【揭秘树莓派上轻松定位OpenCV秘籍】一步到位，轻松掌握！

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引言

树莓派因其低本钱跟高机能而成为嵌入式体系开辟的幻想抉择。OpenCV，作为一款富强的打算机视觉库，与树莓派的结合使得各种视觉利用变得触手可及。本文将具体介绍如何在树莓派上安装跟设置OpenCV，以及怎样停止简单的目标定位。

情况筹备

在开端之前，请确保你的树莓派曾经安装了Raspbian操纵体系，并连接了收集。

更新体系

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

安装基本开辟东西

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

安装图像处理跟视频处理相干的库

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev

安装OpenCV

下载源码

从OpenCV官网下载合适树莓派的源码。

创建构建目录

mkdir build
cd build

设置编译选项

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

编译跟安装

make -j4
sudo make install

设置Python情况

安装Python开辟包

sudo apt-get install python3-dev

安装Python接口

sudo apt-get install python3-opencv

简单的目标定位示例

以下是一个利用OpenCV在树莓派上实现目标定位的简单示例。

import cv2

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换到HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 定义目标色彩范畴
    lower_color = np.array([0, 120, 70])
    upper_color = np.array([10, 255, 255])

    # 创建掩码
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)

    # 寻觅表面
    contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制表面
    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) > 100:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 表现成果
    cv2.imshow('Frame', frame)
    cv2.imshow('Mask', mask)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 开释资本
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结

经由过程以上步调，你可能在树莓派上轻松安装跟设置OpenCV，并停止简单的目标定位。跟着技巧的一直进步，OpenCV在树莓派上的利用将愈加广泛，为各种视觉利用供给富强的支撑。