本流程將引導您完成將先前訓練好的超解析度模型轉換為 TensorFlow Lite 格式，並在 Raspberry Pi 上部署一個應用程式，該應用程式可以使用 picamera2 套件從 Pi Camera Module 擷取即時影像，進行超解析度處理，然後透過 HTTP 串流將原始影像和處理後影像同時傳輸到網頁瀏覽器。

假設：

• 您已經在 Mac mini M2 或其他機器上訓練好了一個 Keras 超解析度模型 (例如，一個 .h5 檔案)。
• 您了解模型訓練時使用的 TARGET_SHAPE_FOR_DATA (模型輸入的 Y 通道影像尺寸，例如 (512, 512))。
• 您知道產生 LR 影像時使用的 SCALE_FACTOR_ASSUMED_FOR_LR_CREATION (例如 6)。
• 您使用的是 Raspberry Pi Camera Module，並且您的 Raspberry Pi OS 支援 picamera2 (基於 Bullseye 或更新版本)。

流程概覽：

1. 準備 TensorFlow Lite 模型： 將 Keras 模型轉換為 .tflite 格式 (包含 INT8 量化)。
2. 設定 Raspberry Pi 環境： (確保 picamera2 已安裝，libcamera 已啟用)
3. 編寫 Raspberry Pi 應用程式 (使用 picamera2)： 包含影像擷取、模型推論、影像處理和 HTTP 串流功能。
4. 執行與測試： (與之前相同)
5. 效能考量： (與之前相同)

步驟 1：準備您的 TensorFlow Lite 模型

(此步驟與您提供的 Canvas 文件中的內容相同，請參考該文件。)

import tensorflow as tf
import os
import numpy as np

KERAS_MODEL_PATH = "srcnn_model_384p_lr00001.h5"
TFLITE_MODEL_SAVE_PATH = "srcnn_model_384p.tflite"

MODEL_INPUT_HEIGHT = 512
MODEL_INPUT_WIDTH = 512
MODEL_INPUT_CHANNELS = 1

if not os.path.exists(KERAS_MODEL_PATH):
    print(f"錯誤: Keras 模型檔案 '{KERAS_MODEL_PATH}' 不存在。請檢查路徑。")
    exit()

print(f"正在從 '{KERAS_MODEL_PATH}' 載入 Keras 模型...")
try:
    model = tf.keras.models.load_model(
        KERAS_MODEL_PATH,
        custom_objects={'mse': 'mse'}
    )
    model.summary()
    print("Keras 模型載入成功。")
except Exception as e:
    print(f"載入 Keras 模型時發生錯誤: {e}")
    exit()

print(f"開始將模型轉換為 TensorFlow Lite 格式 (使用 concrete function)...")
try:
    run_model = tf.function(lambda x: model(x))
    concrete_func = run_model.get_concrete_function(
        tf.TensorSpec(shape=[1, MODEL_INPUT_HEIGHT, MODEL_INPUT_WIDTH, MODEL_INPUT_CHANNELS],
                      dtype=tf.float32)
    )
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([concrete_func])
    tflite_model_content = converter.convert()
    print("模型轉換成功。")

    with open(TFLITE_MODEL_SAVE_PATH, 'wb') as f:
        f.write(tflite_model_content)
    print(f"TensorFlow Lite 模型已儲存至: {TFLITE_MODEL_SAVE_PATH}")
    print(f"模型大小: {os.path.getsize(TFLITE_MODEL_SAVE_PATH) / (1024):.2f} KB")

except Exception as e:
    print(f"轉換模型為 TensorFlow Lite 時發生錯誤: {e}")
    exit()

print("轉換完成。")

步驟 2：設定 Raspberry Pi 環境

(此步驟與您提供的 Canvas 文件中的內容大致相同，但請確保 python3-picamera2 已安裝，並且 libcamera 已在 raspi-config 中啟用。)

1. 更新 Raspberry Pi OS。

2. 安裝 Python 和 pip。

3. 安裝必要的 Python 套件：

   sudo apt update
   sudo apt install python3-picamera2 -y
   pip3 install numpy --break-system-packages
   pip3 install opencv-python-headless --break-system-packages
   pip3 install Flask --break-system-packages
   pip3 install Pillow --break-system-packages