OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序,我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一,可以开始我们的奇妙旅程,进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中,您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时,您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统(OS)。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
一步步教你用现有硬件,构建隐私、开源、声控的音箱。 Snips 的团队已经开发了一款开源智能扬声器,它与 Spotify 一起运行。 音箱(或扬声器)专注于音乐播放,并且可以轻松地通过说出您想要听的东西,来控制您正在听的音乐。它纯粹只是一个演示项目,但是我们已经习惯了便利性,所以我们希望让任何有兴趣,在家就可能以简单的复制。 我们在整个项目中,将学到关于 Raspberry Pi 上的音乐播放、Arduino 和各种 IoT 技术,并希望能分享最有趣的部分。我们将介绍扬声器的每个部分。但是为了尽可能简单,我
Raspberry Pi(树莓派)是一款只有信用卡大小、使用基于 Debian 系统的微型电脑,它内置多种接口,包括视频、USB、LAN 等,你很容易就可以以非常少的价格拼装出一台可用的微型计算机。 ![1.jpg][1]
前 2 篇文章给大家介绍的是 ESP32-CAM 摄像头。众所周知,ESP32 的 CPU 性能有限,因此处理 1920*1080 分辨率的视频时就已经明显吃力了。因此选购了一款 1080P 分辨率的 USB 摄像头,这篇文章就来讲解如何将它接入 HomeAssistant 吧
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中,我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念,例如背景减法和光流计算,然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例,以及有关代码和新功能的详细说明。
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。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架,也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮,不过光跑例子怎能脱颖而出?本文是数据科学公司(Silicon Valley Data Science)的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章,介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程,非常具有启发性。 SVDS(Silicon Valley Data Science)曾使用过实时、公开的数据来优化
没错,那个小盒子装的东西叫做树莓派,可能有一些朋友还没接触过,暂且理解成一个小型的个人电脑就可以了。
如果您是Raspberry Pi的初学者,并且正在寻找一个简单的硬件项目,那么不就对了。本教程将向您展示开发一种基于python的机器人,避免障碍物和自由导航。 障碍避免机器人是相当普遍和容易。在这里,您可以使用该项目将对象避免功能添加到您的机器人。或者只是使用它来开始混淆Python和Raspberry Pi上的硬件外设。该系统使用IR模块来检测物体,但是稍后我们将进入技术方面。所以,如果你有一个raspberry pi,并希望建立一个基于硬件使用它的东西,只需向下滚动,玩得开心:)。查看底部的视频,看看
(文/Lukas Biewald)物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体,但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗,但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统,它能非
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
本节的标题很大,但内容仅限于演示一个在树莓派上应用 Python 语言进行开发的示例,如果读者对本节标题相关的内容有兴趣,推荐查阅有关专门资料。
探索 Jetson Nano 为 myCobot 280 提供的强大功能,机器人技术的一个有前途的组合
在本教程中,将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用,以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
【导读】过去一个月里,我们对近 250 个 Python 开源项目进行了排名,并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达 1140,涵盖了包括性能分析、提取 PDF 中的表格、HTTP Framework、Refactoring, Unix-gazing shell、HTTP APIs、PaperTTY 等主题,希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
树莓派加上温度传感器实现室内温度监控。可用于家庭,轿车,工业,农业 等许多方面。可做温度预警,自动降温等操作。各位小伙伴可自行脑补发挥。
使用的口罩检测 项目是AIZOO团队实现的 使用的是目标检测常用的SSD算法。 该团队也提供了数据集,大家也可以自己去训练一下。 (由于疫情在家 连不上实验室的服务器我还无法训练) 项目GitHub链接
如果这里出现这个,是电压不够,因为我上面是USB转TTL上面的5V直接PI,后面就报错了。
本地的树莓派 Raspberry Pi,只能在局域网内访问,怎样从公网也能登录访问树莓派 Raspberry Pi?
