在本教程中，讲师演示了配置 Raspberry Pi 4 以使用经过自动驾驶训练的神经网络进行对象检测所需的步骤。这包括克隆存储库、设置虚拟环境、安装 GPIO、OpenCV 和 TensorFlow 等依赖项，以及配置 Raspberry Pi 相机模块。接下来，讲师演示了将 LED 和按钮连接到 Pi 并运行 Python 脚本以通过对象检测捕获图像。最后，用户可以对批处理 rc 文件进行调整，以在启动时运行脚本并录制素材，并将图像保存到输出路径。
00:00:00 在本节中，视频讲师将介绍软件配置步骤，以在 Raspberry Pi 4 上使用经过自动驾驶训练的神经网络执行对象检测。讲师首先确保 Raspberry Pi 是最新的，克隆存储库在视频说明中提供，并安装虚拟环境以保持此项目的依赖项与系统上的其他项目分开。然后，讲师通过运行 bash 脚本在安装 gpio python 包、OpenCV 和 TensorFlow 等依赖项之前激活虚拟环境，这些都是项目所需的东西。最后，讲师展示了如何通过在终端中输入配置设置并将其连接到树莓派 4 来配置树莓派相机模块。
00:05:00 在本节中，演示者演示了如何在 Raspberry Pi 上设置摄像头模块、LED 和按钮以进行自动驾驶目标检测。相机模块只需插入 Pi 并固定到位。 LED 通过 470 欧姆电阻器连接到 Pi，以在程序运行时提供视觉反馈。同样，在面包板上添加了一个按钮，以允许开始和停止图像处理。然后演示者通过运行带有监控神经网络和输出路径参数的 Python 脚本来显示设置的软件方面，该脚本将处理后的图像保存到指定位置。
本教程介绍了如何在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow Lite 以进行对象检测。这涉及更新 Pi、启用相机接口、下载 GitHub 存储库、创建虚拟环境、安装 TensorFlow 和 OpenCV，以及运行 shell 脚本来安装所有必需的包和依赖项。用户可以下载谷歌提供的示例模型或训练自己的自定义模型。模型准备就绪后，用户可以在 Python 3 上运行代码以查看他们的实时网络摄像头检测脚本、视频和图像检测。 TensorFlow Lite 的改进速度使其可用于实时检测应用程序，例如智能相机或警报系统。创作者还提到了他们自己的宠物探测器项目，并鼓励观众继续关注他们的下一个关于设置 Coral USB 加速器的视频。
00:00:00 在本节中，视频教程提供了有关如何在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow Lite 以进行对象检测的分步指南。 TensorFlow Lite 是一种轻型机器学习模型，经过优化可在 Pi 等低功率设备上运行，具有更快的推理时间和更少的处理能力。该教程包括更新 Pi、启用相机接口、下载 GitHub 存储库、创建虚拟环境、安装 TensorFlow 和 OpenCV，以及运行 shell 脚本来安装所有必需的包和依赖项。该视频还包括处理错误和获得帮助的提示，GitHub 指南包括常见错误和解决方案列表。
00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何为 TensorFlow Lite 设置检测模型。用户可以下载谷歌提供的示例模型，也可以训练自己的自定义模型。谷歌的示例模型是在 MS cocoa 数据集上训练的量化 SSD 移动网络模型，允许它检测 80 个常见对象，精度下降最小。要下载示例模型，用户可以右键单击链接 在描述中使用“W git”下载并在终端上运行它并使用“unzip”进行提取。此外，演讲者还在 GitHub 上为想要训练检测模型并将其转换为 TensorFlow Lite 的用户提供了书面指南。模型准备就绪后，用户可以在 Python 3 上运行代码以查看他们的实时网络摄像头检测脚本、视频和图像检测。演讲者还提到，他们将在下一个视频中解释如何通过使用 Google 的合唱 USB 加速器来大幅提高检测速度。
