《Raspberry Pi AI Kit 从零到英雄》教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/Tutorial-of-AI-Kit-with-Raspberry-Pi-From-Zero-to-Hero 1. 项目介绍
本项目旨在教授读者如何在Raspberry Pi上利用AI套件进行基本的计算机视觉任务，如物体检测、图像分类等。教程将逐步引导用户设置Raspberry Pi、使用AI框架，并在不同实际场景中部署模型。无论你是爱好者、学生还是专业人士，本教程都将提供必要的基础知识和实践体验，帮助你在资源受限的设备上实现AI驱动的解决方案。
2. 项目快速启动
以下是在Raspberry Pi上快速启动AI项目的步骤：
首先，确保你的Raspberry Pi已经安装了必要的操作系统和依赖项。
# 更新系统包
sudo apt update && sudo apt upgrade
# 安装必要的依赖项
sudo apt install -y python3-pip
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install tensorflow
pip3 install opencv-python
pip3 install ultralytics
pip3 install hailo
接下来，你可以从GitHub克隆本项目，开始你的AI之旅。
# 克隆项目
git clone https://github.com/Seeed-Projects/Tutorial-of-AI-Kit-with-Raspberry-Pi-From-Zero-to-Hero.git
# 进入项目目录
cd Tutorial-of-AI-Kit-with-Raspberry-Pi-From-Zero-to-Hero
现在，你可以根据项目中的指南和代码示例开始实现你的AI应用。
3. 应用案例和最佳实践
物体检测
使用AI Kit进行物体检测，可以帮助你在实时视频流中识别和定位物体。
# 示例代码：物体检测
import cv2
import torch
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 进行预测
results = model(image)
# 显示结果
results.show()
图像分类
图像分类可以用来识别图像中的对象类别。
# 示例代码：图像分类
import torch
from torchvision import transforms, models
# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 预处理图像
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
image = preprocess(cv2.imread('path_to_image.jpg')).unsqueeze(0)
# 进行预测
outputs = model(image)
# 输出结果
print(outputs)
4. 典型生态项目
智能零售
利用reComputer R11和AI Kit，你可以开发智能零售解决方案，如自动结账系统、库存管理等。
停车场管理
结合ThingsBoard和Hailo-Powered技术，可以实现停车场管理，如车位检测、车辆计数等功能。
以上就是《Raspberry Pi AI Kit 从零到英雄》教程的概览。希望这个教程能帮助你开始在Raspberry Pi上构建AI项目。