Raspberry Pi是一个伟大的游戏平台,学习在我们的第九篇系列文章中如何用Raspberry Pi开始游戏。
云台HAT的选择是非常重要的。因为我们必须找到一种控制Pan-Tilt HAT的方法。我们使用的是Waveshare的Pan-Tilt HAT,小伙伴们可能需要花费一些时间来了解如何通过键盘或者通过HAT手动控制伺服电机。USB-C输出的电池对于Raspberry上的项目(其中Raspberry必须是可移动的)非常有用。
*本文原创作者:yfgeek,未经许可禁止转载 虽然Raspberry Pi Zero只有4.5英镑,非常便宜,但确实具有局限性,由于缺少网口、WiFi,功能比较单一,可曾设想,用Raspberry
由于我的工作与安全软件设计以及政府合规性密切相关,我会不断地告诉自己:“如果它不安全,你最终会被黑客攻击”。但实际上,被黑客攻击是怎样一种情况?如果我设置一个服务器,并且不使自己成为一个明显易受攻击的目标(即不会出现在常见的 shodan.io 搜索中),这样,会发生什么事呢?
树莓派的应用一般保存的文件都是jpg的,但是这种文件是有损的,有时候我们想要RAW文件来进行更加个性化的处理。
作为一个喜欢折腾的程序员,平时大多鼓捣的是一些软件层面的东西,对于硬件也是一直抱有兴趣,但从未去实践过。最近自己在玩智能家居,想打造一个自己的智能家居中枢(HA homeassistant),我便立即想到了鼎鼎大名的树莓派了,我是完全的硬件小白,在这里记录一下自己从选购到成功让树莓派成功运行的过程。对于为什么选择树莓派,因为对于实现一个智能家居中枢来说,还有其他的方案,如ITX主机亦或者用软路由来玩都可以,最重要的是树莓派一直都想玩,其次是够小不占空间,然后功耗也低,所以我最终选择了树莓派。
如果您不想自己搭建kubernetes环境,推荐使用腾讯云容器服务TKE:无需自建,即可在腾讯云上使用稳定, 安全,高效,灵活扩展的 Kubernetes 容器平台;
DHT22 是一款温度与湿度传感器,它有3个针脚,左边的第一个引脚(#1)为3-5V电源,第二个引脚(#2)连接到数据输入引脚,最右边的引脚(#4)接地。
图片来源:Cicada Strange on Flickr, CC BY-SA 2.0
原文:树莓派Pi4B+激光雷达SLAM建图环境搭建(Ubuntu20.04.3 + ROS Noetic)
编译 torch 需要花费大量的内存,在低于 2g 或以下内存的树莓派上,可以通过增加虚拟内存来防止OOM,4g 或 8g 的版本的树莓派可跳过这步。
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为RPi,(或者RasPi / RPI)是为学习计算机编程教育而设计),只有信用卡大小的微型电脑,其系统基于Linux。随着Windows 10 IoT的发布,我们也将可以用上运行Windows的树莓派。
近来这篇文章很火:How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow (作者是Lukas,CrowdFlower创始人) ,中文译本为《
19年初的时候在实验室终于搞定了自己的一套树莓派的嵌入式管理平台,实现了对履带式坦克机器人的控制以及之智能家传感器的管理,由于之前开发的平台还是基于18年的raspbian(搭建过程如下:SmartRobotControlPlateform——智能机器人控制平台),最近家里的4B一直空着,必须让它发光发热,决定重新在4b 上搭建一套嵌入式平台,搭建过程中发现有些库换了,因此,记录下基于2021-05-07-raspios-buster-armhf的4B搭建过程。
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树莓派自2012问世以来,从第一款Pi 1到现在的Pi 4经历了4个大版本,在RAM大小和外围设备支持方面都发生了很大的变化。那么2019年千呼万唤始出来的树莓派4b现在售价是多少钱,性能有什么样的提升,值不值得购买呢?
