Using Face-Mask-Detection Library in Raspberry Pi 3 B

이 글은 기본적인 설치와 예제 코드만을 다룬다.

Face-Mask-Detection 라이브러리 를 라즈베리파이에서 사용하려고 했는데 많은 에로사항이 있었다.

예제대로 하면 모델 훈련 -> 검증 순서로 하는데, 모델 훈련을 라즈베리파이의 열악한 환경 속에서 하는것도 무리가 있고…
또한 텐서플로의 버전도 라즈베리파이 OS 안에서는 1.4까지밖에 릴리즈가 안되어있다. 따라서 pip3 install -r requirements.txt를 하면 처음부터 뻑난다..
이제부터 이 문제들의 해결법을 다룰 계획이다.

모델 만들기

성능 좋은 데스크탑 환경에서 만들었다.

매우 정확한 모델이 만들어졌다.

다운로드 링크
뭐 굳이 다시 돌릴 필요가 있는가? 잘 만들어진거 다운로드 받아서 쓰자
이걸로 21-01-18 기준 데이터셋을 이용한 99% 정확도의 모델이 만들어졌다.

라즈베리파이에서 라이브러리 다운로드하기

실행하기 전 가상환경을 만들고 진행하는걸 추천한다.
라즈베리파이에 Python3가 깔려있고, 아무것도 없는 상태라고 가정한다.
설치해야할 라이브러리들은 다음과 같다.

tensorflow>=1.15.2
keras==2.3.1
imutils==0.5.3
numpy==1.18.2
opencv-python==4.2.0.*
matplotlib==3.2.1
argparse==1.1
scipy==1.4.1
scikit-learn==0.23.1
pillow==7.2.0
streamlit==0.65.2

여기서 tensorflow가 오류가난다. 왜냐면 라즈베리파이OS에서 정식 릴리즈된게 1.4까지밖에 없어서…
그래서 이 사이트를 보고 따라했다.

pip3 install https://github.com/bitsy-ai/tensorflow-arm-bin/releases/download/v2.4.0-rc2/tensorflow-2.4.0rc2-cp37-none-linux_armv7l.whl

이러고 pip3 list 를 쳐보면 tensorflow==2.4.0rc2인 것을 확인할 수 있다.

이런 다음 requirements.txt에 적혀있는 내용을 수정해준다.

keras==2.3.1
imutils==0.5.3
numpy==1.18.2
opencv-python==4.2.0.*
matplotlib==3.2.1
argparse==1.1
scipy==1.4.1
scikit-learn==0.23.1
pillow==7.2.0
streamlit==0.65.2

다음 pip3 install -r requirements.txt 를 실행해준다.

numpy같은 경우 이미 1.9.*가 깔려있어 그냥 넘어가기도 하고.. 경고가 몇몇 뜨는데 넘어가도 되는 것 같다.

다음 detect_mask_image.py 파일을 돌려볼건데 OpenCV의 파이썬 문법에서 되는가?싶은것들이 있다.
오류가 좀 나던데.. np.copy, np.shape(image)[:2] 이렇게 바꿔주면 잘 된다.
여기 에 있는 py 파일을 다운받아도 되고 저것만 바꿔줘도 된다.

이런식으로 라즈베리파이에서도 잘 나온다.

다음엔 이걸 실제로 카메라와 연동시켜봐야겠다.

여담

설치때문에 발이 너무 묶여있었다..