Alışverişlerinizi Robotistan’dan Yapın

Faydalı içerikler oluşturarak size yardımcı olmak istiyoruz. Aynı zamanda uygun fiyat, hızlı teslimat ve kaliteli hizmetle Robotistan.com’da hizmet veriyoruz. Siz de alışverişlerinizi robotistan.com‘dan yaparak bize yardımcı olabilirsiniz 🙂

Raspberry Pi ile Nesne Tanımlama(RecogPi)

Günümüzün en popüler konularından biri yapay zeka. Biz de bu projemizde Google’ın açık kaynak kodlu yapay zeka kütüphanesi Tensorflow’u kullanarak bir yapay zeka projesi yaptık.

Raspberry Pi’ye taktığımız kamera vasıtasıyla o an görüntülenen nesne Tensorflow’a analiz etmesi için gönderilir. Analiz sonucu daha önceden Tensorflow’a öğretilen nesnelerle karşlaştırılır. Karşılaştırma sonucu Tensorflow bize nesnenin ne olacağına dair beş tane tahmin sunar ve bu tahminleri gösterdiğimiz nesneye benzeme oranına göre puanlandırır.

Gerekli Malzemeler:

Butona bastığımızda kamera bir fotoğraf çeker. Çekilen fotoğraf TensorFlow a gönderilir ve görüntünün işlenmesi yapılır. Daha önce bahsettiğimiz gibi TensorFlow görüntüyü anlamlandırmaya çalışır ve  görüntünün ne olabileceğine dair 5 tane tahmin yapıyor. Genelde üstteki 2 tahmin en yakın tahminlerdir. Biz bu tahminlerden ilkini yazıdan sese çevirme uygulaması olan Flite ile yazıdan sese çevirip okutacağız. LCD Ekrana da tahminlerin hepsini veya istenilen kadarını yazdıracağız. Biz iki tane yazdırdık.

Raspberry Pi üzerinde ses çıkışı yapabilecek bir cihaz olmadığı için bir hoparlöre ihtiyacımız var. Biz de lehim yeteneklerimizi geliştirmek için Kendin Yap Hoparlör Kiti’ni kullandık. İsterseniz siz de bu kiti satın alabilirsiniz fakat herhangi bir hoparlör de işimizi görecektir. Hatta kulaklık bile takılabilir.

LCD Ekran’ımız da headerleri ayrı bir şekilde geliyor. Header’ı LCD Ekranın pinlerine lehimledikten sonra Dijital Metre yazımızda olduğu gibi LCD Ekranın 3. pinine 1k Ohm değerinde bir direnç lehimliyoruz.

Daha sonra Hoparlörün USB kablosunu Raspberry Pi’nin USB girişlerinden birine takıyoruz. Hoparlörümüz gücünü buradan alacak. Hoparlörümüzün 3.5mm jakını da Raspberry Pi’nin 3.5mm jak girişine takıyoruz.

Raspberry Pi Hoparlör Bağlantısı

Kameramızı da fotoğraftaki gibi şerit kablonun mavi bantlı tarafı USB portlara bakacak şekilde Raspberry Pi’ye takalım.

Raspberry Pi’ye Kamera Montajı

Daha sonra GPIO bağlantılarını aşağıdaki görsellere göre yapıyoruz ve yazılım kısmına geçiyoruz.

GPIO Bağlantıları (Kutusuz)

Projelerini bizim yaptığımız gibi kutuya koymak isteyen arkadaşlar yer kazanmak için bağlantıları aşağıdaki gibi yapabilirler.(NOT: LCD ekran boyutları farklı olsa da bağlantıları aynı yapılmaktadır. Ancak farklı boyutlarda ekran kullanmak için kod kısmında biraz değişiklik yapılması gerekir. Biz 20×4 LCD ekran kullandık.)

GPIO Bağlantıları(Kutulu)

Raspberry Pi’ye Tensorflow yüklemek:

  • Belirtmek isterim ki bu işlem yaklaşık 3 saat sürmektedir.
  • Terminale bu komutu girerek Tensorflow kütüphanesini cihazımıza indiriyoruz.
    git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  • Daha sonra cd tensorflow komutuyla indirilen klasöre giriyoruz.
  • Tensorflow klasörüne girdikten sonra sırasıyla aşağıdaki komutları uyguluyoruz.

-tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh
-sudo apt-get install -y autoconf automake libtool gcc-4.8 g++-4.8
-cd tensorflow/contrib/makefile/downloads/protobuf/
-./autogen.sh
-./configure
-make
-sudo make install
-sudo ldconfig
-cd ../../../../..
-export HOST_NSYNC_LIB=`tensorflow/contrib/makefile/compile_nsync.sh`
-export TARGET_NSYNC_LIB="$HOST_NSYNC_LIB"
-make -f tensorflow/contrib/makefile/Makefile HOST_OS=PI TARGET=PI \ OPTFLAGS="-Os -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -ftree-vectorize" CXX=g++-4.8

TensorFlow yüklenmesi bittiyse Tensorflow’u kullanacak programı yüklemeye geçelim.

Projemizin çalışması için gerekli kodlar çok uzun ve ayrı dosyalar halinde olduğu için dosyaları sıkıştırılmış klasör halinde paylaşmayı tercih ettik.

Dosyaları buradan indirebilirsiniz.

İndirdikten sonra sıkıştırılmış dosyaları Raspberry Pi’nin “/home/pi” klasörüne çıkartıyoruz.

Daha sonra terminalde sırasıyla
cd robot

sudo bash yukle.sh

komutlarını giriyoruz.

Projemizi “robot” klasörü içindeki “image.py” dosyasından çalıştırabilir(Python 2) üzerinde istediğiniz değişiklikleri yapabilirsiniz.

Projemiz bitti şimdi test edelim.

Başka bir projede görüşmek üzere..

Paylaş

Yorumları Görüntüle

  • Merhaba robotistan ailesi,
    Bütün devreyi kurdum devrede hiçbir sıkıntı yok. Lakin tensorflow kurulumunu yaparken
    Son adimdaki

    -make -f tensorflow/contrib/makefile/Makefile HOST_OS=PI TARGET=PI \ OPTFLAGS="-Os -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -ftree-vectorize" CXX=g++-4.8
    Kodunu yazdıktan sonra 1 dk sonra ekran donuyor sonrasında raspberry pi da donuyor. Ve hiçbir işlem yapamıyorum .(bagladigim klavyedeki numlock tuşunu bile kapatamiyorum) Kurulup kurulmadağından emin olmadığım için size yazmak zorunda kaldım .Daha önce böyle bir sorunla karşılaştınız mı?
    Eğer karşılaşmadınız ise sorun sizce ne olabilir ..Anlayışınız Ve Yardımınız için şimdiden teşekkür ederim.

    • Merhaba Recep, Raspbian'ın güncel sürümlerine yüklerken biz de aynı hata ile karşılaştık. Raspberry Pi ayarlarından Raspberry Pi'nin komut satırında başlamasını sağlamak bizim için bu problemi çözdü. Daha sonra komut satırına "startx" yazarak tekrar masaüstü ortamının açılmasını sağlayabilirsin.

      • Merhaba Ali ALTUNTAŞ, bizde de aynı hatayı verdi dediğiniz gibi startx kodunu yazdıktan sonra " failed ....." veriyor bize yardımcı olabilirmisiniz

        • Eğer Raspbian'ın masaüstü ortamına sahip olmayan Lite sürümünü kullanıyorsanız, "startx" komutu verdiğinizde masaüstü mevcut olmadığı için hata alırsınız.

          • İlginiz için teşekkür ederim. Tensorflow dosyasına Yüklenen dosyalar içine karekterlerle başlayan belgeleri yüklemiyor ya da görmüyor mesela .gitignore belgesini yükleyemiyor bu sorun için bize yardımcı olabilirmisiniz

      • Merhaba arkadaşlar bizde tam son kısım bitti derken dondu ekran ve ayarlara gidemiyoruz,ve yüklemesi çok uzun sürüyor ne yapmalıyız? Yardımcı olur musunuz?

  • Merhaba robotistan ekibi arkadaşlar. Çalışmalarınızdan dolayı sizleri tebrik ederim. çok beğendim.

  • çok teşekkür ederiz güzel bilgi fakat yapım aşamasının videosu varmı varsa link alabilirmiyim

  • Herşeyi yaptım projeyi çalıştırdığımda
    >>>%Run image.py
    File"/home/pi/robot/image.py", line 205
    print "butona basildi"
    SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'
    Hatası alıyorum lütfen yardımcı olun.

