teachable machine lite

Teachable Machine Lite

by：meqdad darwish

説明

GoogleのTeachableマシンプラットフォームからロボット工学および組み込みシステム環境にエクスポートされたモデルを統合するために最適化された軽量Pythonパッケージ。この合理化されたバージョンのTeachable Machine Packageは、リソース制約のあるデバイス向けに特別に設計されているため、埋め込みアプリケーションで訓練されたモデルを簡単に展開および使用できます。効率と最小限の依存関係に焦点を当てたこのツールは、ロボット工学やIoTプロジェクトにより適したコア機能を維持します。

ソースコードはGithubで公開されています

ドキュメントWebサイトでプロジェクト（要件、インストール、例など）の詳細を読む

サポートされた分類器

画像分類：Teacable Machine Platform（ tflite拡張機能を備えたモデルファイル）のエクスポートおよび量子化されたTensorflow Liteモデルを使用します。

要件

パッケージの要件と依存関係の詳細については、ドキュメントをご覧ください

 Python >= 3.9

 numpy < 2.0 (v1.26.4 recommended)

Teachable Machine Liteパッケージをインストールする方法

pip install teachable-machine-lite

依存関係

numpy
tflite-runtime
Pillow

例

OpenCVを使用したTeachable Machine Liteパッケージの例：

 from teachable_machine_lite import TeachableMachineLite
import cv2 as cv

cap = cv . VideoCapture ( 0 )

model_path = "model.tflite"
labels_path = "labels.txt"
image_file_name = "screenshot.jpg"

tm_model = TeachableMachineLite ( model_path = model_path , labels_file_path = labels_path )

while True :
    ret , img = cap . read ()
    cv . imwrite ( image_file_name , img )

    results , resultImage = tm_model . classify_and_show ( image_file_name , convert_to_bgr = True )
    print ( "results:" , results )

    cv . imshow ( "Camera" , resultImage )
    k = cv . waitKey ( 1 )
    if k == 27 :  # Press ESC to close the camera view
        break

cap . release ()
cv . destroyAllWindows ()

resultsの値は、 labels.txtファイルのコンテンツに基づいて割り当てられます。

もっと。これらの例をご覧ください

リンク：

• ドキュメント

• ピピ

• ソースコード

• Teachable Machineプラットフォーム