智能硬件與機器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

智能硬件與機器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV讀書筆記模板01思維導圖讀書筆記作者介紹內容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導圖視覺硬件樹莓視覺機器機器視頻案例小結視頻樹莓圖像第章代碼檢測準備網絡相機人臉本書關鍵字分析思維導圖內容摘要內容摘要本書圍繞“低成本玩轉樹莓派”這個主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個低成本的智能硬件平臺，并在其上實現(xiàn)圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監(jiān)控等機器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機器視覺在智能硬件領域的應用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內容，通過幾個具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉如下機器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機的原始數(shù)據、道路和商場的人流統(tǒng)計、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監(jiān)控等。以上案例循序漸進，環(huán)環(huán)相扣，所有代碼均可在樹莓派上運行，并可輕松移植到任何ARM開發(fā)板上。讀書筆記讀書筆記讀起來很順暢，內容也是我最近特別感興趣的方面。目錄分析1.1機器視覺在智能硬件領域的應用1.3本章小結1.2智能硬件上的機器視覺技術方案選型第1章智能硬件與機器視覺1.1機器視覺在智能硬件領域的應用1.1.1機器視覺在智慧城市的應用1.1.2機器視覺與5G的協(xié)同效應1.2智能硬件上的機器視覺技術方案選型1.2.1方案A：樹莓派1.2.2方案B：BeagleBoard1.2.3方案C：NVIDIAJetson1.2.4方案D：GoogleCoralDevBoard+EdgeTPU2.1刷寫系統(tǒng)2.2硬件連接2.3Linux系統(tǒng)的基本操作2.4遠程連接樹莓派第2章樹莓派軟硬件準備2.6本章小結2.5使用相機模塊拍攝一張照片第2章樹莓派軟硬件準備2.3Linux系統(tǒng)的基本操作2.3.1Linux常用命令2.3.2Vim編輯器的使用2.4遠程連接樹莓派2.4.1使用SSH連接樹莓派2.4.2使用VNC連接樹莓派3.1使用pip安裝OpenCV3.3本章小結3.2樹莓派源碼編譯安裝OpenCV4第3章安裝OpenCV3.1使用pip安裝OpenCV3.1.1在Ubuntu上使用pip安裝OpenCV3.1.2在macOS上使用pip安裝OpenCV3.1.3在樹莓派上使用pip安裝OpenCV3.1.4注意事項3.2樹莓派源碼編譯安裝OpenCV43.2.1擴展TF卡并安裝依賴3.2.2下載OpenCV43.2.3為OpenCV4搭建基于Python3的虛擬環(huán)境3.2.4構建和編譯OpenCV43.2.5測試OpenCV43.2.6可能遇到的問題4.1開始前的準備4.2OpenCV圖像簡單處理4.3OpenCV圖像對象計數(shù)4.4本章小結第4章通過案例手把手入門OpenCV4.1開始前的準備4.1.1環(huán)境準備4.1.2項目代碼準備4.2OpenCV圖像簡單處理4.2.1加載和顯示圖像4.2.2訪問單個像素4.2.3數(shù)組切片和裁剪4.2.4調整圖像大小4.2.5旋轉圖像4.2.6平滑圖像4.2.7在圖像上繪圖4.2.8運行第一個OpenCV教程的Python腳本4.3OpenCV圖像對象計數(shù)4.3.1目標對象計數(shù)4.3.2將圖像轉換為灰階4.3.3邊緣檢測4.3.4閾值處理4.3.5檢測和繪制輪廓4.3.6腐蝕和膨脹4.3.7蒙版和按位操作4.3.8運行第二個OpenCV教程的Python腳本5.2使用攝像頭拍攝照片5.1安裝picamera環(huán)境第5章使用Python拍攝照片、視頻5.4本章小結5.3使用攝像頭拍攝視頻第5章使用Python拍攝照片、視頻5.1安裝picamera環(huán)境5.1.1安裝Raspbian系統(tǒng)5.1.2安裝其他系統(tǒng)5.1.3升級相機固件5.1.4安裝樹莓派攝像頭模組5.1.5控制V1版的LED燈5.2使用攝像頭拍攝照片5.2.1捕獲照片并存為文件5.2.2捕獲照片并存為流5.2.3捕獲照片