树莓派上安装OpenCV哪种方法最简单！？

sunmingcn 2017-04-26 10:12:38

初次安装打算从最简单的开始

然后用python来编程

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sunmingcn 2017-05-05

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引用 1 楼 franzhong 的回复:

参考文档：树莓派2或树莓派B+上安装Python和OpenCV的教程 http://www.jb51.net/article/63103.htm

这样安装好麻烦啊 ……

franzhong 2017-05-05

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参考文档：树莓派2或树莓派B+上安装Python和OpenCV的教程 http://www.jb51.net/article/63103.htm

K-最近邻匹配所有机器学习算法中，KNN是最简单它也是在ORB框架下。但是它和之前ORB中的match的区别在于match返回最佳匹配，而KNN函数返回K个匹配，之后可以再用knnMatch进一步处理。代码部分： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread('football.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('shoot.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) orb = cv2.ORB_create

本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.前言最近在做个机器人比赛，其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测，所以就先拿PC端写一下，准备移植到机器人的树莓派。 2.工具工具还是简单的python+视觉模块openCV，代码量也比较少。很简单就可以实现 3.人员检测的原理从图书馆借了一本《特征提取与图像处理（第二版）》，是Mark S.Nixon和Alberto S.Aguado写的，其中讲了跟多关于检测图像运动的方法，我们选取了最简单的一种。说的很高大上，简单的说一下原理。假设有两帧不同时间采集的图

1.使用树莓派4代B型，实现对手势的识别。 2.基于openCV框架下，运用Python语言编程实现图像处理和电机驱动。手势控制小车，可以认为是智能小车人机交互的新发展趋势。手势控制操作简单，体验性好。随着物联网技术的不断发展，许多应用场景需求对传统人机交互提出了更智能、更便利的交互方式，智能小车控制交互体验也期望更智能交互。本论文以手势识别为主要研究内容，通过加装在智能小车上的树莓派实现对智能小车的手势控制。本文首先设计了用于手势识别控制智能小车的基本硬件并进行组装；再利用Python编程语言对摄像头采集的实时手部图像，用基于肤色分割和轮廓提取方法进行了广泛深入的分析，包括图像滤波、图像形态学处理、颜色空间转换、轮廓等；接着对图像分析的结果利用。算法过程首先提取手部的关键特征，进而识别出具体的手势动作，最后，通过驱动电机改变小车的运行状态。通过实验验证，本文设计的手势识别控制的准确性比较高，有一定的实用价值。完整毕业设计项目：包含源代码（详细注释）、硬件设计、系统操作说明、论文

营另一个 Raspberry Pi 相机网络服务器。它能做什么托管一个网站，您可以在其中实时查看网络摄像头。我为什么写有很多关于如何将 pi 变成网络摄像头服务器的教程。他们中的大多数都涉及安装，这在许多用例中都很好用。但是，我想要更简单的东西。也就是说，我想要：最小配置密码保护单向流易于定制的网页可扩展服务器营地就是这样做的。没有其他的。这（希望）使它成为最简单和最快的选择。安装 Camp 使用来创建 Web 服务器。它可以通过恰当命名的模块与交互，或者它可以使用带有和USB 网络摄像头。下面的命令安装两组依赖项。 sudo apt-get install python-dev python-pip python-opencv libjpeg-dev sudo pip install tornado Pillow picamera 在 pi

声明:该项目设计来源DF创客社区，仅供学习参考，不可用于商业用途。前言: 宠物自动感应相机设计目的是为了能够随时随地和家人朋友分享家中爱宠的照片信息，由于工作繁忙，没有太多时间去关照家里的宠物，更别说拍照片了，所以萌发了想给家中的狗狗拍照片的想法。之前想过用山狗和树莓派来搭建，但是都没有去做，因为两个问题，第一个如果用树莓派的官方摄像头，不太好集成到我的程序里面，只能通过shell脚本来实现，不够高端大气上档次。。。如果用arduino有觉得摄像头不好控制。。。。后来参加blueeye做无人船的时候，大熊借给我一块Edison，所以决定用edison去实现拍照的功能，是不是有作死的感觉，通过查阅资料，看到edison的运算性能非常不错，又非常的低功耗，也有大神已经实现了在edison上跑opencv的实践。宠物自动感应相机视频演示: 用edison结合传感器来实现拍照原理: 也许在大牛的眼里，就是小儿科啊。。。我只用了一个传感器，就是人体红外热释传感器，也叫运动传感器，就是如果传感器感应到有运动物体就会产生电平的高低变化（因为这是一个数字传感器），通过程序判断电平的高低变化就可以实现对运动物体的检测，然后通过edison结合opencv的视觉库，进行抓图的操作，并存入一张照片，然后利用定时脚本将拍摄的照片通过wifi传入阿里云服务器，再通过编辑好的页面展示出来。这样，不管是在任何地方，任何时间，只要萌宠经过传感器的前方，就会被感应到，并且被拍照上传服务器。我和我的朋友家人就可以通过手机或者电脑，随时随地的访问这些图片了。当然，后期会考虑如果涉及到安全和隐私的话，我们会加入验证环节。另外，通过在喂食盆附近的放置该设备，还可以通过对图片的统计算出宠物被感应到的次数，就可以绘制出一个曲线，判断萌宠饥饿的程度，然后提供的数据可以总结后设置一个自动喂食机构，在达到阈值就投放食物，真是宠物用品界的大数据分析和应用啊！想法诞生的时候只是简单画了个图: 现场制作过程中由于大家都太专注，拍摄的图片少，大家凑合看啦，头骨是用502粘到俞廷同学设计和打印的3D外壳上的。制作需要的物件: Edison 一块 Edison扩展板一块还要一块很重要的设备，就是DFRobot的一块I/O extended sheild，有了它，一切变得更加简单了。母对母头杜邦线 x 3 270度摄像头一个人体红外热释传感器一个构建过程极其简单，我将人体红外热释传感器通过线缆接入到i/o扩展板的7号接口，记得看清楚pin脚的描述。 vcc----接5v GND---接地 sign----接io扩展板的pin脚。摄像头-----接usb接口（唯一一个宽口的USB）然后刷入yoctolinux系统，这个过程需要用到: 具体刷系统的过程就不写了。很简单，intel官方网站有，请自行搜索。然后启动edison的时候通过串口连入edison。这里要简单说明一下，edison有两个microusb的接口。和我们用的android手机充电接口一样，最下面的那个是调试串口，上面的一个小的microusb是和大口usb共用的，靠一个switch来控制。这个实验里面我已经把switch拨到靠近大usb口的位置了，所以大的usb将会得到应用。小的可以做为供电。然后通过电脑连接串口进行查看。因为我的电脑是mac，所以我用的的方法和大家不一样，如果是windows就用putty去连接设备。更多操心讲解详见附件内容。 opencv的源代码，见附件内容下载: shell脚本记得加执行权限: #chmod +x upload.sh 还有一个Makefile:

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