写出用tensorflow基于树莓派摄像头米桶储量计量的代码
时间: 2023-06-24 07:04:23 浏览: 46
以下是用TensorFlow基于树莓派摄像头米桶储量计量的代码:
```python
import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 设置摄像头参数
cam_width = 640
cam_height = 480
cam_fps = 30
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cam_width)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cam_height)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, cam_fps)
# 初始化米桶参数
bucket_height = 20 # 米桶高度(cm)
bucket_radius = 30 # 米桶半径(cm)
# 循环读取摄像头图像
while True:
ret, frame = cap.read()
# 转换图像为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 裁剪图像
x1, y1 = int(cam_width/2 - bucket_radius), int(cam_height/2 - bucket_height)
x2, y2 = int(cam_width/2 + bucket_radius), int(cam_height/2)
crop_img = gray[y1:y2, x1:x2]
# 缩放图像
scale_img = cv2.resize(crop_img, (224, 224))
# 归一化图像
norm_img = scale_img / 255.0
# 预测储量
pred = model.predict(np.expand_dims(norm_img, axis=0))[0][0]
volume = pred * bucket_height * np.pi * bucket_radius**2
# 显示图像和储量
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.putText(frame, 'Volume: {:.2f} L'.format(volume), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,以上代码仅供参考,具体的实现可能需要根据具体情况进行修改。同时,还需要训练一个合适的模型来实现储量预测功能。
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