前 4 天分别介绍了 ESP32-CAM 和 USB 摄像头接入 HomeAssistant 的方式,手里还有一个树莓派官方摄像头
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。
继推出大小仅与普通SD卡不相上下爱的超迷你模组MCore-H616核心板之后,鸽了近半年时间的芒果派,又带来了一款惊喜之作——MCore-R818核心板。
索尼IMX708是一块1/2.43英寸CMOS图像传感器,,像素为4608*2592(12MP),最高可以拍摄1080P/50P、720P/100P、480P/120P视频,以及支持通过Quad Bayer技术实现HDR模式输出,获得更好动态范围,但像素会降低到3MP,此外它还支持相位差对焦(PDAF)。我找不到数据手册(肯定找不到),但是可以知道是2020年发布的OPPO Find2 上面是有一颗708,被称之为电影镜头(超广),首先是成像的素质高,且作为广角镜头出现,其次就是小对焦距离(只要像素密度够高就可以实现).
选自hackster 作者:MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上,使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤,同时还提供了很多扩
虽然可以买到商品成品,且会比我们做出来的东西更美观,性能指标更强,但是在折腾中学习,按照自己的需求进行优化改动,享受创造的喜悦,不正是创客精神嘛。 本项目使用手头现有的硬件,旨在将树莓派Zero作为飞控图传使用,本以为会很简单,但是软件适配方面遇到一些问题,困扰了很久。 1. 硬件部分 我们首先来看看硬件列表: Raspberry Pi Zero v1.3 otg table & usb wifi dongle (Xiaomi wifi) Raspberry Pi Camera Module v1.3
竞赛结果及相关论文可见:https://arxiv.org/pdf/2105.08630.pd
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
本文主要探索了使用机器视觉技术实现智能小车控制的方法。通过实时获取摄像头图像,并利用直方图计算图像相似度,识别出小车所处的环境。当环境变化时,例如环境中的颜色或物体,通过闪光灯发出提示,并通过颜色识别算法确定小车所处环境。如果需要小车执行特定操作,例如启动或停止,可以通过控制台发送指令实现。同时,为了提高系统的可靠性,可以使用多摄像头进行3D视觉和环境感知,通过实时图像处理提高系统的准确性和稳定性。该系统可以应用于自动驾驶、智能农业、智能物流等领域。
不光是因为效果惊艳、音乐洗脑,更因为有很多方式都可以实现《Bad Apple!!》。
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。
AI开发板果然是各大厂商的必争之地。树莓派4刚发布8GB版,快被遗忘的谷歌Coral开发板就迎来新的机器学习模型,登上了近日GitHub开源热榜。
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。
因为JetBot上用的是树莓派摄像头,所以我们也首选考虑使用树莓派摄像头,当然USB摄像头是亲测可用的。
文章前两天发过,标题错了,然后下面一部分内容格式错误,我也搞不了。这里做下标题的更正。
几个月前,作者开始考虑让汽车能够具备检测和识别物体的能力。他很喜欢这个主意,因为已经见识到了特斯拉的能力,并且虽然不能立即购买特斯拉(Model 3看起来越来越有吸引力了),但他认为会尽力实现自己的梦想。
树莓派由注册于英国的慈善组织“Raspberry Pi 基金会”开发,Eben·Upton/埃·厄普顿为项目带头人。2012年3月,英国剑桥大学埃本·阿普顿(Eben Epton)正式发售世界上最小的台式机,又称卡片式电脑,外形只有信用卡大小,却具有电脑的所有基本功能,这就是Raspberry Pi电脑板,中文译名”树莓派”。
先说这个东西有什么用,可以把市面上支持输出HDMI的运动相机转成树莓派的CSI接口,然后可以借助Linux强大的生态来捕获视频。至于应用,那可太多了。
前几天,在食堂吃饭,本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了,前十分钟看着领导都很忙,中间十分钟中国人民都很幸福,后十分钟别的国家都生活在水深火热里,顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己,便毫无抬头的欲望。
【飞桨开发者说】侯继旭,海南师范大学本三自动化专业在读,人工智能开发爱好者,曾获2019中国高校计算机大赛-人工智能创意赛海南省一等奖、2019年度海南省高等学校科学研究“人工智能”优秀成果奖
树莓派(Raspberry Pi)由英国树莓派基金会开发,希望通过低价硬件和免费软件来促进学校的基本计算机科学教育。
笔者之前做一个实时监控应用的时候,曾搜索过一些将 iPhone 的摄像头拍摄的画面实时传输到浏览器的方案,一个都没有。
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Panda 圣诞将至,你可能已经在商场、公园或自家的烟囱里发现了圣诞老人。随着机器识别技术的发展,用人工智能来识别路过或来送礼物的圣诞老人似乎是个不错的选择。近日,Adrian Rosebrock 在 PyImageSearch 上发表了一篇教程,介绍了在树莓派上使用 Keras 实现深度学习圣诞老人识别器的过程。你可通过文末链接访问原文——也可在原文末尾留下电子邮箱地址向原作者索取本项目的完整代码。另外,本教程中
本篇博文将介绍树莓派摄像头是如何在树莓派开发板上从安装到使用的,博主过程中参考了许多帖子,现将整理的比较全面的过程分享出来,供大家参考使用。