该sdtv_mode命令定义用于复合视频输出的电视标准。在原始的Raspberry Pi上,复合视频在RCA套接字上输出。在其他Raspberry Pi上,除了Pi Zero和Compute Module之外,复合视频与声音一起输出到4极TRRS(“耳机”)插座上。在Pi Zero上,有一个标有“ TV”的未填充标题,用于输出复合视频。在计算模块上,可通过TVDAC引脚获得复合视频。默认值sdtv_mode是0
在过去,树莓派官方系统,拥有默认用户pi,初始化密码为raspberry;但是,因为一些安全性的原因,在2022年4月后,取消系统默认的pi用户:
终端下执行命令:sudo apt-get install xrdp ,安装远程桌面支持。
最近在GitHub上发现一个好玩的项目,不用安装其它任何依赖包,只要运行一个Python脚本就可以搭建一个实时视频监控系统。
如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序?你可能会回答使用 C++ 或 Python 去访问 Raspberry Pi 的引脚。现在,C# 程序员可以使用 .NET Core 在 Raspbian(Linux) 上构建 IoT 应用程序。只需要引入 System.Device.GPIO NuGet 包即可。
人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。
在组装完树莓派以后,我们需要让我们的树莓派编程“中央空调”,即:让其他电脑都可以通过远程/局域网来访问控制我们的树莓派我们的树莓派。
为了不让树莓派吃灰较劲了脑汁,其实这个功能很早之前就折腾过了,但是当时鼓捣的的外观并不好看,所以也没有打算分享的计划.最近一直在折腾树莓派ZERO WH,后面又买了UPS和墨水屏,个人认为这就是树莓派ZERO WH的最终归宿,能断电展示信息(墨水屏性质),UPS又能保证不间断电源.
http://file.allitebooks.com/20180817/Python For Dummies.pdf http://file.allitebooks.com/20180805/MySQL ConnectorPython Revealed.pdf http://file.allitebooks.com/20180722/Learn Raspberry Pi Programming with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180719/Instant Pygame for Python Game Development How-to.pdf http://file.allitebooks.com/20180623/Python Graphics.pdf http://file.allitebooks.com/20180603/Web Scraping with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180526/Advanced Data Analytics Using Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180513/The Python 3 Standard Library by Example.pdf http://file.allitebooks.com/20180512/Data Science Fundamentals for Python and MongoDB.pdf http://file.allitebooks.com/20180312/Dive into Python 3.pdf http://file.allitebooks.com/20180228/Practical Python AI Projects.pdf http://file.allitebooks.com/20180223/Learn Data Analysis with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180218/Beginning Programming with Python For Dummies, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180109/Python for the Busy Java Developer.pdf http://file.allitebooks.com/20171221/Practical Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20171213/wxPython Recipes.pdf http://file.allitebooks.com/20171126/MicroPython for the Internet of Things.pdf http://file.allitebooks.com/20171124/Make Your Own Python Text Adventure.pdf http://file.allitebooks.com/20171108/Getting Started with Python and Raspberry Pi.pdf http://file.allitebooks.com/20171029/Python Machine Learning Case Studies.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Programming with MicroPython.pdf http://file.allitebooks.com/20170831/Thoughtful Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20170822/Test-Driven Development with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20170813/Python Requests Essentials.pdf http://file.allitebooks.com/20170710/Effective Python Penetration
将树莓派定制为无线便携监控摄像头,插上USB摄像头,插上USB wifi,然后将摄像头的数据编码,将编码后的数据推流至流媒体服务器,其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
去年的这个时候收了一台树莓派 4B,到手之后宝塔建站一把梭之后就放在那里吃灰(没办法,技术太菜玩不了别的)。最近迷上了 PVE,想想手头也没有什么可以实践的物理设备,百般寻找之后便把目光锁定在了吃灰中的树莓派。 Proxmox 论坛的 https://forum.proxmox.com/threads/how-to-run-pve-7-on-a-raspberry-pi.95658/ 帖子讲的是在有线网络接入 (eth0) 时的安装过程,目前我手里没有网线,所以只能修修改改踩踩坑探索一下 WLAN 接入网络 (wlan0) 时的安装和配置。
Raspberry Pi(树莓派)是为学习计算机编程教育而设计,只有信用卡大小的微型电脑。自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧。从第一枚树莓派发布至今,已经有过10种不同的版本,其尺寸从存储棒大小的 Zero 系列、到 A+、再到信用卡大小的 Model B,可用于各类智能产品、可穿戴设备的 DIY。下面发一张树莓派至今(2018年)最完整的全家福,包括了不同的小版本,看看你拥有多少?
这篇文章详细记录了下怎么在树莓派上安装安卓系统,使用了LineageOS版本的Android。
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