目标检测实施与部署（YOLOv8+树莓派）

目标检测实施与部署（YOLOv8+树莓派）

1. 准备工作

1.1 硬件准备

• 训练环境：一台具有足够计算资源的PC（例如带有GPU的机器）
• 部署环境：树莓派（推荐树莓派4B或更高版本）
• 树莓派摄像头模块或其他兼容摄像头
• MicroSD卡（至少16GB）
• 电源适配器
• HDMI显示器（可选，用于设置阶段）
• 键盘和鼠标（可选，用于设置阶段）

1.2 软件准备

• 训练环境：Windows/Linux/macOS，Python环境（确保版本为3.x），Ultralytics库
• 部署环境：Raspbian操作系统，Python环境（通常预装，确保版本为3.x），OpenCV，ONNX运行时

2. 数据集准备

2.1 收集图像数据

• 使用摄像头或从互联网收集相关的图像数据。

2.2 图像标注

• 安装LabelImg：

  pip install labelimg
  

• 使用LabelImg对图像进行标注，保存为XML格式的标签文件。
  

2.3 整理数据集

• 将图像和对应的标签文件组织成训练集和验证集。常见的目录结构如下：

  dataset/
  ├── images/
  │   ├── train/
  │   └── val/
  ├── labels/
  │   ├── train/
  │   └── val/
  

3. 训练模型

3.1 安装必要的库

• 在训练环境中安装必要的库：

  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  pip install ultralytics
  

3.2 准备配置文件

• 创建YOLOv8的配置文件 custom_data.yaml，定义类别、训练集和验证集路径：

  # custom_data.yaml
  path: ./dataset
  train: images/train
  val: images/val
  nc: 2  # 类别数量
  names: ['class1', 'class2']  # 类别名称
  

3.3 开始训练

• 使用Ultralytics库中的命令行工具开始训练模型：

  yolo train model=yolov8n.yaml data=custom_data.yaml epochs=100 imgsz=640
  

4. 模型测试与评估

4.1 测试模型

• 在验证集上测试模型性能：

  yolo val model=runs/train/exp/weights/best.pt data=custom_data.yaml
  

4.2 评估结果

• 分析测试结果，调整模型参数以优化性能。

5. 导出模型

5.1 导出模型

• 将训练好的模型导出为树莓派支持的格式，如ONNX：

  yolo export model=runs/train/exp/weights/best.pt format=onnx
  

6. 部署模型到树莓派

6.1 配置树莓派

• 安装Raspbian并更新系统：

  sudo apt update && sudo apt upgrade -y
  

• 安装Python和必要的库：

  sudo apt install python3-pip
  pip3 install numpy opencv-python onnxruntime
  

6.2 传输模型到树莓派

• 使用SCP或FTP将模型文件传输到树莓派：

  scp runs/train/exp/weights/best.onnx pi@raspberrypi:/home/pi/models/
  

6.3 编写检测脚本

• 在树莓派上编写Python脚本，加载模型并对实时视频流进行目标检测：

  import cv2
  import numpy as np
  import onnxruntime as ort
  
  # 加载模型
  model_path = '/home/pi/models/best.onnx'
  session = ort.InferenceSession(model_path)
  
  # 打开摄像头
  cap = cv2.VideoCapture(0)
  
  while True:
      ret, frame = cap.read()
      if not ret:
          break
  
      # 预处理图像
      input_shape = (640, 640)
      resized_frame = cv2.resize(frame, input_shape)
      input_image = resized_frame.astype(np.float32) / 255.0
      input_image = np.transpose(input_image, (2, 0, 1))
      input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)
  
      # 进行推理
      inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_image}
      outputs = session.run(None, inputs)
  
      # 后处理输出
      # 假设输出是一个包含边界框和类别的列表
      boxes = outputs[0]
      classes = outputs[1]
  
      # 绘制边界框
      for box, cls in zip(boxes, classes):
          x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
          cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
          cv2.putText(frame, str(cls), (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
  
      # 显示结果
      cv2.imshow('Object Detection', frame)
  
      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
          break
  
  cap.release()
  cv2.destroyAllWindows()
  

6.4 运行检测程序

• 在树莓派上运行检测脚本，观察目标检测效果：

  python3 detect.py
  

7. 结果展示与优化

7.1 展示检测结果

• 通过HDMI显示器或远程桌面查看检测结果。

7.2 性能优化

• 根据树莓派的计算能力，调整模型大小或精度，提高实时处理速度。

8. 文档记录

• 记录整个项目的开发过程、遇到的问题及解决方案，以及最终成果展示。

通过以上步骤，你可以将训练和部署过程分开，更好地管理和优化每个阶段，实现一个基于树莓派的目标检测系统。希望这个大纲对你有所帮助！

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_52280209/article/details/144025193

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