概述

是否想讓您的機器人游戲具有檢測物體的能力？也許實施一個可以看到并識別某些物品的安全攝像機？現在Raspberry Pi足夠快以進行機器學習，添加這些功能非常簡單。

在本指南中，我們將向您展示使TensorFlow 2.0和TensorFlow Lite運行所需的步驟在您的Raspberry Pi 4上以及對象檢測演示中。

Raspberry Pi 4計算機和相機

首先，您將需要Raspberry Pi4。由于TensorFlow對象檢測需要大量處理，因此我們建議使用4GB模型

Raspberry Pi 4 Model B-4G RAM

產品ID：4296

Raspberry Pi 4 Model B是最新的Raspberry Pi計算機，Pi基金會知道您總能使一件美好的事情變得更好！還有什么可以使Pi 4更好。..

$ 55.00

進貨

添加放入購物車

Raspberry Pi需要一個攝像頭才能看到。

Raspberry Pi相機板v2-8百萬像素

產品ID：3099

快拍！ Camera v2是Raspberry Pi Foundation發布的新官方相機板！Raspberry Pi Camera Board v2是高品質的8 。..

$ 29.95

入庫

添加到購物車

顯示輸出

您還將需要一個顯示器，以便查看其檢測到的內容。您可以在Raspberry Pi上使用我們的任何顯示器，但是3.5“顯示器是我們最大的顯示器。

PiTFT-裝配480x320 3.5英寸TFT +觸摸屏的Raspberry Pi

產品ID：2097

這不是Raspberry Pi最可愛的，很少顯示的顯示器嗎？它具有3.5英寸顯示屏和480x320 16位彩色像素，并帶有電阻式觸摸屏，因此。..

$ 44.95

庫存

添加到購物車

但是我們其他的PiTFT也可以正常工作

PiTFT Plus 320x240 3.2“ TFT +電阻式觸摸屏

產品ID：2616

這不是Raspberry Pi最可愛的小顯示器嗎？它具有3.2英寸顯示屏，具有320x240 16位彩色像素和電阻式觸摸屏。該板使用高。..

$ 39.95

入庫

添加到購物車

PiTFT Plus組裝320x240 2.8“ TFT +電阻式觸摸屏

產品ID：2298

這不是Raspberry Pi最可愛的小顯示器嗎？它具有2.8英寸顯示屏，具有320x240 16位彩色像素和電阻式觸摸屏。該板使用高。..

$ 34.95

入庫

添加到購物車

Adafruit PiTFT 2.4“ HAT迷你套件-320x240 TFT觸摸屏

產品ID：2455

這不是Raspberry Pi最可愛的小顯示器嗎？它具有2.4英寸顯示屏，具有320x240 16位彩色像素和電阻式觸摸屏。HAT使用了高速。..

缺貨 div》

缺貨

Adafruit PiTFT 2.2英寸HAT迷你套件-320x240 2.2英寸TFT-無觸摸

產品ID：2315

可愛的PiTFT有了這款用于Raspberry的小主顯示屏，就更加可愛了HAT形式的Pi！它具有2.2英寸顯示屏，具有320x240 16位彩色像素。 HAT使用。..

缺貨

缺貨

冷卻

由于Raspberry Pi 4往往會發熱一些，因此我們建議使用Pimoroni Fan SHIM。

適用于Raspberry Pi的Pimoroni Fan SHIM

產品ID：4316

是否在尋找另一種保留Raspberry Picool的方法？連接Pimoroni的縮影。..

$ 11.95

入庫存

添加到購物車

或者這個5V迷你風扇

用于Raspberry Pi（和其他計算機）的微型5V冷卻風扇

產品ID：3368

是否在尋找另一種保持Raspberry Picool的方法？連接此5V迷你冷卻器。..

缺貨

缺貨

或較高的散熱器

適用于Raspberry Pi 3或4的鋁制散熱器-15 x 15 x 15mm

產品ID：3082

是否在尋找適合您Raspberry Pi的最佳散熱器？查看這個好又高的15x15x15mm熱量。..

缺貨

缺貨

為使風扇/散熱器與顯示器配合使用，您將需要一個GPIO堆疊接頭。

Pi A +/B +/Pi 2/Pi 3的GPIO堆棧頭

產品ID：2223

將您自己的PCB連接到Raspberry Pi B +上，并使用帶有超長引腳的該常規高度母頭在頂部堆疊。母頭部分的高度大約為8.5mm，適合小。..

$ 2.50

入貨

添加到購物車

相機擴展電纜

相機隨附的柔性電纜在較短的一側，因此您可能還希望使用更長的電纜。

用于Raspberry Pi攝像機或顯示器的柔性電纜-24英寸/610mm

產品ID：1731

通過此電纜，您可以將Raspberry Pi攝像機（“經典”或“ NoIR”類型）或Raspberry Pi顯示器中的現有150mm長撓性電纜替換為。..

$ 2.95

存貨

添加到購物車

div》

用于Raspberry Pi攝像機或顯示器的柔性電纜-18“/457mm

產品ID： 1730

此電纜可讓您換出150mm長的柔性電纜從Raspberry Pi相機（“經典”或“ NoIR”類型）或Raspberry Pi顯示器獲取其他。..

缺貨

缺貨

用于Raspberry Pi相機或顯示器的Flex電纜-300mm/12“

產品ID：1648

此電纜可讓您從Raspberry Pi相機中替換出庫存的150mm長的Flex電纜（“經典”或“ NoIR”類型）或Raspberry Pi Display，用于不同的。..

缺貨

缺貨

初始設置

我們將開始使用最新的Raspbian Lite，我們不需要圖形系統，它占用了寶貴的時間。首先下載最新的Raspbian Lite操作系統映像。

最新的Raspberry Pi操作系統下載頁面

將操作系統映像刻錄到Micro SD卡。有關說明，請訪問Raspberry Pi網站。

在計算機上安裝SD卡。轉到啟動分區。您要在名為 ssh 的分區中創建一個空文件。這將告訴Raspbian啟用SSH。

啟用聯網

對于網絡，您可以使用電纜或WiFi。您可以在《 Raspberry Pi網絡設置指南》中找到有關此信息的更多信息。

啟用接口

為您的計算機正確卸載（彈出）卡后，繼續將microSD卡放入Pi中并供電以將其啟動。可能要花幾分鐘時間。

在您的計算機上，使用以下命令將SSH SSH到卡中：

ssh ［email protected］

passwd

打開終端并運行

sudo raspi-config

通過以下方式永久啟用SSH： strong》接口選項→ SSH

通過接口選項→ 攝像機

啟用攝像機那，它將要求您重新啟動。繼續并立即執行此操作。

更新Raspberry Pi

更新Pi

sudo apt update

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

和

sudo apt-get install -y python3-pip

和

pip3 install --upgrade setuptools

PiTFT驅動程序

接下來，我們要安裝PiTFT驅動程序。您可以在“安裝腳本”部分的“ Adafruit PiTFT 3.5“ Raspberry Piguide觸摸屏中找到方向。

出現提示時，選擇 90度旋轉，否當詢問您是否要在控制臺上顯示控制臺，并詢問有關HDMI鏡像的問題時是。這將導致它安裝我們需要的FBCP驅動程序。

繼續并 》重新啟動。

重新啟動后，您現在應該在顯示屏上看到文本。

安裝需求軟件包

還需要安裝更多軟件包：

sudo apt-get install -y libatlas-base-dev libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev build-essential libsdl-ttf2.0-0 python-pygame festival

初始相機測試

現在要進行初始測試用相機。

raspistill -t 0

TensorFlow Lite 2.0設置

安裝要求

對于TensorFlow，在Python環境中需要安裝一些依賴項：

pip3 install virtualenv Pillow numpy pygame

安裝rpi-vision

現在安裝我們最初由Leigh編寫的程序的分支使用MobileNet V2模型檢測對象的Johnson。這部分需要幾分鐘才能完成。

cd ~

git clone --depth 1 https://github.com/adafruit/rpi-vision.git

cd rpi-vision

python3 -m virtualenv -p $（which python3） .venv

source .venv/bin/activate

安裝TensorFlow 2.0

您現在應該位于虛擬機內部環境。您可以通過命令提示符左側的（.venv）分辨出來。在虛擬環境中時，您可以下載并安裝Tensorflow 2.0 RC0

wget https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/raw/master/tensorflow-2.0.0rc0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

pip3 install --upgrade setuptools

pip3 install tensorflow-2.0.0rc0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

pip3 install -e 。

此后，繼續并重新啟動Pi。

sudo reboot

運行圖形標簽演示

最后，您可以運行檢測軟件了。首先，您要以 root 身份運行，以便Python可以訪問幀緩沖區。

sudo bash

然后再次激活虛擬環境：

cd rpi-vision && 。 .venv/bin/activate

要運行一個程序，該程序將在以下屏幕類型中顯示它看到的對象：

python3 tests/pitft_labeled_output.py --tflite

您應該在SSH窗口中看到一堆文本。

現在開始在鏡頭前舉起各種物品，它應該顯示它認為看到的東西，實際上并不是該物品可能是什么。可以很好地識別的一些物品是咖啡杯和動物。

語音輸出

作為一項額外的獎勵，您可以在Raspberry Pi上連接耳機或揚聲器，它實際上會告訴您所檢測到的內容。確保您沒有插入任何HDMI線，否則音頻將通過顯示器。
責任編輯：wv