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Video 64: Objekterkennung auf dem Raspberry Pi mit TensorFlow Lite

In diesem Video erfahren Sie, wie Sie auf dem Raspberry Pi Objekterkennung mit TensorFlow Lite und OpenCV plus TensorFlow einrichten. Wir zeigen Schritt für Schritt, von der Installation bis zur Konfiguration, und vergleichen die Leistung beider Methoden anhand von praktischen Beispielen der Objekterkennung, Bildverarbeitung und Systemanpassung.

  1. Einführung in die Objekterkennung auf dem Raspberry Pi mit TensorFlow Lite und OpenCV mit TensorFlow.

  2. Umgebungseinrichtung: Installation der notwendigen Abhängigkeiten und Bibliotheken für jeden Ansatz.

  3. Kameras konfigurieren: Einrichtung der Raspberry Pi-Kamera und Webcam zur Bildaufnahme.

  4. Objekterkennungs-Setup: Konfigurieren von Parametern und Schwellenwerten zur Erkennung von Objekten in Bildern.

  5. Bildkonvertierung und Tensorerstellung: Umwandlung von Bildern in kompatible Formate und Erstellung von Tensorbildern für die TensorFlow-Verarbeitung.

  6. Objekterkennung durchführen: Nutzung von TensorFlow-Modellen zur Erkennung von Objekten in Bildern.

  7. Ergebnisse visualisieren: Anzeigen der Erkennungsergebnisse auf Originalbildern mit Umrahmungen und Beschriftungen.

  8. Kameraerkundung: Bewertung der Leistung der Objekterkennung mit verschiedenen Kameras und entsprechende Anpassung der Parameter.

Video