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Comenzando con MediaPipe en reTerminal

MediaPipe es un marco de código abierto de Google para construir pipelines multimodales (por ejemplo, video, audio, datos de series temporales) y multiplataforma (Android, iOS, web, dispositivos de borde) aplicados al aprendizaje automático. Está optimizado para un rendimiento con inferencia en el dispositivo de extremo a extremo. MediaPipe está actualmente en desarrollo activo e incluye múltiples demostraciones, que se pueden ejecutar directamente después de instalar MediaPipe en el reTerminal.

Preparación del hardware​

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Preparación del software​

Recomendamos instalar la versión Bullseye o Bookworm de Raspberry Pi 64 bit OS desde su sitio web oficial. Si prefieres instalar un nuevo sistema operativo Raspbian, por favor sigue los pasos descritos en esta guía.

note

En versiones anteriores del sistema operativo, las bibliotecas de Python se podían instalar directamente a nivel del sistema utilizando pip, el instalador de paquetes de Python. Sin embargo, en la versión de Bookworm, ha habido un cambio. Para evitar posibles problemas durante la instalación, ahora es necesario instalar los paquetes a través de pip en un entorno virtual de Python usando 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 ML en MediaPipe​

Comienza clonando el repositorio de GitHub en tu dispositivo reTerminal utilizando el siguiente comando:

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

Navega a la carpeta que contiene los recursos necesarios. En este directorio, encontrarás cuatro temas que cubriremos.

Detección de rostros​

  • Paso 1 Para nuestro primer tema, instalaremos las dependencias para la detección de rostros. Ve 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 del rostro​

  • Paso 1 Instala las 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 del rostro.
python3 detect.py

Detector de puntos de referencia de la mano​

  • Paso 1 Instala las 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 el marcador de puntos de la mano.
python3 detect.py

Detector de puntos de referencia de pose​

  • Paso 1 Instala las 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 puntos de la pose.
python3 detect.py

Recursos​

Soporte técnico​

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