    • kodu python 2 ile compile ediniz. pyhton 3 sürümlerinden sonra syntaxta değişiklikler oldu

      • kodu phyton 2 ile compile etmeye thonny izin vermiyor pyhton 3 ve sonrasını destekliyor lütfen şu yazıyı ya düzeltin ya da yayından kaldırın...

  • Merhabalar gösterilen her nesneyi tanıyor mu bu nesneleri kim ögretti Tensorflow'a yani ben mesala başka bir nesne tanıtmak istiyorum nasıl yapabilirim ? yazı için teşekkürler.

    • Merhaba, Tensorflow Google'ın geliştirmiş olduğu yapay zeka API'sidir. Dolayısıyla nesneleri öğreten herhangi birisi değildir, yapay zeka kendisi öğrenmektedir.

  • Merhaba ,
    3 saatin sonunda böyle bir hata aldım fakat ne anlama geidiğini pek anlamadım.
    virtual memory exhausted: Cannot allocate memory
    tensorflow/contrib/makefile/Makefile:749: recipe for target '/home/pi/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/gen/obj/tensorflow/core/kernels/training_ops.o' failed
    make: *** [/home/pi/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/gen/obj/tensorflow/core/kernels/training_ops.o] Error 1

  • Merhabalar tüm kurumları yaptım devreyi oluşturdum butona basıldığında resim çekiyor img13 diye atıyor ama nesneyi tanımlamıyor şöyle bir hata veriyor run_and_parse_inception.sh: line 3: tensorflow/contrib/pi_examples/label_image/gen/bin/label_image: No such file or directory
    lcd ekranda böyle bir hata çıkıyor yardım edebilirmisiniz ?

  • merhaba LÜTFEN YARDIMCI OLUN PROJE ÖDEVİM HEPSİ TAMAM FAKAT run_and_parse_inception.sh HATASI ALIYORUM YARDIMCI OLUN LÜTFEN KODLARDA EKSİKLER VAR HERALDE YARDIMCI OLUN

En Son İçerik

  • Arduino
  • Arduino C# Projeleri ve Uygulamaları

Arduino ve C# ile Mesafe Ölçer – 4. Ders

Sonraki Ders > < Önceki Ders Arkadaşlar merhaba, bu dersimizde HC-SR04 sensörü ile ölçtüğümüz mesafeyi seri haberleşme yardımıyla anlık olarak…

1 gün Önce
  • Arduino
  • Arduino Programlama ve Dersler
  • Arduino Projeleri
  • Genel

Arduino İle MQ Gaz Sensörlerinin Kullanımı – Yanıcı Gaz Alarmı

< 18. Derse Dön Arkadaşlar herkese selamlar ! Daha önce hiç gaz sensörü kullandınız mı? Bu yazımızda MQ serisinden bahsedeceğiz…

2 hafta Önce
  • Arduino
  • Arduino Programlama ve Dersler
  • Arduino Projeleri
  • Genel

Arduino İle Yağmur Sensörü Kullanarak Yağmur Alarmı Yapalım

19. Derse Geç > < 17. Derse Dön Herkese selamlar ! Bu yazımızda ise yağmur sensörü kullanarak Arduino ile Yağmur…

3 hafta Önce
  • Arduino
  • Arduino C# Projeleri ve Uygulamaları

Arduino ve C# Haberleşmesi ile RGB Led Kontrolü – 3. Ders

Sonraki Ders > < Önceki Ders Arkadaşlar merhaba, Arduino ve C# haberleşmesi serisinin 3. yazısında RGB led kontrolü yapabileceğimiz bir…

4 hafta Önce
  • Arduino
  • Arduino Programlama ve Dersler
  • Arduino Projeleri
  • Genel

Arduino İle Toprak Nem Sensörü Kullanarak Nem Ölçer Yapımı

18. Derse Geç > < 16. Derse Dön Merhaba arkadaşlar ! Arduino serimiz boyunca keyifli projeler yaptık ve bu yazımızda…

4 hafta Önce
  • Arduino
  • Arduino Programlama ve Dersler

Arduino Bluetooth Modülü Kullanımı ve RGB LED Kontrolü

16. Derse Geç > < 14. Derse Dön Merhabalar. Bugün sizlerle beraber Arduino UNO ile bluetooth modülü kullanacağız. Sonrasında da…

1 ay Önce