树莓派基于分类器的识别环保标志(一)

本文介绍如何在树莓派上通过apt快速安装OpenCV,并验证安装是否成功的方法。文章还分享了一些常见问题及解决策略,如版本不一致导致的函数调用差异等。

首先,树莓派的系统镜像安装和和分盘网上均有详细教程这里不再列举。

要说明的是在树莓派上opencv安装是可以非常简单的,除了wget到源码解压缩以后编译,自然就是我们只需要几条指令的apt方式安装了

  1. sudo apt-get update

  2. sudo apt-get upgrade #这步我没执行,耗时太长了。如果后继操作执行不正常,再试试吧

  3. sudo apt-get install libopencv-dev

  4. sudo apt-get install python-opencv

接着我们可以简单测试一下,比如打开树莓派的命令终端(默认是/home/pi目录),此时我们可以输入python然后enter进入编译界面,然后输入import cv2以后回车,如果没有错误证明我们安装正常。

这期间遇到的bug比如说安装的opencv版本不同函数也不同,导致有些原本的函数是不能用的,比如opencv2的cv2.cv2.xx已经被舍弃而新版本只需要用cv2.xx即可,如果直接找网上的代码很容易爆一大堆错,这时候我强烈建议用stackflow,上面虽然都是英文,但是解决方法是真的到位。

 

 

比赛需要故只开源了粗劣的第个版本demo实现,第二版本改进使用yoloV3模型进行垃圾分类检测,机器臂分拣垃圾,垃圾分类数据集重新收集,并有微信小程序的用户查询垃圾分类及反馈机制 注意看ReadMe文件,注意看ReadMe文件,注意看ReadMe文件 B站视频介绍地址:https://www.bilibili.com/video/av80830870 交流群:1074171553 题主双非师范院校2021考研狗,如果你觉得这个小项目有帮助到你,请为项目点个star,不管是考试型选手毕设项目被迫营业还是直接拿去二开参加比赛,这些都没问题,开源项目就是人人为我我为人人,但请尊重他人劳动成果,大家都是同龄人.心上无垢,林间有风. 材料清单 树莓派 1个 pca9685 16路舵机驱动板 1个 7寸可触摸显示屏个 MG996R 舵机4个 垃圾桶4个 usb免驱动摄像头1个 树莓派GPIO扩展板转接线柱1个 硅胶航模导线若干 环境需求 1.开发环境 神经网络搭建—python 依赖 tensorflow,keras 训练图片来源华为云2019垃圾分类大赛提供 训练图片地址:https://developer.huaweicloud.com/hero/forum.php?mod=viewthread&tid=24106 下载图片文件后将文件解压覆盖为 garbage_classify 放入 垃圾分类-本地训练/根目录 神经网络开源模型--- resnet50 models 目录需要手动下载resnet50 的模型文件放入 resnet50模型文件名:resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 百度就可以找到下载放入即可:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 2.运行开发环境 进入 "垃圾分类-本地训练"目录 环境初始化 python3 安装框架flaskpip3 install flask 安装tensorflow,keras等依赖 pip3 install tensorflow==1.13.1 pip3 install keras==2.3.1 运行 1.命令python3 train.py开启训练 2.命令python3 predict_local.py开启输入图片测试 3. 训练服务模型部署 进入 "垃圾分类-服务部署"目录 output_model 目录存放的是本地训练完成导出的h5模型文件 models 目录需要手动下载resnet50 的模型文件放入 resnet50模型文件名:resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 百度就可以找到下载放入即可:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 环境初始化 安装框架flaskpip3 install flask 安装tensorflow,keras等依赖 pip3 install tensorflow==1.13.1 pip3 install keras==2.3.1 运行 1.命令python3 run.py开启窗口本地调试 2.命令python3 flask_sever.py开启服务部署 3.命令sh ./start.sh开启后台运行服务部署 4.树莓派界面搭建 基于nodejs electron-vue 强烈建议使用cnpm来安装nodejs库 进入 "树莓派端/garbage_desktop"目录 安装依赖 cnpm install 开发模式 cnpm run dev 打包发布 cnpm run build 5.树莓派端flask-api接口操作硬件 进入"进入 "树莓派端/garbage_app_sever"目录" 注意树莓派应该开启I2C,确保pca9685 I2C方式接入后可显示地址 命令:i2cdetect -y 1 查看 地址项 0x40是否已经接入树莓派 运行 python3 app_sever.py 或者 sh start.sh 启动 若提示缺少依赖: pip3 install adafruit-pca9685 pip3 install flask
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