00:10:00 在本节中，视频创作者提到 TensorFlow Lite 的改进速度使其适用于实时检测应用程序，例如智能相机或警报系统。他们还提到了他们自己的项目，一个宠物检测器视频，如果他们的猫想被带到外面，他们会使用物体检测来提醒他们，并表示他们将发布更多 TensorFlow 计算机视觉项目。他们最后感谢观看者的观看，并鼓励他们继续关注他们的下一个关于设置 Coral USB 加速器的视频。
在这个 Raspberry Pi 对象检测教程中，演示者展示了如何在 Raspberry Pi 上安装 Tensorflow Lite 并将其用于图像分类，包括实时分类演示。他们还解释了 lib atlas 是什么，它是线性代数机器学习的重要组成部分，以及如何修复 Raspberry Pi 上的相关错误。演示者指出，Coral USB 加速器可用于提高项目速度，但不是必需的。总的来说，演示者强调了脚本适应不同用例或模型的灵活性。
00:00:00 在这部分视频中，演示者提供了在 Raspberry Pi 上安装 Tensorflow Lite 并将其用于图像分类的教程。演示者使用 Tensorflow 的示例库并指出 Coral USB 加速器可用于提高项目速度，尽管这不是必需的。首先，演示者升级 Raspberry Pi 并创建虚拟环境。演示者演示了如何在安装 Tensorflow Lite 运行时之前激活环境并安装必要的包。最后，演示者检查版本以确保所有内容都已正确安装。
00:05:00 在本节中，演讲者在 Raspberry Pi 上运行对象检测示例，但遇到与 lib atlas 相关的错误。他们解释说，lib atlas 对于线性代数至关重要，线性代数是机器学习的重要组成部分。他们展示了如何通过运行 sudo apt-get install lib atlas bass dash dev 来解决问题。然后，演讲者演示了使用 Raspberry Pi 进行实时分类，并强调可以修改脚本以适应不同的用例或模型。
00:15:00 在本节中，讲师解释了如何使用 zip 函数循环访问三个不同的变量或信息。他们使用 zip 来展平置信度和边界框变量，然后使用 for 循环在检测到的对象周围创建一个矩形。他们还使用 putText 函数写入检测到的对象的名称，并使用类名称变量从类 ID 中减去一个以获得适当的名称。讲师添加其他参数以使标签更明显，甚至将文本更改为全部大写字母。最后，他们成功地在图像中检测到一个人。
00:20:00 在本节中，教程演示了如何修改代码以在网络摄像头而不是静态图像上运行对象检测。该代码使用“cv2.videoCapture”初始化网络摄像头并设置图像大小参数。 while 循环用于不断捕获和显示网络摄像头源，并添加一个条件以检查在显示之前是否检测到任何对象。该系统使用网络摄像头实时准确检测键盘、显示器、手机和鼠标等对象。
在此视频中，逐步说明了在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow 对象检测 API 的过程。首先，安装所需的包，包括 TensorFlow、OpenCV 和 protobuf。然后，设置 TensorFlow 结构，并从 TensorFlow 检测模型库下载 SSD Lite 模型。提供了一个用于对象检测的 Python 脚本，并向观众展示了如何将其与 Pi 相机或 USB 网络摄像头一起使用。该视频还涵盖了更多高级主题，例如下载和使用自定义模型。 Raspberry Pi 推荐用于需要低成本和便携性的创意项目，例如当检测到外面有猫时可以发送消息的数字猫瓣。
Core Electronics 展示了如何在 Raspberry Pi 上使用 OpenCV 和 Python 的人脸识别包创建人脸识别系统。该教程包括使用名为“train_model.py”的 Python 代码训练系统，并通过名为“facial_req.py”的识别代码对其进行测试。该系统可以区分陌生面孔和已知面孔，一旦系统识别出已知面孔，它也可以旋转伺服系统。创作者感谢 OpenCV 和面部识别包团队以及 Carolyn Dunn 使这种软件成为可能，并对它在未来项目中的潜力寄予厚望。
