树莓派4学习记录（5）0. 安装opencv1. opencv人脸检测2. opencv+udp人脸实时检测3. opencv人脸识别3.1 正文3.2 踩坑（回应题目）3.2.1 关于API3.2.2 关于安装依赖包3.2.3 解决出错4. opencv+udp人脸实时识别 0. 安装opencv当然之前已经安装好了opencv，详情见我的上一篇文章：树莓派4学习记录（4）-摄像头1. ope
目录树莓派安装opencv及tensorflow实现图像识别1. 安装opencv1.1 换源1.2 存储空间的一些说明和操作1.3 增加交换空间1.4 下载工具及包1.5 设置编译编译参数1.6 开始编译2. 树莓派实现目标检测识别2.1 安装TensorFlow1.14.02.2 API下载2.3 ssd_mobilenet_v1_coco下载2.4 Protobuf 安装与配置2.5 测试
前言这篇文章属于此系列：一个用树莓派做的会聊天，能人脸识别(支持云台追踪)和发送邮件的小玩具前提一.硬件要求树莓派及基本配件，树莓派摄像头模块(Picamera)或USB摄像头(Webcam)。二.系统要求Raspbian系统(其他Linux系统应该也可以，没试过)三.软件要求Python及一些库——opencv，dlib， face_recognition，numpy(安装opencv一般需要至
文末有有道翻译的版本，翻译的不准确的地方再来对照英文就清楚了 另外需要注意的是，在拟合到目标图像的四个角的位置后，对原图像进行投影变换再二值化进行模板匹配（而不是对二值化图像直接进行投影变换）效果要好不少 ————更新， 竟然有这么多人感兴趣，看来拿树莓派小车当课题的学校不少啊~ 那我就在图片之间添加一些我认为比较重要的中文个人心得吧。 我用的是树莓派3b，两个串口里只有AMA0能用，另一个好像时
本文主要介绍如何利用树莓派3数字识别1-64数字图片，最近在做一个智能车的项目，通过识别赛场的数字来完成定位，在这里写一下自己的一些经验。1.图片采集和标注图像采集是通过opencv调用摄像头来采集图片的数据，场地的背景为蓝色，数字为白色。通过opencv采集到的图像大小为320x240，对图像进行预处理，包括灰度化、平滑滤波、二值化。由于摄像头拍摄的角度是歪的，所以还做了一些透射变换，采集到的图
大部分童鞋的树莓派是不是一直在吃灰呢？一直闲置着，倒不如用它做一个简易监控，如果检测到人脸后，就拍照上传到指定地方，或发消息提醒。 本内容来源于“基于树莓派的魔镜”，感兴趣的童鞋可以点击“阅读原文”观看演示视频和教程。先看效果吧：准备材料： 能用的树莓派
文章目录人脸识别前期工作采集数据数据预处理数据训练识别人脸 人脸识别前期工作首先我们需要把开发文档的代码复制过来 通过mobaxterm登录树莓派，然后将FacialRecognitionProject复制到家目录,直接拖动文件夹到目录侧即可直接拖动到如下图因为我们后续需要用到摄像头模块，因此后续的我们不能在mobaxterm中操作(因为摄像头输出的视频信号mobaxterm中兼容性不好)因此我
树莓派运行YOLOV5项目 树莓派运行图形界面项目目录 点击跳转0. 首页1. 前期准备工作2. 配置树莓派系统3. 安装测试opencv4. 安装测试torch & torchvision5. 测试yolov5项目6. 树莓派运行 yolov5 图形界面7. 快速配置环境详细教程1.安装 pyqt5 提供图像界面支持如图所示，进入项目文件夹，运行 window.py 界面文件会报错cd
在第五部分《SimpleCV库的安装和简单使用》中，我们介绍了如何安装和调试SimpleCV库，并进入simplecv的shell进行了拍照和展示，后面还简单的介绍了如何编写Python脚本来完成同样的效果。但是，要实现我们物联网应用的效果，还需要一些更强大的函数来帮助我们完成我们想要的功能，我们现在并不需要完全理解其函数的实现原理，只需要学会合理地使用函数即可。同学们如果有兴趣也可以找找源码看一
本文基于python的face_recognition库，记录一下我的操作过程。原文Github ：https://github.com/ageitgey/face_recognition一、环境搭建暂时不知道会不会和其他环境有冲突，我这里的环境（基本还没装什么其他东西。。。）接着上一篇写，我使用的系统是Ubuntu mate 20.4.1，首先安装一下opencvsudo apt i
