2020年7月アーカイブ

Coral Edge TPU USB のサンプルの Object Detection が公開されていたので、
試してみました。の#3 です。

https://github.com/google-coral/examples-camera

テスト環境
Raspberry Pi 3B+
Coral Edge TPU USB
Python3.7
Tensorflow 1.15.0
Raspi カメラ

前回のプログラムでは、Raspi で実行させると、発声のタイミングで、Stream バッファに画像が貯まるので、声が出た後の画像が、
実際のカメラの前の映像と一致しない問題が出ました。

OpenCV でのStream バッファのクリア自体は用意されていなくて、代替手段として、cap.read() または、 cap.grab() を5回繰り返して、
受け捨てする方法が、Web に出ていたので試してみました。が、

結論としては、余り良くないので、 picamera stream to OpenCV が出来ないか、Webで検索していたら、
丁度良いサンプルが在ったので、それを取り入れてみました。

Accessing the Raspberry Pi Camera with OpenCV and Python

結局は、下記、が元ネタみたいです。
色々な使い方が、出来るようです。

https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/recipes2.html

Coral Edge TPU USB のサンプルの Object Detection が公開されていたので、
試してみました。の#2 です。

https://github.com/google-coral/examples-camera

テスト環境
Windows10
Python3.6
Tensorflow 1.15.0 GPU
USB カメラ

coco学習データのまま、Windows10 の USBカメラで自分を映していたら、コーヒーカップにも反応するので、
少し応用を考えてみました。

コーヒーカップを検出で来たら、スピーカに "コップ" と出せないかとGoogle で、Pythonでの音の作成を探していたら、

PythonでWindows 10の音声合成を使用する

が出ていたので、早速取り入れて、　wav ファアイルを作成して試してみました。

Coral Edge TPU USB のサンプルの Object Detection が公開されていたので、
試してみました。

https://github.com/google-coral/examples-camera

テスト環境
Windows10
Python3.6
Tensorflow 1.15.0 GPU
USB カメラ

 試したのは、上記プログラムの、opencv です。
上記ページと、opencv の README.md に従って、必要な環境を揃えます。
注) サンプルは、Linux環境なので、適宜 Windows10環境に合わせて用意します。

今回は、Keras YOLO v3 学習済モデルを、Tensorflow Lite に変換して動かす所迄、試してみます。

Keras YOLO v3 は、下記になります。
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1070 8GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.15.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) 今回は、TensorFlow 1.15.0 を使いました。
TensorFlow 1.14.0 では、Tensoflow Liteへの変換が上手く行きませんでした。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.keras を敢えて使っていません。但し、Tensorflow Lite へ変換するには、
基本は、tensorflow.keras の様ですが?