今度はオブジェクト識別と、顔検出のデモ実行 vision kit part3

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さて、それでは、次のデモ・プログラムを実行していきましょう。

公式サイト Try more demos の項ですね。Stop the Joy Detector から見ていきます。

1.Joy Detector 停止

Joy Detector はデフォルトで実行されるため、別のデモを実行する前に停止する必要が あります。次のコマンドを打てばいいです。

sudo systemctl stop joy_detection_demo

「以降、新しいデモを試す前に、実行中のデモを常に停止してください。そうしないとエラーが発生します。」と書いてあります。

1回に一つのデモしかできませんよと警告しているんですね。

先ほどのコマンドで停止した Joy Detector ですが、次回にキットを再起動すると、Joy Detectorのデモが再度実行されます。これをしないようにするコマンドが示されています。

sudo systemctl disable joy_detection_demo

後で再び有効にするには、次のコマンドで・・・。

sudo systemctl enable joy_detection_demo

2.利用可能なデモを確認

それでは、他のいくつかの Vision Kit デモを試してみます。始めに、デモの入っているディレクトリに移動しましょう。ホームディレクトリから、次のコマンドです。

cd AIY-projects-python/src/examples/vision

プロンプトが次のようになります。

pi@raspberrypi:~/AIY-projects-python/src/examples/vision $

lsコマンドで、現在のディレクトリの内容を確認します。

pi@raspberrypi:~/AIY-projects-python/src/examples/vision $ ls
any_model_camera.py image_classification_camera.py
dish_classification.py image_classification.py
dish_detection.py joy
face_camera_trigger.py mobilenet_based_classifier.py
face_detection_camera.py object_detection.py
face_detection.py object_meter
face_detection_raspivid.py video_capture

ご覧のように、.py で終わるファイルのリストが表示されます。これらは、実行可能な Python で書かれたサンプルデモです。

どんなことができるか見てみます。公式サイトに従って動かしてみましょう。

image_classification_camera.py:vision kitの視点からオブジェクトを識別する
face_detection_camera.py:vision kitが顔を検出する
face_camera_trigger.py:顔を検出すると自動で写真を撮る
object_detection.py:物体を検出する
dish_classification.py:食事を分類する

3.画像分類カメラ(image_classification_camera)

画像分類カメラのデモでは、オブジェクト検出モデルを使用して、vision kit の視点からオブジェクトを識別できるようです。

起動するには、次のコマンドを入力してEnterキーを押します。

./image_classification_camera.py

起動に多少時間がかかります。

(1) マウスにカメラを向ける

事務用品や果物など、いくつかのオブジェクトにビジョンキットを向けます。60爺は、まず、マウスにカメラを向けてみました。

ディスプレイに、モデルが推測していることを示す数値がダーッと流れていきます。それぞれの推測の横に数字が表れます。これが信頼スコアですね。

最終的に、vision kit が画像を認識したことがスコアでわかります。後半は、スコア0.97も出ており、マウスを認識しています。

(2) ボールペンにカメラを向ける

今度は、ボール・ペンを置いて、カメラを向けてみます。

ballpoint/ballpoint pen/ballpen/Biro(ボールペン)に確率が高くなりました。他に、万年筆(fountain oen)に1-2割の可能性が出ます。少々、絵筆の可能性を示していますね。

(3) デモの停止

画像分類カメラのデモは、中断するまで無期限に実行されます。

画像分類カメラのデモを停止するには、Ctrl + C を押します。これによりプロンプトに戻ります。

4.顔検出カメラ(face_detection_camera)

このデモでは、vision kit で顔を識別できます。端末に表示される顔の数を表示し、モ ニターが接続されている場合は、それが識別する各顔の周りにボックスを描きます。

(1) デモ開始

顔検出のデモを開始するには、次のコマンドを入力してEnterキーを押します。

./face_detection_camera.py

vision kit を将棋世界に向けています。そこには、羽生竜王の大きな姿と、小さな羽生竜王及び藤井聡太七段の姿があります。

さて、face_detection_camera.py が動作している場合は、モニタにカメラで写しているウィンドウがポップアップして表示されます。

この動画にあるように、デモ・プログラムが人物を見つけると、顔の周りを四角い枠でくくります。大きな顔と小さな顔を認識していることがわかると思います。

このとき、プロンプトにはモデルが実行された回数が表示されます。 num_facesは、カメラの視界にどれくらいの顔があるかというモデルのベストな推測数です。

(2) デモの停止

このデモの終了も Ctrl + C です。これにより、プロンプトに戻ります。

今回は、2つのデモを試しました。デモプログラムは、まだまだ残っています。それらは、次の回で試したいと思います。

次の記事もご覧ください。

公式サイトに従い Joy Detector からデモ実行開始 vision kit part2

デモを継続/顔検出デモ(写真撮影と顔検出)実行 vision kit part4

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