Google ColabでYoloのDetectをやる
Raspberry pi 4b にlabelIMGを入れてYOLOv3用学習データを作る その2:自前学習データの構築 - Bye Bye Moore
の派生で、そもそもColabで解析できれば手間がないやんと気付き実行したときの記録
実際のところ
! cp runs/train/exp/weights/best.pt /content/drive/MyDrive/ObjectDetection/tstImg
で、認識。
ローカルに保存
!python detect.py --hide-labels --line-thickness 1 --exist-ok --weights /content/drive/MyDrive/ObjectDetection/tstImg/best.pt --source /content/drive/MyDrive/ObjectDetection/tstImg/data_a.png
! cp runs/detect/exp/data_a.png /content/drive/MyDrive/ObjectDetection/tstImg/result.png
printfでスペース区切りな文字列/変数/実行結果を一つの"%s"に投入したい場合、単純に”で囲えばいいだけ
考えてみりゃ当たり前だったのですが、無駄に時間が掛かったのでメモ
実際のところ
$ printf "%s >>" foo bar foo >>bar >> $ printf "%s %s>>" foo bar $ printf "%s>>" "foo bar" foo bar>>
実際の例
なんも知らないと力業で%sを並べる羽目になりますが……
$ printf '{"value:": "%s %s" }' `/home/toyota/local/bin/tesseract bindeadbeef.jpg - -l eng ` {"value:": "DEAD BEEF" }
これも単純に囲ってあげるだけで何事もなく済みました
$ printf '{"value:": "%s" }' "`/home/toyota/local/bin/tesseract bindeadbeef.jpg - -l eng `" {"value:": "DEAD BEEF"}