树莓派一键部署系列之一:tensorflow上的神经网络图像识别程序

作者 donggua

2017-11-21 02.开源硬件 无评论 脚印:

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树莓派3代

树莓派买了很久,各种小程序倒腾了半天,无非是控制个电灯开关,打开个网页,做个xmbc媒体播放器,但总是没有找到吊炸天的应用对不?

现在的树莓派3代,其实性能已经跟上来了,即使在上面跑神经网络图像识别软件,速度也勉强能接受了。本文教你如何一步完成这个神软件的部署。

谷歌2015年发布了tensorflow平台,2017年继续发布armv7版本,因此树莓派上现在能顺利跑tensorflow了。大家都知道,训练神经网络,非常耗费时间,要动用大量计算资源,还动不动得跑十几天才能完成,一般人玩不起这个。谷歌慷慨的将其在图像分类识别领域的最新训练成果Inception-v3模型的训练结果公布出来。这个模型在imageNet上面训练了几十万张共1000个不同类型的物品的图片,最终训练的错误率为3.46%(据说人眼识别的错误率仅为5.1%)。也就是说对于这1000种物品的识别率,Inception-v3模型已经高于人眼。

模型识别

那就让我们在树莓派上开始部署这个程序吧!

为了让大家很方便的使用到这个程序,笔者将将所有准备工作都编译到docker镜像中去了,这样大家可以跳过繁杂的安装过程,同时笔者还略微修改了谷歌的代码,使得输出结果能翻译成中文,便于理解。

首先您要先确定您的树莓派操作系统(raspbian)的版本要至少为jessie,如果还没有升级到这个版本,请先刷到这个版本。树莓派板卡最好为pi 3,前面几代应该也能运行(笔者没有测试过),但CPU速度比较慢,运行时间会比较长。

部署的过程其实只有一行代码:

在树莓派的命令行终端上输入以下代码

curl -s https://raw.githubusercontent.com/flyingtimes/image-recognition/master/one_step_install.sh|bash

这是一个脚本,会自动帮你把源代码下载下来,如果没有安装docker,会自动安装docker,并下载相关的docker镜像。tensorflow所需的所有组件都已经在docker中预先准备好了,您只要运行程序就行了。整个过程需要下载700M左右的数据,请耐心等待。

部署完以后,将你要识别的图像放到image_recognition文件夹里面,然后运行:

cd image-recognition/

bash imgdetect.sh [你的图片文件名]

就可以啦。例如

bash imgdetect.sh demo01.jpg

demo01.jpg是一个橙子的图片,程序会返回

orange(橙色)—(Matching = 0.85452)

受限于树莓派的CPU速度,您大约需要30秒才能得到识别结果,但已经很好玩了不是?

借助这个程序,您可以往下拓展,例如利用树莓派的摄像头,定时拍摄一幅照片,然后用这个程序来进行图像识别,用喇叭说出识别的结果来。这个用来给小朋友做玩具用,还是不错的。

觉得本文有帮助的,被忘了给我点个赞。感兴趣的人多的话,笔者将继续发布《一行代码在树莓派上进行人脸识别》哦。

PS:

近期由于“网络安全原因”,部分读者反映有几种异常情况,统一回复如下:

1)在git clone的时候等待很久,实际是因为网络原因无法在github上抓取代码,我把项目代码共享到百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1b3R65g ,大家可以随意下载。下载后进入image-recogintion-master 运行 bash install.sh 即可。

2)有部分用户在执行过程中,显示“docker未安装”,然后长时间等待。这种情况也是因为网络不良导致无法安装docker。建议在树莓派上反复执行:

curl -sSL https://get.docker.com | sh     直到成功为止。

3)镜像下载是一个比较长的过程,建议耐心等待。镜像文件托管到dockerhub上,如果不成功,建议在网络良好的时候执行 docker pull clarkchan/rpi-tensorflow-imagenet

4) 部分用户在执行的时候反映“memory”问题,主要是前几代树莓派内存不足,无法运行程序导致的,请确认你的硬件升级到树莓派3


作者:clarkchan
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