Raspberry Pi ile Nesne Tanımlama

Please log in or Kaldol to like posts.
Yazı

Günümüzün en popüler konularından biri yapay zeka. Biz de bu projemizde Google’ın açık kaynak kodlu yapay zeka kütüphanesi Tensorflow’u kullanarak bir yapay zeka projesi yaptık.

Raspberry Pi’ye taktığımız kamera vasıtasıyla o an görüntülenen nesne Tensorflow’a analiz etmesi için gönderilir. Analiz sonucu daha önceden Tensorflow’a öğretilen nesnelerle karşlaştırılır. Karşılaştırma sonucu Tensorflow bize nesnenin ne olacağına dair beş tane tahmin sunar ve bu tahminleri gösterdiğimiz nesneye benzeme oranına göre puanlandırır.

Gerekli Malzemeler:

  • Raspberry Pi 3
  • Raspberry Pi Kamera
  • 20×4 LCD Ekran
  • Buton
  • Hoparlör
  • Jumper kablo
  • 3B Baskı Kutu(alt – üst)

Butona bastığımızda kamera bir fotoğraf çeker. Çekilen fotoğraf TensorFlow a gönderilir ve görüntünün işlenmesi yapılır. Daha önce bahsettiğimiz gibi TensorFlow görüntüyü anlamlandırmaya çalışır ve  görüntünün ne olabileceğine dair 5 tane tahmin yapıyor. Genelde üstteki 2 tahmin en yakın tahminlerdir. Biz bu tahminlerden ilkini yazıdan sese çevirme uygulaması olan Flite ile yazıdan sese çevirip okutacağız. LCD Ekrana da tahminlerin hepsini veya istenilen kadarını yazdıracağız. Biz iki tane yazdırdık.

Raspberry Pi üzerinde ses çıkışı yapabilecek bir cihaz olmadığı için bir hoparlöre ihtiyacımız var. Sizlerde ses çıkışı için kulaklık kullanabilirsiniz.

LCD Ekran’ımız da headerleri ayrı bir şekilde geliyor. Header’ı LCD Ekranın pinlerine lehimledikten sonra LCD Ekranın 3. pinine 1k Ohm değerinde bir direnç lehimliyoruz.

Daha sonra GPIO bağlantılarını aşağıdaki görsellere göre yapıyoruz ve yazılım kısmına geçiyoruz.

Raspberry Pi’ye Tensorflow yüklemek:

  • Belirtmek isterim ki bu işlem yaklaşık 3 saat sürmektedir.
  • Terminale bu komutu girerek Tensorflow kütüphanesini cihazımıza indiriyoruz.
  • Daha sonra

    komutuyla indirilen klasöre giriyoruz.
  • Tensorflow klasörüne girdikten sonra sırasıyla aşağıdaki komutları uyguluyoruz.

 

TensorFlow yüklenmesi bittiyse Tensorflow’u kullanacak programı yüklemeye geçelim.

Projemizin çalışması için gerekli kodlar çok uzun ve ayrı dosyalar halinde olduğu için dosyaları sıkıştırılmış klasör halinde paylaşmayı tercih ettik.

Dosyaları buradan indirebilirsiniz.

İndirdikten sonra sıkıştırılmış dosyaları Raspberry Pi’nin “/home/pi” klasörüne çıkartıyoruz.

Daha sonra terminalde sırasıyla

Komutlarını giriyoruz.

Projemizi “robot” klasörü içindeki “image.py” dosyasından çalıştırabilir(Python 2) üzerinde istediğiniz değişiklikleri yapabilirsiniz.

Projemiz bitti şimdi test edelim.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir