一、一些引子树莓做图像项目,没opencv怎么行呢?看了多个帖子,找了两个比较靠谱的作为参考,经过一系列摸索,终于在树莓派上配置了最新的opencv4.1.0版本(2019/05/17,刚发行一个月,搜遍全网,这个可能是第一篇配4.1.0的帖子[/哈][/哈])。配置过程,仍然没有保存图片,可以参考我提供的链接的图片,过程结果都是一样的。但以下步骤为实时记录,可以作为指南参考。【配置完毕后的思考
目录一、如果你是32位系统安装opencv二、需求背景三、两种源方式如果使用清华源如果使用国外源四、安装64位系统下的opencv依赖五、编译安装opencv六、一些思考一、如果你是32位系统安装opencv 二、需求背景树莓本身配置非常低,要在这样的平台上跑深度学习模型非常吃力,因此尽可能的让其发挥最强的性能是我们必须要考虑的事情,据说经实测,树莓64位比32位性能强一倍,因此我们直接放弃3
    安装前准备 红尘小说网 https://wap.zuxs.net/ 在树莓派上拓展文件系统    如果你使用的树莓为新装的系统,那么第一件事情就是扩展文件系统,以包括microSD卡上的所有空间。    具体步骤如下:      1.在树莓终端(或者SSH)上输入: 1 $ sudo raspi-config       2.然后选择“高级选项”菜单项   &nbs
转载 2024-07-30 21:14:44
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OpenCV简介:opencv是一个开源的计算机视觉库,是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。(扩展阅读) 其实安装与使用OpenCV库非常简单,平常做图像处理算法处理的时候大家经常习惯用MATLAB,虽然MATLAB具有强大的工具箱,但是无法达到实时的效果,这一点小编一点也不喜欢,在这篇文章中,我将使用Bana
如何在rt-thread最方便的移植LittlevGL,本文将告诉你细节。 树莓3b在rt-thread上移植LittlevGL目录树莓3b在rt-thread上移植LittlevGL1.本文概述2.资源准备3.上手体验4.rt-thread与lvgl进行无缝对接5.总结1.本文概述本文主要针对树莓3b,对rt-thread上移植lvgl进行叙述。
# 使用树莓和Python进行RTSP RTSP(实时协议)是一种用于流式媒体传输的网络协议,广泛应用于视频监控、直播等场景。树莓作为一种功能强大且经济实惠的单板计算机,非常适合进行视频推送的实验。本文将介绍如何使用树莓和Python进行RTSP,并提供示例代码。 ## 环境准备 在开始之前,确保树莓已经安装了Python以及相关的库。我们主要依赖`opencv-pyth
原创 2024-08-27 08:56:37
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初稿完成于2020.6.28这份教程我觉得还是很全的QAQ是我当初配置的时候一步一步截图下来的(傲娇脸),配置的是OpenCV4.0.0~大概以后有空还会发点OpenCV的相关东西趴orz1、烧录镜像首先,在官网上下载镜像:https://www.raspberrypi.org/downloads/noobs/下载最大的那个,嗯(因为软件最多),解压。然后下载个SDFormatter和Win32D
转载 2024-05-03 13:50:26
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文章目录1.安装cmake2.安装opencv依赖包3.编译准备4.开始编译 环境:Ubuntu18.04 python:3.6.9 opencv:4.1.11.安装cmakesudo apt-get install cmake cmake -version2.安装opencv依赖包sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install
opencv下载首先在树莓的终端界面通过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
  在工厂中,有很多需要人工检测的产品,有的往往外形很相似,这样人肉眼很难去判断是良品还是不良品,而且随着人精力的下降,难以保证对产品的缺陷检测。因此,机器视觉应用在工件缺陷检测领域是一项非常热门的技术。目前也有使用深度学习进行缺陷检测,但是深度学习的部署成本较高,需要大型算力的服务器,成本也比较高,因此因地制宜地提出一些符合实际应用场景的办法,其实更适合。当然也要不断试验。这里举一个使用open
树莓4B安装OpenMediaVault(OMV)搭建一个小型家用NAS系统前言  手上有一块树莓4B 4GB版本的树莓,折腾来折腾去,乱七八糟的总是不让他长久跑,做点有用的事情,,,于是这个想法就诞生了。。。。手上的清单 一.安装系统  这个比较简单,我之前的开箱体验有1.官网下载镜像下载网址:https://www.raspberrypi.org/downloads/raspb
前言网络上有好多树莓安装opencv的教程,看了好多篇大佬的帖子,参考其中的内容,结合解决在配置过程中遇到的问题(遇到不少的问题),方才有下面的内容。写此贴以记录自己在配置中遇到的问题,给后来者以参考。重点感谢下小伙伴,他完成了大部分的工作,让我这酱油打的非常爽。首先进行镜像文件的烧写:树莓3B系统使用的是Raspbian Buster with desktop and recommended
转载 2024-05-23 22:51:11
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树莓4B学习笔记一、首次使用1.系统烧录2.优化配置与备份3.一些基本操作二、摄像头三、Pi Dashboard好看的仪表盘四、OpenCV安装编译五、SPI_TFT屏幕六、最终代码七、结语 我写学习笔记,总是喜欢长篇,不过我也做了目录,方便直接跳转到想看的地方。 主要都是一些踩过的最新的坑,网上很多教程时间有点久了,不是最新的了,所以记录一下。时间2022.05,硬件是树莓4B 8G V1
树莓派人脸识别门禁树莓派人脸识别门禁需求环境搭建安装Cmake安装OpenCV安装dlib安装face_recognition人脸检测和跟踪获取视频人脸检测人脸跟踪识别人脸识别方法的选取业务逻辑完整代码和成果展示 树莓人脸识别门禁需求人脸识别门禁应用已经很普及,本文将详细讲述如何用树莓实现人脸识别门禁应用。需要实现功能有两个: 1.检测人脸,绘制识别框,并实时跟踪 2.识别人脸环境搭建在树
树莓3b+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置详解经过痛苦历程后总算安装和配置好了 opencv3记录一下 可行的树莓 3B+  python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置1 扩大TF的空间扩大TF卡的空间,如果不做这步操作,后面会出问题,比如卡死。输入(命令行)sudo raspi-config然后选择" Advanced Options "然后
目录【系统烧录】【opencv安装前准备】一、下载opencv-4.2.0和opencv_contrib-4.2.01、下载opencv2、下载opencv_contrib二、安装依赖包【开始编译】1、编译前准备2、设置编译参数3、开始编译4、安装部署:5、测试是否成功安装 如果已经完成安装,可以尝试运行人脸识别(包含代码,代码详解,程序部署):树莓4b之初学者入门人脸识别环境:树莓4b系统
0.前言     很多其它内容请參考——【 树莓学习笔记——索引博文】 1.下载若干依赖项 假设更新时间太长,请參考博文改动软件源网络地址——【树莓学习笔记——改动树莓软件源】 sudo apt-get update bui
树莓3B+成功安装OpenCV(小白进来)最近准备用树莓4来做个项目,由于还没有货,先买了个树莓3B+来试试,这篇文章从安装系统到安装OpenCV说一下。 首先先把SD卡格式化成FAT32系统,注意一定要FAT32。然后下载系统。我选中的是第一个,noobs(菜鸟),建议初学者(小白)下载这个来安装。进去后会看到两个,第一个是离线包,第二个是在线包,就是安装的时候需要连接网络,我的谷歌浏览器
文章目录一、 准备1.1 给树莓开发板安装镜像1.1.1 格式化tf卡1.1.2 给tf卡安装系统1.1.3 给tf卡添加SSH文件或SSH文件夹1.2 通过网线进行树莓和笔记本的SSH连接1.2.1 网络设置1.2.2 SSH连接1.3 基本设置1.3.1 中文设置1.3.2 开关设置1.3.3 显示设置和扩容二、 给树莓安装OpenCV4.1.12.1.一些可能遇到的问题2.1.1 建
目录1、安装OpenCV1.1前言1.2换源及源内容更新1.3安装依赖1.4下载whl包 1.5安装OpenCV1.6检查安装2、USB摄像头配置(同时检查OpenCV安装情况)2.1前言2.2Python调用cv2库来检查是否安装到位1、安装OpenCV1.1前言  此处对流 浪 猫表示感谢,本文参考了超简单教你在树莓派上安装opencv(二)在初学树莓番外——(一)复制系
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