RasPi3B+で、1fpsくらい
※ Youtubeにて、"スクランブル交差点" で検索。
概要
- 手間をかけずに、ハヤり1の物体認識したい.
- "手間を掛けずに" ...
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OpenCV 3.3 以降で使えるDNN(=Deep Neural Networks, ディープ・ニューラル・ネットワーク)モジュールを使用
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RaspberryPi2/3向けビルド済み OpenCV 3.4.3使用
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学習済みモデルを使用
20種類の物体classNames = { 0: 'background', 1: 'aeroplane', 2: 'bicycle', 3: 'bird', 4: 'boat', 5: 'bottle', 6: 'bus', 7: 'car', 8: 'cat', 9: 'chair', 10: 'cow', 11: 'diningtable', 12: 'dog', 13: 'horse', 14: 'motorbike', 15: 'person', 16: 'pottedplant', 17: 'sheep', 18: 'sofa', 19: 'train', 20: 'tvmonitor' }
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- ちょっと試したいだけなのに、動かすまでの環境を立ち上げるのが、めんどう、という方に。
環境
- RaspberryPi 3B /3B+ と PiCamera V2
(カメラ有効化を忘れずに。sudo raspi-config nonint do_camera 0
) - Raspbian:
2018-10-09-raspbian-stretch
TL;DR
Terminalを開いて以下こぴぺ(初回時)
# Raspbianのネットワーク設定・カメラ有効化などを済ませたら.
cd ${HOME} ; \
git clone https://github.com/mt08xx/rpi-objdet.git ; \
cd rpi-objdet ; \
./setup.sh ; \
./rpi-objdet.py
2回目以降はこちらで。
cd ${HOME}/rpi-objdet && ./rpi-objdet.py
その他
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アンインストール
sudo apt autoremove -y --purge libopencv3 ; git clean -fdx
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ちなみに、PiZero + PiCamera 1.3 + RPi-Zero/1向けOpenCV 3.4.3 では、画像の認識に、15秒くらいかかりました。
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出遅れ感が... ↩