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# System prepended metadata

title: Node-Red 結合Google Teachable Machine進行圖像辨識
tags: [Node-RED]

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disqus: ahb0222
GA : G-VF9ZT413CG
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# Node-Red 結合Google Teachable Machine進行圖像辨識
> [color=#40f1ef][name=LHB阿好伯, 2021/09/25][:earth_africa:](https://www.facebook.com/LHB0222/)
###### tags: `Node-RED`
[TOC]

# 安裝節點
:::success
node-red-contrib-teachable-machine
:::
https://flows.nodered.org/node/node-red-contrib-teachable-machine
![](https://hackmd.io/_uploads/Bk7UHjhXF.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/BkdejihmK.png)

# 訓練模型

使用之前訓練好的口罩辨識模型
[口罩辨識訓練機_Google Teachable Machine 與Raspberry Pi構建TensorFlow Lite應用](/4-FA8PJMQ7SpOSivA38CIg)
![](https://hackmd.io/_uploads/S1tKDoh7t.png)

訓練好並上傳模型
![](https://hackmd.io/_uploads/SySjPj2mY.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/SJLqUjhXK.png)

可以得到一個網址
https://teachablemachine.withgoogle.com/models/OojmrMyUT/

再來只需要將網址貼到節點上即可
![](https://hackmd.io/_uploads/BJyYKi2XY.png)

後續使用ESP32-Cam以MQTT的方式傳入
可以看到辨識效果非常好

![](https://hackmd.io/_uploads/B1pyKin7Y.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/HJ2bto27Y.png)

輸出的結果也非常簡單
在後續很容易可以再進行處理
![](https://hackmd.io/_uploads/BkUvto2Qt.png)

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![](https://i.imgur.com/nHEcVmm.jpg)


