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reTerminalでMediaPipeを始める

MediaPipeは、マルチモーダル（例：ビデオ、オーディオ、任意の時系列データ）、クロスプラットフォーム（Android、iOS、ウェブ、エッジデバイス）の応用ML パイプラインを構築するためのGoogleのオープンソースフレームワークです。エンドツーエンドのオンデバイス推論を念頭に置いてパフォーマンス最適化されています。Mediapipeは現在活発に開発中で、reTerminalにMediapipeをインストールした後にそのまま実行できる複数のデモが含まれています。

ハードウェアの準備​

reTerminalPiCam
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ソフトウェアの準備​

公式ウェブサイトから Bullseye または Bookworm バージョンの Raspberry Pi 64 bit OS をインストールすることをお勧めします。新しい Raspbian OS をインストールしたい場合は、このガイドに記載されている手順に従ってください。

note

以前の OS バージョンでは、Python パッケージインストーラーである pip を使用して Python ライブラリを直接システム全体にインストールできました。しかし、Bookworm リリースでは変更が生じました。インストール中の潜在的な問題を軽減するため、現在は venv を使用して Python 仮想環境に pip 経由でパッケージをインストールする必要があります。

これらのコマンドを一つずつ実行すると、仮想環境が構築されます。

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

MediaPipeにおけるMLソリューション​

以下のコマンドを使用して、GitHubリポジトリをreTerminalデバイスにクローンすることから始めます：

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

必要なリソースが含まれているフォルダに移動してください。このディレクトリには、これから扱う4つのトピックがあります。

顔検出​

  • ステップ 1 最初のトピックでは、顔検出の依存関係をインストールします。以下のコマンドを使用して顔検出セクションに移動してください
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/face_detector/raspberry_pi
  • ステップ 2 セットアップスクリプトを実行して必要な依存関係をインストールします
sh setup.sh
  • ステップ 3 セットアップが完了したら、ソースファイルを実行して顔検出を開始できます
python3 detect.py

Face Landmarker​

  • ステップ 1 依存関係をインストールする
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/face_landmarker/raspberry_pi
  • ステップ 2 セットアップスクリプトを実行して必要な依存関係をインストールします
sh setup.sh
  • Step 3 Once the setup is complete, you can execute the source file to initiate face landmaker.
python3 detect.py

Hand Landmarker​

  • ステップ 1 依存関係をインストール
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/hand_landmarker/raspberry_pi
  • ステップ 2 セットアップスクリプトを実行して必要な依存関係をインストールします
sh setup.sh
  • Step 3 Once the setup is complete, you can execute the source file to initiate hand landmaker.
python3 detect.py

Pose Landmarker​

  • ステップ 1 依存関係をインストール
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/mediapipe_picam/pose_landmarker/raspberry_pi
  • ステップ 2 セットアップスクリプトを実行して必要な依存関係をインストールします
sh setup.sh
  • Step 3 Once the setup is complete, you can execute the source file to initiate pose landmaker.
python3 detect.py

リソース​

技術サポート​

弊社製品をお選びいただき、ありがとうございます！お客様の製品体験を可能な限りスムーズにするため、さまざまなサポートを提供いたします。異なる好みやニーズに対応するため、複数のコミュニケーションチャンネルをご用意しています。

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