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教程:使用 TensorFlow Lite 对来自相机的图像执行样本图像分类推断
本教程向您展示如何使用 TensorFlow Lite 图像分类推理组件在 Greengrass 核心设备上对来自本地摄像机的图像执行样本图像分类推断。该组件包括以下组件依赖关系:
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TensorFlow 精简版图像分类模型存储组件
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TensorFlow 精简版运行时组件
注意
本教程访问了 Raspberry Pi
有关在 Greengrass 设备上进行机器学习的更多信息,请参阅。执行机器学习推理
先决条件
要完成本教程,必须先完成本教程教程:使用 TensorFlow Lite 执行样本图像分类推断。
您需要以下项目:
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一款带有摄像头接口的 Linux Greengrass 核心设备。本教程将在以下支持的设备之一上访问摄像头模块:
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Raspberry Pi
运行树莓派操作系统 (以前称为 Raspbian)
有关设置 Greengrass 核心设备的信息,请参阅。教程:Amazon IoT Greengrass V2 入门
核心设备必须满足以下要求:
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在运行亚马逊 Linux 2 或 Ubuntu 18.04 的 Greengrass 核心设备上,设备上安装了 GNU
C 库 (glibc) 2.27 或更高版本。 -
在 armv7L 设备上,例如 Raspberry Pi,设备上安装了 OpenCV-Python 的依赖关系。运行以下命令来安装依赖项。
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
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运行 Raspberry Pi OS Bullseye 的 Raspberry Pi 设备必须满足以下要求:
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NumPy 设备上安装了 1.22.4 或更高版本。Raspberry Pi OS Bullseye 包含的早期版本 NumPy,因此你可以运行以下命令在设备 NumPy 上进行升级。
pip3 install --upgrade numpy
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设备上已启用旧版相机堆栈。Raspberry Pi OS Bullseye 包含一个新的相机堆栈,该堆栈默认处于启用状态且不兼容,因此您必须启用旧版相机堆栈。
启用旧版相机堆栈
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运行以下命令打开 Raspberry Pi 配置工具。
sudo raspi-config
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选择 “接口选项”。
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选择 “旧版相机” 以启用旧版相机堆栈。
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重启 Raspberry Pi。
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对于 Raspberry Pi 或 NVIDIA Jetson Nano 设备,树莓派摄像头模块 V2-800 万像素,1080
p。要了解如何设置摄像机,请参阅 Raspberry Pi 文档中的连接摄像机 。
步骤 1:在设备上配置摄像头模块
在此步骤中,您将为设备安装并启用摄像头模块。在设备上运行以下命令。
第 2 步:验证您对默认通知主题的订阅
在中教程:使用 TensorFlow Lite 执行样本图像分类推断,您在Amazon IoT控制台中将 Amazon IoT MQTT 客户端配置为观看 TensorFlow Lite 图像分类组件针对该主题发布的 MQTT 消息。ml/tflite/image-classification
在Amazon IoT控制台中,验证此订阅是否存在。如果没有,请在将组件部署步骤 1:订阅默认通知主题到 Greengrass 核心设备之前,按照中的步骤订阅此主题。
步骤 3:修改 TensorFlow Lite 图像分类组件配置并进行部署
在此步骤中,您将配置 TensorFlow Lite 图像分类组件并将其部署到您的核心设备:
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在Amazon IoT Greengrass控制台
导航菜单中,选择组件。 -
在组件页面的公有组件选项卡上,选择
aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification
。 -
在 aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification 页面上,选择部署。
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从 “添加到部署” 中,选择以下选项之一:
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要将此组件合并到目标设备上的现有部署,请选择添加到现有部署,然后选择要修改的部署。
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要在目标设备上创建新部署,请选择创建新部署。如果您的设备上已有部署,选择此步骤将替换现有部署。
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在指定目标页面中,执行以下操作:
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在部署信息下,输入或修改部署的友好名称。
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在部署目标下,选择部署目标,然后选择下一步。如果您正在修改现有部署,则无法更改部署目标。
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在 “选择组件” 页面的 “公共组件” 下,确认已选择该
aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification
组件,然后选择 “下一步”。 -
在 “配置组件” 页面上,执行以下操作:
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选择推理组件,然后选择配置组件。
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在 “配置更新” 下,在 “要合并的配置” 框中输入以下配置更新。
{ "InferenceInterval": "60", "UseCamera": "true" }
通过此配置更新,该组件将访问您设备上的摄像头模块,并对摄像机拍摄的图像进行推理。推理代码每 60 秒运行一次。
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选择确认,然后选择下一步。
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在配置高级设置页面上,保留默认配置设置,然后选择下一步。
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在 “审阅” 页面上,选择 “部署”
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创建一个
deployment.json
文件来定义 TensorFlow Lite 图像分类组件的部署配置。此文件应如下所示:{ "targetArn":"
targetArn
", "components": { "aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification": { "componentVersion":2.1.0
, "configurationUpdate": { "InferenceInterval": "60", "UseCamera": "true" } } } }-
在
targetArn
字段中,按以下格式将
替换为部署目标的事物或事物组的 Amazon 资源名称 (ARN):targetArn
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事物:
arn:aws:iot:
region
:account-id
:thing/thingName
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事物组:
arn:aws:iot:
region
:account-id
:thinggroup/thingGroupName
-
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本教程使用组件版本 2.1.0。在
aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification
组件对象中,替换2.1.0
以使用不同版本的 TensorFlow Lite 图像分类组件。
通过此配置更新,该组件将访问您设备上的摄像头模块,并对摄像机拍摄的图像进行推理。推理代码每 60 秒运行一次。替换以下值
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运行以下命令在设备上部署 TensorFlow Lite 图像分类组件:
aws greengrassv2 create-deployment \ --cli-input-json file://
path/to/
deployment.json
完成部署可能需要数分钟。在下一步中,检查组件日志,以验证部署是否成功完成并查看推理结果。
步骤 4:查看推理结果
部署组件后,您可以在 Greengrass 核心设备的组件日志和控制台的 MQTT 客户端中Amazon IoT查看推理结果。Amazon IoT要订阅组件发布推理结果的主题,请参阅第 2 步:验证您对默认通知主题的订阅。
主题
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Amazon IoTMQTT 客户端-要查看推理组件在默认通知主题上发布的结果,请完成以下步骤:
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在Amazon IoT控制台
导航菜单中,选择测试,MQTT 测试客户端。 -
在 “订阅” 下,选择
ml/tflite/image-classification
。
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组件日志-要在组件日志中查看推理结果,请在 Greengrass 核心设备上运行以下命令。
sudo tail -f
/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log/greengrass/v2
如果您在组件日志或 MQTT 客户端中看不到推理结果,则表示部署失败或未到达核心设备。如果您的核心设备未连接到互联网或没有运行该组件所需的权限,则可能会发生这种情况。在您的核心设备上运行以下命令以查看Amazon IoT Greengrass核心软件日志文件。此文件包含来自 Greengrass 核心设备部署服务的日志。
sudo tail -f
/logs/greengrass.log
/greengrass/v2
有关更多信息,请参阅对机器学习推理进行故障排除。
后续步骤
本教程向您展示如何使用 TensorFlow 精简版图像分类组件以及自定义配置选项对相机拍摄的图像进行样本图像分类。
有关自定义公共组件配置或创建自定义机器学习组件的更多信息,请参阅自定义您的机器学习组件。