「Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV）」の記事に触発されて、ろくにコードも読めない技能不足にもかかわらず挑戦して、ヘロヘロになりながらも表示できました。・・・ミスド提供のリラクマですが。
立ち上げに、image-sizeで時々エラーが発生するも、立ち上がれば『teddy』と認識されました！
しかし、いろいろなライブラリーを放り込みました、運よくコンフリクトがなくてよかったです。
【備忘録】
・pythonは3.4限定か？、OPENCVは3.1限定か？・・・試す気はない。
・raspi用の「tensorflow-on-raspberry-pi」をインストールする。
・kerasのtensorflowは特に設定しなかったがDEFAULTでバックエンド実行してくれている。
・”メモリが足りないよ！”エラーでSDメモリをrpi-configで拡張しなければならない。
・先達の指示の通り、学習済みモデルh5ダウンロードしてしまい、同じ階層に設置しないといけない。（thのファイルはなかった）
・scipy,h5pyと関連するライブラリをインストール。
・『keras』はmnist_cnn.pyで機能OKになる。でも、PYTHON3ではOPENCVカメラが動かないのでMAKEインストールが必要。→以下
・LOGICOOL-C270に必要なCV2と関連するcmake-guiのライブラリのインストールが必要になるので、インストールして、動作確認する。
・ようやく、USB-WEBカメラで物体認識。立ち上がるまで時間がかかるがじっと待つ
・「S」でセーブされてもデータフローだと認識できないみたいなので、SAVEしてBREAKする。
・・・先達との格差を感じつつ感謝する。
