全流程机器视觉工程开发(一)环境准备,paddledetection和labelme
前言
我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程,之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理,然后大概了解了一下,我发现现在的库其实已经很发展了,完全不需要用到非常多的理论,只需要知道开发过程就可以了,甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件,所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发,不涉及过多理论。
准备
现在准备一下机器视觉工程的前情提要。
我准备使用paddledetection来做机器视觉。什么是paddleDetection?你可以理解为paddlepaddle对于目前主流的机器学习模型做了一些整合,只需要使用paddleDetection库就可以做一个很方便的训练、预测等工作。
准备好paddledetection之后,也就是我们的模型工具之后,还需要对现有图片做一些简单的划分工作,这里就需要用到labelme工具来进行.
环境安装
我这个教程和别的教程不太一样。因为年代久远,paddledetection库的原始安装方式已经不太适用了,所以我这里重新写一个paddledetection安装方式。
主要流程大概如下:
- 安装anaconda
- 安装paddle库
- 安装CUDA库
- 去github上下载paddledetection仓库
- 给自己安装pycocotools和lap库
- 直接安装paddledetection的依赖包requirements.txt
- 安装paddledetection
流程
安装anaconda
这步略,不知道的可以浏览:Anaconda安装教程(超详细版)安装paddle库
这步略,参考paddle官网,不行就自己在csdn上搜,或者看我往期
这里给出官网链接:开始使用安装CUDA库
这步略,参考本人往期文章:简易机器学习笔记(十)Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境去github上下载paddledetection仓库
github链接:PaddleDetection
你要做的就是直接把这个仓库clone到本地,拉下来的项目大概是这样的
里面是这一大堆东西,暂时先不管是干嘛的,只需要先放在这里就可以了。
- pycocotools和lap库
到一般的教程了,这里会告诉你直接去安装requirements.txt,但是很多人现在可能会直接报错numpy的问题,这个可能是因为库实在是年久失修了,主要出问题的库实际上就那么两个,一个是pycocotools,一个是lap
首先可以尝试一下能不能直接安装这两个库,也就是直接尝试以下两条命令
pip install pycocotools
pip install lap
一般情况下这个pycocotools是没问题的,出问题的是这个lap库,我这里主要演示lap库怎么手动安装,pycocotools也是同理
首先我们找到两个库的github地址:
把这两个库clone到本地,大概是这样
在cmd中使用python尝试安装这个setup.py文件,指令大概是:
#path/to/setup.py指代setup.py的路径
python path/to/setup.py install
注意这条指令需要使用setuptools,怎么安装这个库不过多赘述了
一般这样手动安装就可以正常安装成功了,pycocotools和lap库都是这样安装的。
- 直接安装paddledetection的依赖包requirements.txt
lap库和pycocotools安装完毕后,基本上问题就不大了。现在只需要使用以下指令来对paddledetection包中的requirements进行安装就行了
#path/to/requirements.txt 指代paddledetection库下的requirements.txt的路径
pip install -r path/to/requirements.txt
我们可以打开requirements.txt来看一看,里面也只有一些库的名字而已
- 安装paddledetection
到这里基本上就快安装完了,只需要最后一步,就是安装paddledetection,流程和安装lap库差不多
#path/to/setup.py 指代paddledetection库下的setup.py的路径
python path/to/setup.py install
数据标注工具labelme
刚刚我们安装完了paddledetection库,也就是准备好模型,接下来要准备的就是数据标注工具labelme
这个比较简单,直接参考博客:添加链接描述
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