 编写Python代码实现物体识别 在这一步中,我们将编写 Python 代码来使用摄像头捕捉图像,并将物体识别结果展示在屏幕上。 完整代码示例 importcv2# 导入OpenCV库importtorch# 导入PyTorch库# 加载YOLOv5模型model=torch.hub.load('ultralytics/yolov5','yolov5s',pretrained=True)# 打开摄像头cap=cv2.VideoCapture...
通过发出以下命令将Object_detection_picamera.py文件下载到object_detection目录: 然后接上摄像头,让我们测试一下。 发现报错: 安装一个包试试看: 继续尝试: 提示我import .cv2 失败,缺少libqt4test.so, 我查了一下安装了libqtgui4 的包,还是不行,我就重新通过apt安装了python3opencv的包。 继续安装一个软件包...
安装tensorflow以及opencv 编译安装protobuf以及设置PYTHONPATH变量 对象检测! 步骤 0. 更新你的树莓派(pi3B+/4B) 首先,Raspberry Pi需要完全更新。打开终端并发出: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 根据您更新Pi的时间长短,升级可能需要一分钟到一个小时。
安装tensorflow以及opencv 编译安装protobuf以及设置PYTHONPATH变量 对象检测! 步骤 0. 更新你的树莓派(pi3B+/4B) 首先,Raspberry Pi需要完全更新。打开终端并发出: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 根据您更新Pi的时间长短,升级可能需要一分钟到一个小时。 image 1. 安装虚拟环境 在您的主目录,创建一...
经过尝试,其在ubuntu版本和buster版本的树莓派系统中都能够运行,在不超频的情况下帧率分别为:10fps(32 bits OS)、18fps(32 bits OS)。有了目标检测,这样就能获取被测物体的检测框,根据检测框就能通过摄像头测距了。 运行Tensorflow-Lite版本的MobileNet模型,需要在树莓派中安装图像处理库(Opencv)和Tensorflow-lite(...
从实验可以看到,检测人脸大约需要1秒钟的时间,这其实和摄像机的角度有关,并且还伴有一些网络延迟。但是实验效果还是很好的。 利用树莓派,Tensorflow和摄像头,我们完成了可疑人员的捕捉可警告的工作。 技术解析: 由树莓派驱动的摄像头如何发出警报 这款摄影机使用带有相机模块的树莓派4来检测视频。它可以连续运行,不需要...
缺点:(tensorflow用pip装,其他用conda,挺乱的)。同时,因为新系统带的python3.5,因此探索中装好了它的tensorflow,等装好opencv再写一次原python3.5上的opencv3.3+tensorflow1.7安装踩坑历程。 感谢您的阅读,没了。
首先,你需要在树莓派上安装OpenCV库。这通常可以通过使用pip或系统的包管理器来完成。在安装后,你可以调用OpenCV来载入、显示和编辑图像,执行颜色转换、边缘检测和图像过滤等操作。对于深度图像处理,例如深度学习和特征学习,OpenCV可以与其他库如TensorFlow或PyTorch结合使用。