树莓派4的rt-thread一直在不断的更新,充分挖掘可以树莓派底层硬件的特性,同时借助各种外设,使得树莓派4成为一个更加适合学习嵌入式开发,验证各种外设功能,学习操作系统的好用的平台。
选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们
//将以下代码添加到config.txt gpu_mem=256 dtoverlay=rpi-display display_rotate=2
该应用程序从Open Neural Network eXchange (ONNX) model Zoo下载 Tiny YOLO v2模型,并将其转换为NVIDIA TensorRT,然后开始对摄像头捕获的图像进行目标检测。
今天,我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机,当小鸟出现在摄像头画面中时,它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示:
树莓派外接摄像头,最常用的有两种:CSI摄像头、USB摄像头。当然网络摄像头也是可以的。
SD卡格式化工具、系统烧录工具、Raspbian系统镜像 https://pan.baidu.com/s/1o5j_uD31hxLsPP–GRZ4Bw 提取码:9nhv
总的来说,第一台486电脑的特点是处理器速度较快,内存容量较大,硬盘容量也比较大,操作系统已经开始向图形化界面转变,但售价较高,适用范围相对较窄。
本项目搭建的表情识别系统,是包含了多门学科知识的深度学习应用。在实际生活中,表情识别在人机交互、安全、机器人制造、无人驾驶和医疗都有着一定的作用。本项目实践的是基于嵌入式系统的表情识别系统的设计方法,将图像采集、人脸检测、表情识别和结果输出整合到树莓派中。
怎样在不换车的前提下打造一个智能车系统呢?一段时间以来,本文作者 Robert Lucian Chiriac 一直在思考让车拥有探测和识别物体的能力。这个想法非常有意思,因为我们已经见识过特斯拉的能力,虽然没法马上买一辆特斯拉(不得不提一下,Model 3 现在看起来越来越有吸引力了),但他有了一个主意,可以努力实现这一梦想。
使用Python和OpenCV实现树莓派/PC实时摄像头数据共享,主要分为服务器和客户端两部分。
拍栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 这是宝丽来的第一款拍立得,代号95 拍立得是一种古老又常新的设备。 如今,有人给了它一种焕发童颜的新玩法。 按下快门,洗出来的不是照
这个现实世界造成了很多挑战,比如数据有限、只有微型的计算机硬件(像手机、树莓派)所造成的无法运行复杂深度学习模型等。这篇文章演示了如何使用树莓派来进行目标检测。就像路上行驶的汽车,冰箱里的橘子,文件上的签名和太空中的特斯拉。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
今天拿下来英伟达Jetson系列的相机设计指南,看看咋设计的,后面还有想抄袭的梦想,一起来看看。(PS:鄙人没啥高速总线的设计经验)。
Github项目地址:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
这款设备的面部识别原理,不仅打破了必须在正面放置摄像头的局限,而且还能做到在运动过程中持续捕捉表情信息。
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源 该项目在树莓派 3 上使用深度学习使其成为一个智能网关。该设备并不需要联网,所有的训练和调试等都在树莓派 3 本地完成。在 DT42,我们相信将深度学习
libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。人脸检测速度可达1500FPS。
最近这一个月基本没写过博客,因为一直在树莓派4B上部署yolov5的模型,已经数不清楚踩了多少坑了,来来回回折腾了一个月,终于完成了。于是写下这篇博客,一是记录下全部的流程,方便以后其他项目借鉴;二是希望和我一样有类似需求的朋友能少走些弯路。
树莓派官方出品有小型摄像头,用于录制视频或拍摄图片。娇小的树莓派和小型摄像头,可以制作一个很好用的移动摄影装置。当前的摄像头版本是V2,配有8M像素的Sony IMX219感光板。V2摄像头又可以分为两款,一款用于正常的可见光拍摄,另一款带有红外夜视功能。最近我入手了有红外夜视功能的V2摄像头。这款摄像头名字是Pi NoIR Camera(The infrared Camera Module v2)。除了夜视功能之外,两款摄像头区别不大,调用程序也可以通用。所以这里就以NoIR Camera为基础,介绍树莓
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?
那么对于像素部分,我们常常听到30万像素,120万像素等等,这些代表着什么意思呢?图37.5解释了这些名词。
带有DPHY的专用FPGA。目前国内一些FPGA厂商是有的,如高云的FPGA是有自带DPHY(小蜜蜂家族),xilinx的UltraScale系列 支持MIPI D-PHY接口,Altea/Intel、Lattice等最新系列FPGA也是具有这一接口的。
疫情期间大家纷纷开始在家办公,不得不买个摄像头在家用。本文作者也买了一个,这也是他进入21世纪以来买的第一个摄像头。
在之前的某个教程里,我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam(树莓派的相机)。这次,我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体,像下边的动图里那样:
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