20多种Raspberry Pi计算机视觉教程

20多种Raspberry Pi计算机视觉教程

工程师们一直试图给机器人以视觉上的礼物。因此,他们必须使用计算机,算法,照相机等来复制人类视觉过程。

在DIY领域,Raspberry Pi是原型平台的女王。它在不同领域和多种应用中很有用。因此,为什么不在计算机视觉应用程序中使用它。这些项目对于导航,本地化,识别,分类,监视,阅读等开始变得异常激烈。

单板计算机,摄像头模块,视觉库(例如OpenCV)和一点点创造力几乎没有限制。

从本文探索的教程中您将看到,计算机视觉中一些最流行的应用程序涉及对象,人类的检测,跟踪和识别。无论您是要构建能够检测人类的机器人,还是要构建能够检测物体的自动化系统,Raspberry Pi板都是您项目的中心。

从这套精选的教程中,您将学习各种技巧,这些技巧可用于构建基于Pi的简单且经济高效的计算机视觉应用程序。

导航和避障

  • 导航到目标
    bigfacerobotics上,Peter Neal在教程中向我们展示了如何构建能够通过检测图像的彩色边框导航到目标的自主机器人。
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  • 使用Python和OpenCV对Raspberry Pi机器人进行编程
    在此项目中,设计人员希望使用py_websockets_bot库制作自主机器人。Python库通过网络接口与移动机器人通信,并发送控制机器人运动的命令。
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  • RR.OP – RaspRobot OpenCV项目
    该Raspberry Pi机器人使用对象的形状,颜色和纹理与外部环境进行交互。
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  • 最终项目汽车实验室
    在此项目中,设计人员构建一个计算机视觉应用程序,以避免在由黑色平行线定义的较宽路径上出现障碍。
  • 用于行跟随器的OpenCV和python
    使用网络摄像头,OpenCV库,Python和Raspberry Pi板,您可以使用计算机视觉算法构建行跟随器机器人。
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  • 使用OpenCV进行障碍物检测
    在本教程中,设计人员使用四个步骤来检测机器人前方的障碍物。第一步是捕获图像。第二步是将图像转换为灰度图像。第三步是稍微模糊它,然后在第四步中使用精明边缘检测来突出显示图像中的边缘。
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  • 自主的瓶回收机器人
    在本教程中,您将找到如何构建一个生态友好型机器人,该机器人的设计旨在避免障碍物直到相机检测到并识别出瓶子。
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跟踪与识别

对象分类

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