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树莓派配合OpenCV技术,用于数码管数字识别。

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简介:
通过对树莓派上数码管数字图像进行的识别,该项目涵盖了K近邻算法,并且设计上注重易于新手入门,为学习者提供了实践项目和掌握技能的绝佳机会。

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客服
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  • OpenCV
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    本项目介绍如何使用OpenCV在树莓派上进行数码管数字图像处理及识别,适用于电子显示板等应用场景。 使用树莓派进行数码管数字图像识别的项目可以采用KNN算法。这个项目的目的是让初学者也能轻松理解并上手实践。通过简单的代码和详细的解释,即使是编程基础薄弱的人也能够掌握基本的知识和技术要点。这是一个很好的机会来尝试一些有趣的技术应用,并且加深对机器学习基础知识的理解。
  • 乒乓球-OpenCV.zip
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    这是一个基于树莓派和OpenCV开发的乒乓球识别项目,通过计算机视觉技术实现对乒乓球运动状态的捕捉与分析。 使用树莓派上的opencv-python进行乒乓球识别。通过USB摄像头采集环境中的数据,检测视频中的乒乓球,并识别其颜色。
  • OpenCV
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    《OpenCV数字识别技术》是一本专注于使用开源计算机视觉库OpenCV进行图像处理与机器学习的教程书,详细介绍如何实现高效的数字识别系统。 在OpenCV中使用模板匹配来识别数字,并进行图像分割以区分左右上下部分,这些方法值得深入研究。
  • OpenCV的人脸.pdf
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    本PDF文档详细介绍了如何利用树莓派硬件平台结合开源计算机视觉库OpenCV进行人脸识别项目的开发与实践。 为了实现图像识别功能,首先需要获取图像数据。因此掌握树莓派CSI摄像头的安装与使用方法至关重要。 1. 了解摄像头的基本工作原理,并完成其安装及配置。 2. 学习OpenCV库及其相关环境设置,以便进行人脸识别开发。 3. 收集并整理人脸信息资料。 4. 利用收集到的人脸数据进行训练和模型优化。 5. 开发算法以捕获待分析的面部特征,并返回最匹配的所有者ID及识别器对这一结果的信任度评估。 通过以上步骤可以实现人脸识别功能。
  • OpenCV
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    简介:本项目提供适用于Raspberry Pi设备的OpenCV库安装指南与优化技巧,助力开发者在树莓派上轻松实现计算机视觉应用。 树莓派OpenCV使用的库包括颜色识别跟踪、人脸识别、手势识别、形状识别、条码识别以及二维码识别等功能。相关博文详细介绍了这些功能的实现方法和技术细节。
  • 使Python和OpenCV人脸
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    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库,在树莓派设备上实现人脸识别功能,适用于家庭安全监控、智能门禁系统等场景。 树莓派可以使用Python和OpenCV识别人脸,并且经过调整后也可以识别其他物体。
  • 测试DRV8825与_drv8825__
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    本项目旨在探索DRV8825步进电机驱动器与树莓派微处理器之间的兼容性和性能表现,并提供详细的配置和编程指南。 标题中的“test_DRV8825树莓派_drv8825_树莓派_”表明这是一个关于在树莓派上使用DRV8825驱动步进电机的实验项目,涉及硬件连接、软件编程及实际操作验证。“含驱动,实际调测通过”,说明已有实现并成功运行。 DRV8825是一款高性能微步进电机驱动器,支持全步、半步等不同精度控制。在树莓派上使用DRV8825可精确高效地控制步进电机,适用于自动化设备和机器人项目。标签“DRV8825树莓派”、“drv8825”和“树莓派”强调了主题核心元素,暗示我们将探讨如何结合GPIO接口实现步进电机的精准控制。 压缩包内文件“DRV8825.py”可能是用于操作DRV8825的Python代码,包括设置速度、方向等功能。另一个文件“test.py”可能用来验证这些函数是否正常工作。 实际应用中,理解DRV8825引脚定义是关键步骤之一。接着,在树莓派上配置GPIO库以控制这些引脚,并编写Python脚本使用定时器或PWM来调节电机速度和方向变化。“DRV8825.py”可能包含用于设置微步进模式、设定转速及移动指定步数的类或函数,而“test.py”则会实例化这个类并调用方法进行测试。 总结来说,该项目涵盖了树莓派GPIO编程、步进电机控制理论以及Python编程实践。通过此项目,学习如何结合硬件和软件实现完整的步进电机控制系统。
  • 的面部算法_Raspberry_FaceRaspberry_人脸算法
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    本项目介绍一种在树莓派上实现的人脸识别算法。通过利用树莓派的硬件资源和软件支持,实现了高效且准确的人脸检测与识别功能,适用于各种智能监控场景。 基于树莓派的人脸识别算法包括电路原理图和结构框图。
  • -OpenCV-Python.rar
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    本资源为一个包含Python编程语言在树莓派上使用OpenCV库进行计算机视觉应用开发的学习包。内含教程和示例代码,适合初学者掌握图像处理与机器视觉项目。 里面包含5个wheel文件: - opencv_python-3.4.3.18-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv6l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
  • 车牌
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    本项目旨在通过树莓派实现车牌自动识别系统,结合Python编程和机器学习技术,提高交通管理效率,具有低成本、易部署的特点。 本代码主要分为四个部分:车辆高度判断、图像采集、车牌识别以及通信设置。 在通信方面,树莓派通过设定波特率、COM口及停止位参数与单片机进行串行通讯,并将获取到的车牌信息发送给单片机。 对于摄像头配置而言,树莓派会初始化摄像头以便后续直接调用以实现拍照功能。车辆高度判断部分采用了激光对射模块:当检测到超过设定的高度时,返回电平会发生变化。而核心的车牌识别环节则负责处理包含车牌信息的图像,并最终提取出所需的车牌数据。