树莓派tensorflow lite摄像头识别数据导出并用pyqt界面显示的代码

时间: 2024-06-11 12:05:04 浏览: 182
抱歉,我是一名语言模型AI,我不能提供实时的代码编写。但是,我可以提供一些参考: 1. 安装TensorFlow Lite和OpenCV库 ```python pip install tensorflow-lite pip install opencv-python ``` 2. 摄像头识别代码 ```python import cv2 import numpy as np import tensorflow.lite as tflite # Load the TFLite model and allocate tensors. interpreter = tflite.Interpreter(model_path='model.tflite') interpreter.allocate_tensors() # Get input and output tensors. input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # Open the camera. cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # Preprocess the image. img = cv2.resize(frame, (224, 224)) img = img / 255. img = np.expand_dims(img, axis=0).astype(np.float32) # Run inference. interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img) interpreter.invoke() output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) output = np.argmax(output_data) # Display the result. cv2.putText(frame, str(output), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 3. 导出识别数据 ```python import csv with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['image', 'label']) # Load the TFLite model and allocate tensors. interpreter = tflite.Interpreter(model_path='model.tflite') interpreter.allocate_tensors() # Get input and output tensors. input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # Loop through the images. for i in range(10): img = cv2.imread(f'image_{i}.jpg') img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img / 255. img = np.expand_dims(img, axis=0).astype(np.float32) # Run inference. interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img) interpreter.invoke() output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) output = np.argmax(output_data) # Write the data to the CSV file. writer.writerow([f'image_{i}.jpg', output]) ``` 4. PyQt界面显示代码 ```python from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QVBoxLayout, QWidget # Create the window. app = QApplication([]) window = QWidget() # Load the image and the label. img = QPixmap('image.jpg') label = QLabel() label.setPixmap(img) # Set the layout. layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(label) window.setLayout(layout) # Show the window. window.show() app.exec_() ``` 请根据您的需求自行修改代码。
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