树莓派+Arduino+TensorFlow搭建图像识别小车

从买第一个Arduino套装开始,我接触机器人有好几年了,但直到最近才开始做完整的课题。期间有两项技能为我打开了新世界的大门:Python和Linux。他们背后,是强大的开源社区。掌握了这两样工具的工具(元工具),你感觉网上遍地是趁手的兵器。上周在公司内部编程培训时,有一句话深得我心:我们是软件工程师,不是程序员。我们的工作不是写程序,而是合理使用工具解决问题。在Google,如果你觉得自己不得不从零开始写某项功能,只是你还没有找到相应的工具罢了。在开源社区更是如此。

这是一个遥控小车,通过红外遥控或无线键盘可以控制小车的行动和摄像头的角度。TensorFlow实时监测摄像头拍摄到的画面,语音读出它识别出的物体。所有代码都放在我的GitHub上。

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树莓派+motion安装摄像头实现远程监控

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下面我们介绍如何来给树莓派装个USB摄像头,然后远程访问摄像头拍摄的即时画面。
首先你需要一个树莓派能兼容的USB摄像头,笔者用的是罗技(Logitech)C270 高清网络摄像头,插上即可。软件方面非常简单只需要一个软件:motion。
假设你的树莓派已经装好了 Raspbian 的系统,你只需要:

sudo apt-get install motion

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树莓派支持硬编码的视频套件

Camkit (Camera toolKit)

Camkit是一个摄像头相关的工具箱,使用C语言写成,包含了从:图像采集–>色彩转换–>H264编码–>RTP打包–>网络发送的全套接口。

可到这里下载已编译好的二进制版本。

编译

Camkit采用cmake构建系统,编译之前请确认已经安装了cmake。

遵循以下步骤完成编译和安装:

cd Camkit_source_dir
mkdir build
cd build
cmake ../ -Dkey=value
make
make install

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树莓派上的立体视觉和深度知觉

随着树莓派超低成本的计算模块的发布,依赖于树莓派简单的编程环境,简单硬件扩展和丰富的开发资源,使我们利用树莓派创造大量的产品变得可能,

Pi具有强大的多媒体处理能力,但是因为通常在Pi上编程比较简单直接,最大限度的利用其多媒体系统和为它的VideoCore模块编程是较复杂的。

Argon Design精通于在此类系统上的编程,并且可以优化树莓派上的多媒体算法。为了评测计算模块的能力,展示我们的技能,我们设计了本次展示。

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这次展示是关于立体深度感知-利用两个放置位置具有一定间距的摄像机,从不同的视角拍摄物体来获取深度信息。与此同时这还使用了树莓派计算模块的另一个令人兴奋的特性,那就是它支持双摄像头(标准树莓派仅仅支持单一摄像头)

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树莓派摄像头模块应用程序文档翻译[转]

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更新日志:

  • 2014 年 3 月 24 日更新:根据 2013 年 12 月更新的文档,对原译文进行扩展翻译。翻译完毕。
  • 2014 年 3 月 4 日更新:根据 2013 年 12 月更新的文档,对原译文进行扩展翻译。部分内容未翻译完毕。
  • 2013 年 8 月 4 日更新:根据 Raspberry Pi 官方论坛发布的 RaspiCam 正式文档进行扩展翻译。硬件安装和软件安装部分稍后翻译完成。
  • 2013 年 5 月 31 日更新:根据 eLinux 中的 Wiki 内容添加使用 MP4Box 对视频进行封装的介绍。
  • 2013 年 5 月 24 日更新:根据 2013 年 5 月 10 日更新的官方文档完成了初步翻译。

本文会在适当的时间里进行增删改等操作,如果您对该文感兴趣,可以仅收藏本页。
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