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Vidéo 64 : Détection d’objets sur Raspberry Pi avec TensorFlow Lite

Cette vidéo compare deux approches différentes pour mettre en place la détection d’objets sur un Raspberry Pi : l’une utilisant TensorFlow Lite et l’autre utilisant OpenCV avec TensorFlow. La première partie du tutoriel montre comment configurer TensorFlow Lite pour la détection d’objets sur un Raspberry Pi, en abordant l’installation, la configuration de la caméra et la mise en place du détecteur d’objets. La seconde partie se concentre sur la configuration de la détection d’objets avec OpenCV et TensorFlow, en explorant divers paramètres, la conversion des images, la création d’images tensor, la détection d’objets, la visualisation et l’exploration de la caméra.

  1. Introduction à la détection d’objets sur Raspberry Pi en utilisant TensorFlow Lite et OpenCV avec TensorFlow.

  2. Configuration de l’environnement : Installation des dépendances et des bibliothèques nécessaires pour chaque approche.

  3. Configuration des caméras : Paramétrage de la caméra Raspberry Pi et de la webcam pour la capture d’images.

  4. Mise en place de la détection d’objets : Définition des paramètres et des seuils pour détecter les objets dans les images.

  5. Conversion d’images et création de tensors : Conversion des images dans des formats compatibles et création d’images tensor pour le traitement avec TensorFlow.

  6. Exécution de la détection d’objets : Utilisation des modèles TensorFlow pour détecter les objets dans les images.

  7. Visualisation des résultats : Affichage des résultats de détection sur les images d’origine avec des cadres et des étiquettes.

  8. Exploration des caméras : Évaluation des performances de détection avec différentes caméras et ajustement des paramètres en conséquence.

Vidéo