Raspberry Pi + Tensorflow + Object Detection

pip3 install tensorflow

이 가이드는 아래 웹 사이트를 참조하여 따라해보고 작성해 본 것입니다. 

https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-on-the-Raspberry-Pi

EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-on-the-Raspberry-Pi

Thanks a lot~!

설정은 아래 순서대로 진행합니다.

1. 라즈베리파이 설치

2. 라즈베리파이 업데이트

3. 텐서플로우 설치

4. OpenCV 설치

5. Tensorflow 설치

6. 사물인식

7. 기타

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1. 라즈베리파이 설치

라즈베리파이용 OS는 아래 포스트 또는 구글링을 통해서 보기 쉬운 포스트를 참조하면 된다.

https://angel-breath.tistory.com/13?category=804034

라즈베리파이 라즈비안OS 설치

2. 라즈베리파이 업데이트

라즈베리파이 업데이트는 아래 두 명령어를 사용한다. 시간이 꽤 걸립니다.

sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade

3. 텐서플로우 설치

아래 libatlas 설치 명령어가 실행이 되지 않는다면 "sudo apt-get update"을 한번 하고 다시 진행합니다.

pip3 install tensorflow
sudo apt-get install libatlas-base-dev

tensorflow가 설치되고 나서는 관련 라이브러리를 설치해 줍니다.

sudo pip3 install pillow lxml jupyter matplotlib cython
sudo apt-get install python-tk

4. OpenCV 설치

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install qt4-dev-tools libatlas-base-dev

sudo pip3 install opencv-python

5. Protobuf 설치 및 컴파일

sudo apt-get install protobuf-compiler

Protobuf 검증

protoc --version
then 
libprotoc 3.6.1 or similar

5. Tensorflow 설치

tensorflow를 다운로드 할 폴더를 만들고 만든 폴더로 경로를 설정한다.

mkdir tensorflow1
cd tensorflow1

tensorflow 저장소에서 모델을 다운로드 받는다.

git clone --depth 1 https://github.com/tensorflow/models.git

터미널을 이용해서 PYTHONPATH 를 변경한다.

sudo nano ~/.bashrc

파일의 끝으로 커서를 이동한다음 다운로드 받은 tensorflow 경로를 추가한다.

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/models/research:/home/pi/tensorflow1/models/research/slim

캡쳐한 그림이 없어서 참고 사이트의 그림을 가져왔다. (Thanks and Sorry!~)

protoc을 사용하는데 정확한 용도는 잘 모르겠으나 우선 따라해 본다. 그리고 경로를 변경한다.

cd /home/pi/tensorflow1/models/research
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

cd /home/pi/tensorflow1/models/research/object_detection

사용할 모델을 다운로드하고 컴파일한다.

wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz
tar -xzvf ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09.tar.gz

6. 사물인식

이제 라즈베리파이에서 터미널이면 raspi-config 메뉴 또는 desktop 버전이면 설정 메뉴에서 카메라를 활성화 시켜준다.

다시 원저작자의 그림을 참조...thanks again!~

실행에 사용할 파이썬 파일을 다운로드한다. 터미널에서 수행하고 경로를 잘 설정하면서 명령어를 사용한다.

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

사물인식을 하는 파이썬 파일을 실행해 본다. 파이카메라를 사용하고 있으면 아래 명령어를 사용한다.

python3 Object_detection_picamera.py

다른 웹카메라를 사용하면 아래 명령어를 사용한다. 저는 일반 웹카메라를 사용했음.

python3 Object_detection_picamera.py --usbcam

 

7. 기타

이 과정을 총 5번 수행했는데, 맨 처음만 성공하고 이후 4번은 동작에 실패했다(2019년). 이유를 잘 모르겠으나, 시간이 날 때 다시 반복해보거나 아니면 다른 방법을 수행하고 다시 후기를 작성하려고 한다. 

부디 성공하시기를 빕니다. ㅜㅜ

 

* 참고 사이트에서는 애완동물 인식하는 방법도 있습니다.