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树莓派使用PaddleX做物体分类

  1。先使用百度AI运行代码。参考https:aistudio。baidu。comaistudioprojectdetail2160041链接网址,从而得到模型。但是paddlex运行得到的模型不能直接在树莓派上跑。所以进行第二步。
  2。把模型转换成paddlelite支持的模型。在百度studio,上一步的代码里运行
  paddleliteoptmodelfie你的模型途径
  paramfile你的权值途径
  validtargetsarm
  optimizeouttypenaivebuffer
  optimizeout你要的输出nb模型的途径和名称
  3。执行以下分类代码,修改属于你的参数
  frompaddlelite。liteimport
  importcv2
  importnumpyasnp
  importsys
  importtime
  fromPILimportImage
  fromPILimportImageFont
  fromPILimportImageDraw
  加载模型
  defcreatepredictor(modeldir):
  configMobileConfig()
  config。setmodelfromfile(modeldir)
  predictorcreatepaddlepredictor(config)
  returnpredictor
  图像归一化处理
  defprocessimg(image,inputimagesize):
  originimage
  imgorigin。resize(inputimagesize,Image。BILINEAR)
  resizedimgimg。copy()
  ifimg。mode!RGB:
  imgimg。convert(RGB)
  imgnp。array(img)。astype(float32)。transpose((2,0,1))HWCtoCHW
  img127。5
  img0。007843
  imgimg〔np。newaxis,:〕
  returnorigin,img
  预测
  defpredict(image,predictor,inputimagesize):
  输入数据处理
  inputtensorpredictor。getinput(0)
  inputtensor。resize(〔1,3,inputimagesize〔0〕,inputimagesize〔1〕〕)
  imageImage。fromarray(cv2。cvtColor(image,cv2。COLORBGRA2RGBA))
  origin,imgprocessimg(image,inputimagesize)
  imagedatanp。array(img)。flatten()。tolist()
  inputtensor。setfloatdata(imagedata)
  执行预测
  predictor。run()
  获取输出
  outputtensorpredictor。getoutput(0)
  print(outputtensor。floatdata()〔:〕:,outputtensor。floatdata()〔:〕)
  resoutputtensor。floatdata()〔:〕
  returnres
  展示结果
  defpostres(labeldict,res):
  print(max(res))
  targetindexres。index(max(res))
  print(结果是:labeldict〔targetindex〕)
  ifnamemain:
  初始定义
  labeldict{0:metal,1:paper,2:plastic,3:glass}
  image。testpicimagesorginalglassglass300。jpg
  modeldir。trainedmodelResNet50trashx86model。nb
  imagesize(224,224)
  初始化
  predictorcreatepredictor(modeldir)
  读入图片
  imagecv2。imread(image)
  预测
  respredict(image,predictor,imagesize)
  显示结果
  postres(labeldict,res)
  cv2。imshow(image,image)
  cv2。waitKey()

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