導(dǎo)出模型

要導(dǎo)出模型，請單擊“導(dǎo)出模型”按鈕。將彈出一個新窗口。點(diǎn)擊“Tensorflow”選項卡，選擇“Keras”模型轉(zhuǎn)換類型。現(xiàn)在單擊“下載我的模型”。壓縮模型并準(zhǔn)備下載可能需要大約一分鐘左右的時間。您應(yīng)該會看到一個彈出窗口，要求您保存一個 zip 文件。保存文件并解壓縮。您應(yīng)該會看到一個“keras_model.h5”文件和一個“l(fā)abels.txt”文件。堅持這些，一旦您在計算機(jī)上設(shè)置了 Python 環(huán)境，我們就會使用它們！

第 2 步：安裝 Python 3 和 Git

Python 3 安裝和設(shè)置

如果您的機(jī)器上尚未安裝 Python 3，您需要做的第一件事是安裝它。轉(zhuǎn)到https://www.python.org/downloads/并為您的操作系統(tǒng)下載并運(yùn)行正確的安裝。我已經(jīng)在 Python 3.6 和 Python 3.7 中測試了這個開發(fā)環(huán)境，一切似乎都正常工作。然而，Python 3.8 似乎還沒有完全支持其中一些庫。我建議為您的環(huán)境安裝最新版本的 Python 3.7。在安裝過程中，確保選中復(fù)選框以將 Python 添加到路徑。

完全安裝 Python 并將 Python 添加到 Path 后，打開終端或命令提示符并輸入“python --version”，然后輸入“python3 --version”。這很重要，因?yàn)槲覀兿胫馈皃ython”或“python3”命令是否映射到您的 Python 3 安裝。您需要知道這一點(diǎn)才能運(yùn)行您的 Python 腳本、安裝新的 Python 包等。如果沒有可執(zhí)行文件映射到 python 或 python3，請查找將環(huán)境變量添加到您的操作系統(tǒng)的路徑。

在上圖中的第一個示例中，您可以看到“python”調(diào)用 Python 3，而“python3”沒有調(diào)用任何內(nèi)容。在圖像的第二個示例中，“python3”調(diào)用您的 Python 3 安裝。這是因?yàn)橛幸粋€ Python 2 安裝映射到第二個示例中的“python”命令。

Git 項目文件

現(xiàn)在您需要從我的 Github 存儲庫中檢索安裝文件、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和演示 Python 程序。您可以安裝 git 客戶端并克隆存儲庫，也可以從瀏覽器下載存儲庫的 zip 文件。

https://github.com/mjdargen/Teachable-Machine-Object-Detection

git clone https://github.com/mjdargen/RPi-La-Croix-Flavor-Detector

第 3 步：設(shè)置 Python 環(huán)境：OpenCV 和 TensorFlow

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我已經(jīng)編寫了安裝腳本來簡化這個開發(fā)環(huán)境的安裝過程。上面列出了安裝腳本。只需為您的操作系統(tǒng)選擇適當(dāng)?shù)哪_本。

我現(xiàn)在在這里創(chuàng)建了一個在Raspberry Pi上設(shè)置相同環(huán)境的版本：https ://www.hackster.io/mjdargen/easy-object-detection-on-rpi-la-croix-flavor-detector-93f0a4

Windows 安裝

• 假設(shè)您已安裝 Python 3。
• 假設(shè)您的 Python 3 可執(zhí)行文件是使用“python”調(diào)用的。如果不是這種情況，您將需要編輯批處理腳本并將“python”命令的每個實(shí)例替換為“python3”。
• 從 Powershell 運(yùn)行批處理腳本：“./installation_scripts/windows_install.bat”（不要以管理員身份運(yùn)行）。
• 可能需要約 30 分鐘或更長時間，具體取決于您的系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)連接。

