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# System prepended metadata

title: 無人車程式教學
tags: [python]

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# 無人車程式教學

###### tags: `python`

## 步驟一: videotape.py

可在此行尋找你的相機，使用電腦本身的相機請打上0，外接則打上1
![](https://i.imgur.com/PUg5054.png)

執行後，會出現一個frame的視窗
![](https://i.imgur.com/rIxoDsW.png)

點擊視窗按'S'，會出現"file name:"，這時請輸入你的檔名，輸入完即開始拍攝
![](https://i.imgur.com/79guZpy.png)

再按一次'S'則結束拍攝，他會在與videotape.py同個資料夾出現你拍攝的檔案。

## 步驟二: video to picture.py

執行後，會出現"input filename:"，需要你輸入你要把照片切割的檔名，他會在與video to picture.py同個資料夾尋找你輸入的檔案，最後在同個資料夾輸出切好的照片
![](https://i.imgur.com/rPvAvFy.png)

當然，你也可以在此行更改你的輸出路徑
![](https://i.imgur.com/rlMHE5r.png)

## 步驟三: label.py

此程式有幾處地方需要去更改，首先
label_dict請改成你要訓練的數量與名稱
__train_dir改成你的訓練集的路徑
__test_dir改成你的測試集的路徑
![](https://i.imgur.com/NzCtVnB.png)

### 注意!!
你必須在訓練集與測試集，再創幾個你預訓練的物件相同名稱的資料夾
例:
![](https://i.imgur.com/Nz9Tgbh.png)

然後把train_generator和test_generator的classes也改成你要訓練的數量與名稱
![](https://i.imgur.com/L98PoMY.png)

按下執行，他會在與label.py同個資料夾生成一個npz檔案，等等我們訓練就需要用到

## 步驟四: arrow_training_deep.py

此程式碼只需把label_dict改成你要的數量與名稱
![](https://i.imgur.com/QDqcuiV.png)

按下執行就可以開始訓練

## 步驟五: raspberry pi_arrow.py

為了方便識別，可以把label_dict改成你要的數量與名稱
![](https://i.imgur.com/pZ1ONr1.png)

然後此程式也會用到相機，所以把cap=cv2.VideoCapture()改成1或0
![](https://i.imgur.com/K04u6Zv.png)

按下執行，會出現一個frame，按下'S'可進行拍攝和辨識
![](https://i.imgur.com/5Y9yJij.jpg)

如有問題再用mail問我

