teachable_detector_init

ZumiAI.teachable_detector_init(model_path='model_unquant.tflite', lable_path='labels.txt')

스트리밍되는 카메라 영상에서 티처블 머신 모델 인식 기능을 초기화합니다.

이 함수는 구글의 ‘티처블 머신’을 사용하여 직접 학습시킨 이미지 인식 모델을 주미의 카메라 스트리밍 영상에 적용할 수 있도록 준비합니다. 모델 파일(.tflite)과 클래스 이름이 담긴 라벨 파일(.txt)을 지정하여, 주미가 사용자가 학습시킨 특정 물체나 제스처 등을 인식할 수 있도록 설정합니다.

매개변수:

• model_path (str, optional) – 티처블 머신으로 학습시킨 모델 파일(.tflite)의 경로. 기본값은 ‘model_unquant.tflite’입니다.

• label_path (str, optional) – 모델이 인식할 각 클래스(카테고리)의 이름이 적힌 라벨 파일(.txt)의 경로. 기본값은 ‘labels.txt’입니다.

반환:

이 함수는 값을 반환하지 않습니다.

예제

>>> # 기본 모델과 라벨 파일로 티처블 머신 인식 기능 초기화
>>> zumiAI.teachable_detector_init()
>>> print("티처블 머신 인식 기능이 기본 설정으로 초기화되었습니다.")

>>> # 'my_custom_model' 폴더에 있는 모델과 라벨 파일로 초기화하는 경우
>>> zumiAI.teachable_detector_init(model_path='my_custom_model/model.tflite',
>>>                               label_path='my_custom_model/labels.txt')
>>> print("사용자 정의 티처블 머신 모델로 초기화되었습니다.")

>>> zumiAI.camera_stream_start() # 카메라 스트리밍 시작 (필수)
>>> zumiAI.teachable_detector_start() # 티처블 머신 인식 시작
# ... 티처블 머신 인식 로직 ...
>>> zumiAI.teachable_detector_stop() # 티처블 머신 인식 중지

참고

• 티처블 머신으로 학습시킨 모델 파일과 라벨 파일은 파이썬 스크립트와 같은 폴더에 있거나, 정확한 경로를 지정해 주어야 합니다.

• 이 함수로 초기화한 후, teachable_detector_start() 함수를 호출해야 실제로 인식이 시작됩니다.

• 이 기능은 주미 자체의 하드웨어 기능이 아니라, PC 기반 소프트웨어로 처리됩니다.