前言这篇文章属于此系列：一个用树莓派做的会聊天，能人脸识别（支持云台追踪）和发送邮件的小玩具前提一.硬件要求树莓派及基本配件，树莓派摄像头模块（Picamera）或USB摄像头（Webcam）。二.系统要求Raspbian系统（其他Linux系统应该也可以，没试过）三.软件要求Python及一些库——opencv，dlib， face_recognition，numpy（安装opencv一般需要至
有时候我们会使用树莓派和摄像头去做图像识别，在树莓派和LINUX系统中最常用opencv去做图像识别，这次来介绍下树莓派安装opencv和用树莓派做图像识别。一、树莓派的系统安装就不介绍了。直接开机打开树莓派的命令窗口，安装openCV的依赖包，步骤有点多。1.1 更新系统$ sudo apt-get update$ sudo apt-get upgrade1.2 安装编译openCV源码的工具$
配件准备：树莓派摄像头(USB或CSI)step1:在终端上运行如下代码，出现下面的界面sudo raspi-config然后按步骤选择Advanced Options：再选择Expand Filesystem ：Raspberry PI “Expand Filesystem”菜单允许我们利用整个闪存卡。这将给我们必要的空间来安装OpenCV 4和其他软件包。(通过键盘上下左右键来选择)然后点击f
文章目录不带实时监控功能使用mjpg-streamer来进行拍照 不带实时监控功能#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <unist
要完成功能：1、目标识别：通过树莓派上的摄像头模块（Pi Cam）进行颜色识别，如果发现绿色的圆，即发现目标，则显示发现目标。 2、完成与STM32的串口通信。准备工作：本项目的树莓派图像识别我只是进行了简单的识别绿色圆，如果有需要请自行进行修改。1、树莓派烧录系统：在总项目文件中有介绍文档：总项目文件下载链接 也可参考本人文章：树莓派3b+系统（镜像）烧录2、树莓派安装OpenCV环境：图像识别
文章目录下载安装mjpg-streamer树莓派安装libcurl库树莓派安装openssl库语音控制开启摄像头线程拍照代码及步骤语音控制摄像头拍照camera.ccontrolDevice.h 下载安装mjpg-streamer参考博文：智能家居 —— 树莓派下载安装mjpg-streamer（完成拍照+录像+监控）
验证拍照功能是否正常树莓派安装libcurl库下载可以执行wget --no
在树莓派上基于Python2进行人脸识别本文介绍了如何在树莓派上基于python2安装opencv并进行人脸识别Q：为什么不用Python3A：在Python2上的OpenCV安装非常简单，几行命令即可搞定。运行在Python3上的OpenCV安装比较麻烦，需要编译安装，非常麻烦什么是Opencv？OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨
这是我运行的第一个项目，源代码来自于GitHub。第一次接触树莓派，python编程学习目标：1、了解树莓派的python基础知识 2、了解程序如何运行3、了解程序的框架 4、如何调用接口硬件：树莓派4B csi500W摄像头 环境：树莓派官方系统 python3 opencv参考链接：1、【创客实战训练营】树莓派使用OpenCV实现简单人脸识
知乎专栏：树莓派zero图像分类与目标检测 知乎视频www.zhihu.com
项目简介树莓派zero图像分类与目标检测是深度学习的研究项目，旨在通过深度学习算法，实现树莓派的实时识别与分类。在树莓派上运行深度学习主要分为以下几个步骤：首先是数据的获取及预处理，图像分类与目标检测需要大量干净且高质量的图片数据进行训练，我们需要通过不同方式，尽可能多的获取到相关的图片
基于树莓派opencv的人脸识别目录一、 实验目的二、 摄像头配置
1. 硬件安装步骤2. 软件安装步骤三、 OpenCV安装
1. OpenCV介绍2. Python3上OpenCV安装步骤四、运行人脸识别项目
1. 硬件准备2. 环境准备3. 程序代码
(1)人脸数据收集(2)训练识别器(3)人脸识别五、总结一、 实验目的要实现图像识别，首先就是要获取图像，所以懂得
