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$
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2024-03-15 22:16:58
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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
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2024-05-07 10:44:57
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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
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2024-05-31 21:51:47
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项目简介回头再看刚毕业时做的一些小项目，不禁感慨都是青春啊，咳咳，闲话少说，本项目是基于树莓派，使用opencv的简易人脸识别项目，没错就是简单，不过高大上的人脸识别，简易到什么地步呢，看下去就知道了。图形处理基础知识基本概念1.opencv opencv全称open source computer vision library,是一个轻量级的高效计算机视觉库，可以运行在linux,windows
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2024-03-28 13:59:32
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目录物体跟踪效果展示过程：一、初始化二、运动控制函数三、舵机角度控制 四、摄像头&&图像处理1、打开摄像头2、把图像转换为灰度图3、 高斯滤波（去噪）4、亮度增强5、转换为二进制6、闭运算处理7、获取轮廓代码五、获取最大轮廓坐标六、运动1、没有识别到轮廓（静止）2、向前走3、向左转4、向右转 代码总代码物体跟踪效果展示 &nbs
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2024-03-17 12:56:25
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介绍预计在不久后的将来，人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界，它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。我们将搭建什么？本教程将帮助你建立一个可以训练 HARASCALDES 模型的树莓派，该模型可用于检测已识别的/未识别过的人，使用监控摄像头进行实时监控，并利
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2024-05-02 06:38:08
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前言： 在准备电赛的这段时间里，我确实学到了很多东西，我会一点一点更新博客，从头到尾总结一下，本篇博客主要写一下树莓派opencv的使用，在这里我不会赘述opencv的安装，这个网上有很多教程。树莓派小车图片:这里并不是最终版本，树莓派专用电池还没有到，我就没有装在车上。在调试opencv代码的时候，我是先将摄像头搭载在小车上，再把摄像头接在电
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2024-04-09 16:12:59
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树莓派与OpenCV实现人脸识别（OpenCV安装篇）一、材料准备：二、系统烧录三、安装OpenCV依赖项四、下载OpenCV和OpenCV_contrib（三种办法，云盘下载最快）五、为OpenCV配置Python3虚拟环境六、编译OpenCV（耗时较长）七、安装与检查 一、材料准备：1.树莓派x1（含16g卡） 2.USB高清摄像头x1 3.键盘、鼠标、屏幕二、系统烧录只提供树莓派raspb
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2024-01-09 19:16:52
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树莓派3B+ 人脸检测（OpenCV）安装完OpenCV是不是已经等不急要试试它的强大能力了？这里教大家使用自带的Haar级联分类器来进行人脸检测。1.找到Haar级联数据对于官方源安装的OpenCV，可以在 “/usr/share/opencv/” 目录下找到，对于自行编译安装的，请找到下载的源文件解压目录。（一般会在 “/home/pi/opencv-3.3.1/data/”） 在这里，默认
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2024-07-31 13:27:22
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# 基于树莓派的物体识别实现指南
在本篇文章中，我们将逐步实现一个基于树莓派的物体识别系统。对于初学者，这个过程可能有些复杂，但是只要按照步骤来，就能够顺利完成。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
| 1 | 准备硬件 |
| 2 |
opencv下载首先在树莓派的终端界面通过wegt命令下载（但下载速度可能很慢），终端输入下列代码进行下载cd /home/pi/Downloads
wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
wget https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip输入以下命令
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2024-04-03 19:38:11
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今天结合树莓派及百度人工智能开放平台设计一个手写数字识别并显示实验。软件全部采用自己开发的图形化人工智能编程平台实现，为配合程序模块使用方便以及硬件接插方便开发了配套的树莓派转接板。
一、设计目标要求实现按键模块按下一次，摄像头自动拍照，人工智能程序模块对拍下的照片进行手写数字识别，识别出的结果通过四位数码管显示模块进行显示。二、软硬件材料准备（1）软件本图形化人工智能编程平台有本人开
童话树莓派第十二集-进入AI世界-物体识别【物体识别】 小朋友，今天我们继续进入AI世界，探索人工智能的奥秘！上一集我们可以实现“播字”、“播脸”我们还能不能播点其他东西呢？可以的，请你记录下来我们先以“播放宠物狗信息”为线索一块探究一下最后，可以用上一集的，“知识迁移”魔法大技能，用来播放你记录的其他东西，实现你的心愿！先来看今天的第一张魔法卡片-百度AI 树莓派物体识别魔法卡片接下来就
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2024-05-21 14:27:01
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前面笔者爬了许多坑终于给树莓派4b安装完了opencv4.1.1树莓派相关（1）：树莓派4安装OpenCV4.1.1从零开始全过程，本次主要想实现目标检测，并将其识别出来，接下来笔者将讲述如何部署tensorflow1.14.0+ssd_mobilenet_v1_coco 文章目录1 准备2 安装TensorFlow1.14.03 API下载4 ssd_mobilenet_v1_coco下载5 P
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2024-05-22 20:11:07
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一、内容简介1.树莓派3识别二维码 在树莓派3中使用Python语言编写识别二维码程序。2.树莓派3与stm32通信 利用USB线连接树莓派3和stm32单片机，将二维码识别结果发送到stm32单片机中。 二、具体过程硬件配置：树莓派3、树莓派摄像头、stm32单片机软件配置：树莓派系统为Debian9（一）
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2024-09-13 12:30:36
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OpenCV是程序员钟爱的开源计算机视觉库，拥有强大的内置函数和开源社群。OpenCV配合便携开源廉价的树莓派，可以直接读取来自树莓派摄像头PiCamera的视频，进行人脸识别、边缘检测、语义分割、自动驾驶、图像识别等各种计算机视觉开发。很多优秀开源项目，比如谷歌人工智能框架Tensorflow和人脸识别开源项目face_recognition，都需要安装OpenCV作为运行前提。不少本科生的毕
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2024-04-19 08:27:45
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目录结构1、背景介绍2、数据采集3、网络设计4、网络训练5、网络部署6、总结 1、背景介绍最近采购了一块新的树莓派，迫不及待的想要在树莓派上实现一个实时的手势识别。从算法的角度讲，并不是太难；但是从工程的角度来说，主要有两个难点，一是手势数据的采集。大家都知道，深度学习的高精度离不开大量的训练数据，网络设计的再好，没有足够的数据是不行的。因此要想实现一个好的手势识别，采集数据就成了一个比
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2024-03-29 14:08:11
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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
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2024-03-28 11:45:00
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文章目录目录一、材料二、环境配置1.树莓派烧录系统2.安装相关库三、申请百度AI开放平台的id和密钥1.创建应用2.获取自己的ID以及密钥四、接线1.步进电机与步进电机驱动接线以及电机供电2.树莓派GPIO口与步进电机驱动接线五、树莓派python代码 一、材料1.树莓派（我用的是树莓派4b）2.摄像头（我用的是csi摄像头，因为csi摄像头比普通usb摄像头占用cpu资源少）3.THB61
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2024-09-07 22:38:21
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原标题：树莓派(四)——摄像头的安装和简单使用树莓派摄像头模块(Pi Cam)发售于2013年5月。其第一个发布版本配备了500万像素的传感器，通过排线链接树莓派上的CSI接口。而Pi Cam的第二个发布版本——也被叫做Pi NoIR中，配备了相同的传感器，但没有红外线过滤装置。因此第二版的摄像头模块就像安全监控摄像机一样，可以观测到近红外线的波长(700 - 1000 nm)，不过当然同时也就牺
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2024-07-08 13:19:09
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