樹莓派輕鬆上手，OpenCV圖像處理全攻略！

引言

樹莓派（Raspberry Pi）因其低本錢跟高機能而廣受歡送，尤其在教導跟團體項目中。結合OpenCV庫，樹莓派可能輕鬆地停止圖像處理跟AI利用。本文將為妳供給一個從入門到現實的指南，幫助妳輕鬆上手樹莓派跟OpenCV停止圖像處理。

樹莓派跟OpenCV簡介

樹莓派

樹莓派是一款英國非營利構造 Raspberry Pi Trading Limited 計劃的微型電腦，存在豐富的擴大年夜介面跟較低的功耗。它平日用於教導、原型計劃跟各種DIY項目。

OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的打算機視覺庫，供給了豐富的圖像處理跟打算機視覺演算法。OpenCV支撐多種編程言語，包含Python，使其成為Python圖像處理跟打算機視覺開辟的幻想抉擇。

樹莓派跟OpenCV的安裝

樹莓派系統安裝

起首，妳須要為樹莓派抉擇並安裝操縱體系。Raspbian是樹莓派官方推薦的操縱體系，它曾經預裝了OpenCV。

OpenCV安裝

在Raspbian體系下，可能經由過程以下命令安裝OpenCV：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-opencv

Python圖像處理基本

讀取跟表現圖像

利用OpenCV，妳可能利用 cv2.imread() 函數讀取圖像，並利用 cv2.imshow() 函數表現圖像。

import cv2

# 讀取圖像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 表現圖像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

表現圖像屬性

# 獲取圖像尺寸
height, width, channels = img.shape

# 列印圖像屬性
print(f"圖像尺寸: width={width}xheight={height}")

轉換圖像到灰度

grayimage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

高等圖像處理

圖像濾波

filtered = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

邊沿檢測

edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

圖像分割

ret, thresh = cv2.threshold(grayimage, 127, 255, 0)
mask = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

現實項目

人臉辨認

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

物體檢測

# 假設曾經載入了Yolo模型跟權重
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')

layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

img = cv2.imread('example.jpg')
img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)

height, width, channels = img.shape

blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)

總結

經由過程本文的介紹，妳應當曾經控制了在樹莓派上利用OpenCV停止圖像處理的基本知識跟技能。盼望這些內容可能幫助妳在將來的項目中發揮樹莓派跟OpenCV的富強功能。