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Comenzando con MediaPipe en reTerminal

MediaPipe es un framework de código abierto de Google para construir pipelines de ML aplicado multimodal (ej. video, audio, cualquier dato de series temporales), multiplataforma (es decir Android, iOS, web, dispositivos edge). Está optimizado para rendimiento con inferencia de extremo a extremo en dispositivo en mente. Mediapipe está actualmente bajo desarrollo activo e incluye múltiples demos, que pueden ejecutarse directamente después de instalar Mediapipe en reTerminal.

Preparación del hardware​

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Preparación del Software​

Recomendamos instalar la versión Bullesye o Bookworm del SO Raspberry Pi de 64 bits desde su sitio web oficial. Si prefieres instalar un nuevo SO Raspbian, por favor sigue los pasos descritos en esta guía.

note

En versiones anteriores del sistema operativo, las bibliotecas de Python podían instalarse directamente a nivel del sistema utilizando pip, el instalador de paquetes de Python. Sin embargo, en la versión Bookworm se ha producido un cambio. Para mitigar posibles problemas durante la instalación, ahora es necesario instalar los paquetes mediante pip dentro de un entorno virtual de Python utilizando venv.

Ejecuta estos comandos uno por uno, y terminarás con un entorno virtual.

mkdir my_project
cd my_project
python -m venv --system-site-packages env
source env/bin/activate

Soluciones de ML en MediaPipe​

Comience clonando el repositorio de GitHub en su dispositivo reTerminal usando el siguiente comando:

git clone https://github.com/Seeed-Studio/Seeed_Python_ReTerminal

Navega a la carpeta que contiene los recursos requeridos. En este directorio, encontrarás cuatro temas que estaremos cubriendo.

Detección de Rostros​

  • Paso 1 Para nuestro primer tema, instalaremos las dependencias para la detección de rostros. Muévete a la sección de detección de rostros usando los siguientes comandos
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/face_detector/raspberry_pi
  • Paso 2 Ejecuta el script de configuración para instalar las dependencias necesarias
sh setup.sh
  • Paso 3 Una vez que la configuración esté completa, puedes ejecutar el archivo fuente para iniciar la detección de rostros
python3 detect.py

Detector de Puntos de Referencia Faciales​

  • Paso 1 Instalar dependencias
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/face_landmarker/raspberry_pi
  • Paso 2 Ejecuta el script de configuración para instalar las dependencias necesarias
sh setup.sh
  • Paso 3 Una vez que la configuración esté completa, puedes ejecutar el archivo fuente para iniciar el marcador de puntos faciales.
python3 detect.py

Detector de Puntos de Referencia de Manos​

  • Paso 1 Instalar dependencias
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/hand_landmarker/raspberry_pi
  • Paso 2 Ejecuta el script de configuración para instalar las dependencias necesarias
sh setup.sh
  • Paso 3 Una vez que la configuración esté completa, puedes ejecutar el archivo fuente para iniciar hand landmaker.
python3 detect.py

Detector de Puntos de Referencia de Pose​

  • Paso 1 Instalar dependencias
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/pose_landmarker/raspberry_pi
  • Paso 2 Ejecuta el script de configuración para instalar las dependencias necesarias
sh setup.sh
  • Paso 3 Una vez que la configuración esté completa, puedes ejecutar el archivo fuente para iniciar el marcador de poses.
python3 detect.py

Recursos​

Soporte técnico​

¡Gracias por elegir nuestros productos! Estamos aquí para brindarle diferentes tipos de soporte para asegurar que su experiencia con nuestros productos sea lo más fluida posible. Ofrecemos varios canales de comunicación para satisfacer diferentes preferencias y necesidades.

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