并存為PIL圖像5.2.4捕獲調整了大小的圖像5.2.5快拍和連拍的技巧5.2.6捕獲延時攝影序列5.2.7弱光下拍照5.2.8網絡直播5.3使用攝像頭拍攝視頻5.3.1錄制視頻文件5.3.2錄制視頻流5.3.3錄制拆分為多個文件5.3.4錄制循環(huán)視頻流5.3.5錄制網絡視頻流5.3.6視頻預覽疊加圖像加水印5.3.7視頻輸出疊加文本、時間戳6.1捕獲并直接編碼6.2多種捕獲方法6.3樹莓派相機的實際應用6.4常見錯誤集錦6.5本章小結12345第6章使用Python處理相機原始數(shù)據6.1捕獲并直接編碼6.1.1捕獲并編碼為numpy數(shù)組6.1.2捕獲并編碼為opencv對象6.1.3捕獲未編碼圖像（YUV）6.1.4捕獲編碼圖像（RGB）6.1.5自定義編碼器6.2多種捕獲方法6.2.1錄像時截屏6.2.2多種分辨率下錄制6.2.3特殊文件輸出6.2.4Bayer-Raw數(shù)據獲取6.3樹莓派相機的實際應用6.3.1自定義輸出：運動檢測相機的代碼實現(xiàn)6.3.2循環(huán)視頻流切割：行車記錄儀碰撞預警功能6.3.3快速捕獲和處理：連拍算法實現(xiàn)6.3.4錄制未經編碼的視頻：顏色檢測6.3.5快速捕獲和流傳輸：網絡流直播6.3.6網絡流媒體：結合網頁技術直播6.3.7錄制運動矢量數(shù)據：檢測視頻中的手勢7.1原理解析7.2軟件環(huán)境準備7.3使用Python實現(xiàn)人群計數(shù)器7.4本章小結第7章道路、商場人流統(tǒng)計7.1原理解析7.1.1目標檢測與目標追蹤7.1.2形心追蹤算法原理7.1.3人群計數(shù)器原理7.3使用Python實現(xiàn)人群計數(shù)器7.3.1目錄結構7.3.2形心追蹤器類CentroidTracker的實現(xiàn)7.3.3追蹤目標類TrackableObject的實現(xiàn)7.3.4人群計數(shù)器的實現(xiàn)7.3.5樹莓派人群計數(shù)器測試8.1EAST深度學習模型8.2檢測圖片中的文字8.3檢測視頻中的文字8.4對文字內容進行識別8.5本章小結12345第8章道路信息文字識別8.1EAST深度學習模型8.1.1EAST模型簡介8.1.2相關軟件包的安裝8.1.3項目工程結構8.2檢測圖片中的文字8.2.1代碼編寫和解讀8.2.2效果測試8.3檢測視頻中的文字8.3.1代碼編寫和解讀8.3.2效果測試8.4對文字內容進行識別8.4.1Tesseract介紹和安裝8.4.2使用Tesseract實現(xiàn)文字識別的原理8.4.3代碼編寫和解讀8.4.4效果測試9.1核心原理和效果簡介9.2環(huán)境準備和代碼編寫9.3測試人臉跟蹤效果9.4本章小結第9章簡單人臉追蹤9.2環(huán)境準備和代碼編寫9.2.1使用Python實現(xiàn)形心追蹤算法9.2.2人臉追蹤的實現(xiàn)9.3測試人臉跟蹤效果9.3.1測試效果9.3.2缺陷與不足10.1總體設計思路10.2軟件環(huán)境準備10.3編寫代碼10.4使用PID調節(jié)二自由度云臺10.5本章小結12345第10章人臉追蹤安防攝像頭10.1總體設計思路10.1.1硬件組裝清單10.1.2PID控制反饋算法10.1.3人臉識別算法：基于Haar特征的級聯(lián)分類器10.2軟件環(huán)境準備10.2.1將smbus安裝在py3cv3環(huán)境中10.2.2打開樹莓派的Camera接口并安裝驅動10.2.3安裝gpiozero10.2.4安裝imutils10.3編寫代碼10.3.1項目結構10.3.2實時調節(jié)反饋機制：PIDController10.3.3在視頻中檢測到人臉10.3.4使用GPIOZERO進行舵機控制10.4使用PID調節(jié)二自由度云臺10.4.1PID參數(shù)調試10.4.2運行二自由度人臉追蹤攝像頭11.1網絡傳輸OpenCV幀11.2ImageZMQ消息傳遞系統(tǒng)11.3多路樹莓派攝像頭配置11.4配置中央監(jiān)控室服務器端和Caffe框架第11章多路攝像頭中央AI監(jiān)控11.6本章小結11.5使用OpenCV實現(xiàn)視頻流網絡傳輸?shù)?1章多路攝像頭中央AI監(jiān)控11.1網絡傳輸OpenCV幀11.1.1實現(xiàn)目標和方法11.1.2消息傳遞的概念11.1.3項目實現(xiàn)流程11.2ImageZMQ消息傳遞系統(tǒng)11.2.1什么是ZMQ11.2.2基于ZMQ的圖片消息傳遞庫：ImageZMQ11.2.3ImageZMQ依賴的軟件包11.2.4項目整體介紹11.3多路樹莓派攝像頭配置11.3.1配置樹莓派客戶端的主機名11.3.2樹莓派發(fā)送OpenCV視頻流11.3.3將代碼放到樹莓派目錄中11.4配置中央監(jiān)控室服務器端和Caffe