Reconocimiento De Imagenes Para Raspberry Pi [UPDATED]
LINK ---> https://fancli.com/2tuPM8
ÂCÃmo usar Raspberry Pi para el reconocimiento de imÃgenes con TensorFlow
El reconocimiento de imÃgenes es una de las aplicaciones mÃs populares y potentes del aprendizaje profundo. Consiste en identificar y clasificar objetos en una imagen o en un video, usando modelos entrenados con grandes conjuntos de datos. Algunos ejemplos de reconocimiento de imÃgenes son el reconocimiento facial, la detecciÃn de peatones, el anÃlisis de escenas y la segmentaciÃn semÃntica.
Para realizar el reconocimiento de imÃgenes se necesita un dispositivo capaz de procesar las imÃgenes y ejecutar los modelos de aprendizaje profundo. Una opciÃn muy interesante y econÃmica es usar una Raspberry Pi, una pequeÃa computadora de bajo costo que se puede conectar a una cÃmara, un monitor y otros perifÃricos. La Raspberry Pi tiene un procesador ARM que puede ejecutar TensorFlow, una de las librerÃas mÃs usadas y avanzadas para el aprendizaje profundo.
En este artÃculo te explicaremos cÃmo puedes usar tu Raspberry Pi para el reconocimiento de imÃgenes con TensorFlow, siguiendo estos pasos:
Instalar TensorFlow en tu Raspberry Pi
Descargar o entrenar un modelo de reconocimiento de imÃgenes
Usar la cÃmara de la Raspberry Pi para capturar imÃgenes
Ejecutar el modelo de reconocimiento de imÃgenes con TensorFlow
Mostrar los resultados en el monitor o en una aplicaciÃn mÃvil
Instalar TensorFlow en tu Raspberry Pi
Para instalar TensorFlow en tu Raspberry Pi necesitas tener instalado el sistema operativo Raspbian, que es una versiÃn adaptada de Debian para la Raspberry Pi. Puedes descargarlo desde aquà y seguir las instrucciones para grabarlo en una tarjeta microSD.
Una vez que tengas tu Raspberry Pi con Raspbian, debes actualizar el sistema e instalar algunas dependencias con los siguientes comandos:
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install libatlas-base-dev
Luego, puedes instalar TensorFlow usando pip, el gestor de paquetes de Python. La versiÃn oficial de TensorFlow no està optimizada para la Raspberry Pi, por lo que te recomendamos usar una versiÃn precompilada que puedes encontrar en este repositorio. Elige la versiÃn que se adapte a tu versiÃn de Python y a tu modelo de Raspberry Pi. Por ejemplo, para Python 3.7 y Raspberry Pi 4, puedes usar este comando:
pip3 install https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v2.4.0/tensorflow-2.4.0-cp37-none-linux_armv7l.whl
Para verificar que TensorFlow se ha instalado correctamente, puedes ejecutar este cÃdigo en Python:
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
DeberÃas ver la versiÃn de TensorFlow que has instalado.
Descargar o entrenar un modelo de reconocimiento de imÃgenes
El siguiente paso es obtener un modelo de reconocimiento de imÃgenes que puedas usar con TensorFlow. Hay dos opciones: descargar un modelo ya entrenado o entrenar tu propio modelo con tus propios datos.
La primera opciÃn es mÃs fÃcil y rÃpida, pero tiene la limitaciÃn de que solo podrÃs reconocer las clases que el modelo ya conoce. La segunda opciÃn te permite personalizar el modelo a tu gusto y necesidad, pero requiere mÃs tiempo y recursos.
Para descargar un modelo ya entrenado, puedes usar el TensorFlow Hub, que es una plataforma que ofrece modelos preentrenados para diferentes tareas de aprendizaje profundo. Por ejemplo, puedes usar este ec8f644aee