最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法
ラズパイでAI画像認識環境構築
ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。
前提
ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。
- Raspberry Pi 4
- Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2022-01-28(Bullseye)
- USBカメラ
SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。
上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Picamera -> Picamera2)関係でそのままでは動かないため、USBカメラを使っています。
初期設定
特別な初期設定は不要です。基本的な初期設定に関しては、ネット情報や書籍を参照ください。
私は、VNCやエディタ（VS Code）のセットアップを実施します。
AI環境セットアップ
起動した後、セットアップしていきます。TensorFlow関係は、公式より速いと噂の最速エンジニアのPINTOさん謹製のバイナリを使用します。
ターミナルで以下のコマンドを実行していけばセットアップ完了です。
OpenCV
$ pip3 install opencv-python
ONNX runtime
$ pip3 install onnxruntime
TensorFlow
$ sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran libgfortran5 \
libatlas3-base libatlas-base-dev libopenblas-dev libopenblas-base libblas-dev \
liblapack-dev cython3 libatlas-base-dev openmpi-bin libopenmpi-dev python3-dev
$ sudo pip3 install pip --upgrade
$ sudo pip3 install keras_applications==1.0.8 --no-deps
$ sudo pip3 install keras_preprocessing==1.1.0 --no-deps
$ sudo pip3 install numpy==1.22.1
$ sudo pip3 install h5py==3.1.0
$ sudo pip3 install pybind11
$ pip3 install -U --user six wheel mock
$ wget "https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/main/tensorflow-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64_numpy1221_download.sh"
$ sudo chmod +x tensorflow-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64_numpy1221_download.sh
$ ./tensorflow-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64_numpy1221_download.sh
$ sudo pip3 uninstall tensorflow
$ sudo -H pip3 install tensorflow-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64.whl
参照： https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin
TensorFlowLite
$ wget "https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/main/2.8.0/download_tflite_runtime-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64.whl.sh"
$ chmod +x download_tflite_runtime-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64.whl.sh
$ ./download_tflite_runtime-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64.whl.sh
$ sudo pip3 install --upgrade tflite_runtime-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64.whl
参照： https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin
以上で完了です。PyTorchとか他の環境が必要な人は…まあよしなに。
ラズパイで動くAI画像認識アプリ
以下あたりを試してみましょう。だいたい動きました（動かないものもある）。オススメは、やはりPINTO_model_zooですね。
まとめ
ラズパイでAI画像認識を動かしてみました。Picameraが2になって大きく変わってしまったのは辛いですね。またPicamera2でAI画像認識する方法も試していきたいと思います。
参考記事
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Author And Source
この問題について(最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://zenn.dev/karaage0703/articles/3d3d443244da2c著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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