TFLITE 헬멧감지기

- by 오픈소스 컨트리뷰톤 Tensorflow Lite for Microcontroller - Mobility팀

1. Raspberry Pi에 OS 설치 (Raspbian)

이미지 및 balenaetcher를 개발환경에 맞게 다운로드

• 라즈베리파이 OS 설치 이미지 다운로드

• balenaetcher 다운로드

  #1 balenaetcher를 실행하여 라즈베리파이에 넣을 sd카드에 이미지를 씌운다.(sd카드에 flash만 해주면 됨)
  
  #2 sd카드를 라즈베리파이에 넣은 후 라즈베리파이를 부팅한다.
  
  #3 라즈비안 내의 터미널을 사용하여 아래의 개발과정을 진행한다.

2. 개발 사양 & Packages

개발 환경 및 부품

• OS : Raspbian Linux

• Raspberry Pi Model : Raspberry Pi 4 B 1GB RAM

• Memory : 32GB sd card

• Camera : RPI NOIR CAMERA BOARD

• Speaker : LeadSound F10 portable speaker

• Accelerator : coral USB accelerator

• python 3.7 higher 버전이 필요

• Packages Install

설치 Package list

• edgetpu @ file:///home/pi/Downloads/edgetpu-2.12.1-py3-none-any.whl
• imutils==0.5.3
• numpy==1.19.1
• opencv-contrib-python==4.1.0.25
• picamera==1.13
• Pillow==7.2.0
• simpleaudio==1.0.4
• tflite-runtime @ https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

※ requirements.txt에 명시된 Package를 설치하는 방법

pip3 install -r requirements.txt

※ 혹시라도 가상환경(Virtual environment) 생성을 모른다면?

# 1 코드를 실행 할 디렉토리에 들어가서 venv라는 이름의 가상환경을 생성한다.
python3 -m venv venv

# 2 가상환경을 실행시켜준다.
(디렉토리에 들어갔다는 가정) source bin/activate

# 3 가상환경 실행 후, pip를 설치해준다.
pip3 -r install requirements.txt

# ** 가상환경을 끄는 방법도 있다.
source deactivate

Coral

echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update

// USB 가 꽂혀 있으면 우선 다시 뽑아야 함
// 이미 꽂힌 채로 아래 커맨드를 수행할 시 제거 후 재설치
// 아래 커맨드는 둘 중 하나 선택.

sudo apt-get install libedgetpu1-std
sudo apt-get install libedgetpu1-max

Opencv 설치법

//https://webnautes.tistory.com/916 사이트 참고하시면 됩니다!

1. OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치

// 우선 기존에 패키치 리스트를 업데이트합니다.
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

// OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake

// 특정 포멧의 이미지 파일을 Read, Write 하기 위한 필요 패키지 설치
sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

// 특정 코덱의 비디오 파일을 Read, Write 하기 위한 필요 패키지 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev

// Video4Linux  리눅스에서 실시간 비디오 캡처 및 비디오 디바이스 제어를 위한 API 패키지 설치
sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils

// GStreamer는 리눅스 기반에서 영상 스트리밍을 쉽게 처리할 수 있더록 만든 오픈 소스 프레임워크 이다.
sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

// OpenCV에서 윈도우 생성 등의 GUI를 위해 gtk 또는 qt를 선택해서 사용가능하며 여기서는 gtk2를 지정해준다.
sudo apt-get install libgtk2.0-dev

// OpenGL 지원하기 위해 필요한 라이브러리 설치
sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev

// OpenCV 최적화를 위해 사용되는 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

2. OpenCV 설정과 컴파일 및 설치
~/$ mkdir opencv
~/$ cd opencv

// OpenCV 4.1.2 소스코드 다운로드
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.2.zip
unzip opencv.zip

// opencv_contrib(extra modules) 소스코드를 다운로드 받아 압축을 풀어줍니다.
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.2.zip
$ unzip opencv_contrib.zip

3. 실행방법

1. (위에 나와있는 설치법대로) RasberryPi, Coral, Opencv를 설치한다.
2. Rasbberry Pi 내부에 command창을 켜, ~/opencv4/samples/python 디렉토리로 cd해준다.
3. 그 후 가상환경을 만든다
4. 가상환경을 만든 뒤, 위에 나와있는 package들을 설치해준다
5. 패키치 설치가 완료되면 이 helmet classification repository git clone한다.
6. python helmetclassification.py를 실행시킨다! (실행 중지시키고 싶으면 Ctrl+C를 누른다.)

4. Reference

• face detection 코드 참고: facedetection -> facedetect.py
• image classification 코드 참고: image classification
• OpenCV설치: https://webnautes.tistory.com/916