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树莓派上的 TensorFlow Lite：从零开始的摄像头图像识别

article 2025/3/18 15:36:40

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1. 引言

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，越来越多的开发者希望在嵌入式设备（如树莓派）上运行 AI 模型，实现目标检测、人脸识别等功能。TensorFlow Lite（TFLite） 是 Google 专为移动端和嵌入式设备优化的轻量级 AI 计算引擎，它可以在资源受限的环境中高效运行 AI 模型。

在本篇博文中，我们将带你理解 TensorFlow Lite 到底是什么，它如何在树莓派上运行，并通过摄像头实现实时目标检测。
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2. 什么是 TensorFlow？它到底是什么？

TensorFlow（简称 TF）是 Google 开发的一个开源人工智能工具，用于构建和训练 神经网络模型。但在 AI 领域，很多初学者对“框架”这个词感到困惑。
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2.1 “框架”到底是什么意思？

“框架”（Framework）可以理解为一个工具集合，它提供了一整套标准化的方法，帮助开发者快速实现 AI 模型训练和推理。

简单来说，TensorFlow 不是一个 AI 模型，而是一个 AI 工具包，它提供了：

数学计算工具（处理矩阵运算、梯度计算）
自动求导（训练神经网络时自动计算梯度）
GPU/TPU 加速（让 AI 计算更快）
模型格式和优化（将训练好的模型转换为轻量级格式）

示例：

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(3.0)
y = x * 2 + 1
print(y.numpy())  # 7.0

2.2 TensorFlow Lite（TFLite）是什么？

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的 轻量版，它的目标是让 AI 模型在移动端、树莓派、嵌入式设备上运行。

它和标准 TensorFlow 的区别：

特性	TensorFlow	TensorFlow Lite
主要用途	训练 & 推理	仅用于推理
设备	服务器 / PC	嵌入式 / 移动设备
计算需求	需要高性能 GPU/TPU	适用于低功耗设备
文件大小	较大	经过优化，文件更小

示例：

import tflite_runtime.interpreter as tflite
interpreter = tflite.Interpreter(model_path="mobilenet_v1.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

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3. meta-tensorflow-lite 层能提供什么？

在 Yocto 项目中，meta-tensorflow-lite 是一个 扩展 Yocto 生态的 AI 组件层，它的作用是让 TensorFlow Lite 在 Yocto 系统上运行。

3.1 meta-tensorflow-lite 目录结构解析

tree -L 3 meta-tensorflow-lite

这个层提供了：

TensorFlow Lite C++ 运行时库（libtensorflow-lite_2.16.2.bb）
Python API 支持（python3-tensorflow-lite_2.16.2.bb）
示例应用（tensorflow-lite-label-image_2.16.2.bb）
性能测试工具（tensorflow-lite-benchmark_2.16.2.bb）

示例：

bitbake python3-tensorflow-lite

4. 在树莓派上运行 TensorFlow Lite 进行摄像头图像识别

4.1 配置 Yocto 镜像

IMAGE_INSTALL:append = " python3-tensorflow-lite python3-opencv v4l-utils"
bitbake core-image-minimal

4.2 运行摄像头目标检测

import cv2
import numpy as np
import tflite_runtime.interpreter as tflite

interpreter = tflite.Interpreter(model_path="ssd_mobilenet_v2.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    img_resized = cv2.resize(frame, (300, 300))
    input_tensor = np.expand_dims(img_resized, axis=0)

    interpreter.set_tensor(interpreter.get_input_details()[0]['index'], input_tensor)
    interpreter.invoke()
    output_data = interpreter.get_tensor(interpreter.get_output_details()[0]['index'])

    print("检测结果:", output_data)
    cv2.imshow('Camera', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()