Mac 安裝

• 假設(shè)您已安裝 Python 3。
• 假設(shè)您的 Python 3 可執(zhí)行文件是使用“python3”調(diào)用的。如果不是這種情況，您將需要編輯 shell 腳本并將“python3”命令的每個實(shí)例替換為“python”。
• 導(dǎo)航到終端中存儲庫的文件夾。
• 您需要通過運(yùn)行以下命令使腳本可執(zhí)行：“sudo chmod +x./installation_scripts/mac_install.sh”
• 使用以下命令運(yùn)行 shell 腳本：“./installation_scripts/mac_install.sh”。
• 此安裝腳本還安裝Homebrew 包管理器。
• 可能需要約 30 分鐘或更長時間，具體取決于您的系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)連接。

Linux 安裝

• 假設(shè)您已安裝 Python 3。
• 假設(shè)您的 Python 3 可執(zhí)行文件是使用“python3”調(diào)用的。如果不是這種情況，您將需要編輯 shell 腳本并將“python3”命令的每個實(shí)例替換為“python”。
• 導(dǎo)航到終端中存儲庫的文件夾。
• 您需要通過運(yùn)行以下命令使腳本可執(zhí)行：“sudo chmod +x./installation_scripts/linux_install.sh”
• 使用以下命令運(yùn)行 shell 腳本：“./installation_scripts/inux_install.sh”。
• 可能需要約 30 分鐘或更長時間，具體取決于您的系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)連接。

使用 Python 虛擬環(huán)境

如果安裝腳本成功執(zhí)行，您現(xiàn)在已經(jīng)安裝了所有必要的依賴項，以便在您機(jī)器上的 Python 虛擬環(huán)境中運(yùn)行 OpenCV 和 Tensorflow。虛擬環(huán)境稱為 TMenv，位于克隆存儲庫的頂層目錄中，標(biāo)題為“Teachable-Machine-Object-Detection”。

Python 包安裝在虛擬環(huán)境中，以免破壞與 Python 的主要安裝相關(guān)的包，以防您有其他程序依賴于特定版本的包。

要使用您安裝的軟件包來運(yùn)行演示，您需要激活您的虛擬環(huán)境。

• Mac/Linux：“源 TMenv\bin\activate”
• Windows：“TMenv\Scripts\activate”

激活環(huán)境后，它將在終端提示之前的括號中顯示虛擬環(huán)境的名稱。此時您所做的與 Python 相關(guān)的任何操作都只會影響您的 TMenv 虛擬環(huán)境。您現(xiàn)在可以在虛擬環(huán)境中運(yùn)行 Python 腳本。要退出您的虛擬環(huán)境，只需運(yùn)行命令“deactivate”。

第 4 步：OpenCV 常見對象檢測測試

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。您需要注釋掉“cv2.imshow”和“cv2.waitKey”行。該程序?qū)?biāo)記它識別的對象，并將使用文本到語音來說出對象的名稱。

cd ~/Documents/Teachable-Machine-Object-Detection     	# change directory to cloned repo
source TMenv/bin/activate  		# activate venv for Mac/Linux OR
TMenv/Scripts/activate			# activate venv for Windows
python tm_obj_det.py			# executes script, press ctrl+c to quit
deactivate				# to exit the virtual environment

注意：Python 腳本將永遠(yuǎn)運(yùn)行，直到您按 ctrl+c 關(guān)閉程序。

第 7 步：混音！

這些安裝在你的虛擬環(huán)境中的包和我提供的腳本應(yīng)該會給你一個有用的框架來開發(fā)很多令人興奮的東西。您現(xiàn)在可以輕松地將對象檢測整合到您的所有項目中！我希望繼續(xù)在這個領(lǐng)域做更多的項目，以制作一些使用圖像檢測和利用這個框架的更有趣的項目。

這里有一些項目想法。隨意帶他們一起跑，或者想出你自己的！

• 一個程序來識別你的朋友并在他們來到你家時用名字打招呼。
• 一個程序，用于檢測您何時離開家，并要求您出示手機(jī)、鑰匙、錢包等，以確保您在離開家時擁有一切。
• 構(gòu)建一個分揀機(jī)，該分揀機(jī)使用電機(jī)根據(jù)對象的特定方向?qū)ο筠D(zhuǎn)移到特定方向。
• 一個程序，它將檢測手語中的字母并將其寫入文本文件。

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