TensorFlow Lite 视觉感知示例

You 2023-12-30 23:49:32  65883

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TensorFlow Lite 视觉感知示例

以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。需要一个适用于该任务的TensorFlow Lite模型。

import numpy as np
import tflite_runtime.interpreter as tflite

# 加载TensorFlow Lite模型
interpreter = tflite.Interpreter(model_path="pose_estimation_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入和输出张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 获取摄像头帧图像
frame = capture_frame()

# 预处理图像（根据模型需求进行预处理）
processed_frame = preprocess_frame(frame)

# 将预处理后的图像设置为输入张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], processed_frame)

# 运行推理
interpreter.invoke()

# 获取输出结果
pose_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

# 解析姿态估计结果
parsed_pose = parse_pose(pose_data)

# 可视化姿态结果
visualize_pose(parsed_pose)

这个示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行视觉感知任务，例如人体姿态估计。确保将模型文件、摄像头输入和其他数据预处理步骤适配到具体任务。

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