ラズパイで物体検出 bookworm対応版

はじめに

2024年1月時点での最新版ラズベリーパイOS bookwormだと従来の方法では無理だったので覚書

実行環境

Distributor ID: DebianDescription: Debian GNU/Linux 11 (bullseye)
Release: 11
Codename: bullseye
#bookwormでも確認済み
Python 3.9.2
USBカメラ

下準備

$ sudo apt upgrade
$ sudo apt install git
$ sudo apt install libatlas-base-dev
$ sudo raspi-config
　1.VNCの有効化
　2.レガシーカメラの有効化（あれば）

OSのアップデートとgit,開発ツールのインストール。
raspi-configでVNCとカメラを有効化にしておく。

ラズパイでカメラを使えるようにする

$ sudo view /boot/config.txt
# Automatically load overlays for detected cameras
camera_auto_detect=1

camera_auto_detect=1がコメントアウトしてたら#を外して有効化

libcamera-hello -t 0

これでカメラが動くか確認。

libcamera-helloコマンドで動かない場合、VNCから確認できる
メディア→キャプチャデバイス→
Videoデバイス名 /dev/video0
Audioデバイス名 hw:2,0

Tensorflow liteのインストール

$ cd /home/Username/Desktop
$ git clone https://github.com/tensorflow/examples --depth 1 tensorflow_examples
$ python3 -m pip install virtualenv
$ python --version
$ python3.9 -m venv tf　＃直前のコマンドで確認したPythonのバージョンで仮想環境を作る
$ source tf/bin/activate　★

★sourceを実行するとプロンプトの前に(tf)が表示される。
以降は仮想環境下でコマンドを実行する

(tf)$ python -m pip install --upgrade tflite
(tf)$ cd tensorflow_examples/lite/examples/object_detection/raspberry_pi
(tf)$ sh setup.sh
(tf)$ python -m pip install --upgrade tflite-support==0.4.3

(tf)$ python detect.py --model efficientdet_lite0.tflite

カメラが起動して、物体検出できれば成功

終わりに

最新版ラズパイOSだとpip関連でエラーが出まくるので仮想環境を使うのと、tflite-supportをアップグレードするのがミソ
ちなみにUSB接続ではなく、カメラモジュールだと色々試したがうまくいかず…今後の検証が待たれる。