00:00:00 在本节中，Core Electronics 演示了如何在Raspberry Pi 上使用OpenCV 和Python 的人脸识别包来创建人脸识别系统。首先，他们准备了必要的材料，包括树莓派、官方相机、Micro SD 卡、HDMI 线和电源。配置树莓派并安装软件包后，他们展示了如何使用名为“train_model.py”的 Python 代码训练面部识别系统，然后使用名为“facial_req.py”的识别代码对其进行测试。该程序使 Raspberry Pi 相机能够实时搜索人脸，并在定位后正确识别他们。该系统还可以区分未知和已知面孔，分别显示“未知”或主题名称。
00:05:00 在本节中，视频创作者解释了如何在脚本中添加六行代码，以使用 Raspberry Pi 的 GPIO 引脚控制舵机，只有当 Raspberry Pi 系统识别出主人的脸时，舵机才能旋转。如果系统识别不到人脸或未知人脸，系统将不会激活舵机。视频创作者隐藏了他的脸，并展示了伺服器在识别他的脸时如何移动。他感谢 OpenCV 和面部识别包团队以及 Carolyn Dunn 创建了使这些系统能够如此良好地协同工作的软件。视频创作者相信该软件具有将项目带到令人难以置信的地方的巨大潜力。
该视频提供了有关如何在 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow 2 和 OpenCV 的分步指南。演示者强调了拥有更新的 Pi 的重要性，特别是 64 位的 Pi 4，并提供了有关如何安装 Raspberry Pi OS、更新和升级系统以及为他们的系统选择合适的 TensorFlow shell 脚本的说明。该视频还解释了如何为遇到安装问题的用户将 Python 版本更改为 3.7，并提供了有关安装虚拟环境、系统包、TensorFlow 和 OpenCV 的详细说明。在整个视频中，演示者提供了有用的提示和潜在错误的解决方案。该视频最后使用导入命令测试 OpenCV 和 TensorFlow 的安装，并鼓励观众留下反馈或请求。
00:00:00 在视频的这一部分，演示者解释了如何为 TensorFlow 和 OpenCV 的一体式安装设置 Raspberry Pi，从拥有更新的 Pi 的重要性开始，特别是 Pi 4是 64 位。该视频介绍了安装 Raspberry Pi 操作系统以及使用 Raspberry Pi 成像器设置主机名、用户名、密码和 Wi-Fi 配置的过程。启动 Pi 后，演示者指示观众先更新和升级，然后再检查他们的 Python 版本和“uname -m”输出，这对于为他们的系统选择合适的 TensorFlow shell 脚本很重要。演示者还引导观众访问一个私人托管的 shell 脚本和 wheel 文件，这些文件可以使 TensorFlow 与 Raspberry Pi 一起工作。
00:05:00 在视频的这一部分，演示者讨论了如何将 Python 版本更改为 3.7，以解决在 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow 2 和 OpenCV 时遇到的问题。为此，查看者需要使用 pi m 并安装所需的 Python 版本。演示者演示了如何安装 pi m、向 dot bash rc 文件添加行、安装系统包和更新 pi m。然后演示者解释了如何安装 Python 版本 3.7.12 和创建项目目录。最后，演示者向观众展示 pi m 的工作原理并检查 Python 版本。
该视频展示了一个 Raspberry Pi 4 项目，该项目利用训练有素的库和 Pi 相机实时识别范围广泛的 91 种动物和物体，并具有置信度。演示者全面演示了如何设置硬件、配置 Raspberry Pi 以及安装 OpenCV 软件以启用实时计算机视觉和图像处理操作。通过以杯子为目标的例子，观众可以了解如何修改代码，通过树莓派的GPIO引脚发送信号，在OpenCV识别到目标时执行特定的动作。演示者强调了该软件在激动人心的项目中的潜力，并对 OpenCV 和 CoCo 团队表示感谢。
00:00:00 在视频的这一部分，演示者介绍了使用 Raspberry Pi 4 结合经过训练的库和 Pi 相机实时识别 91 种独特物体和动物的项目，并更新了置信度.利用Opencv软件提供资源，帮助解决实时计算机视觉和图像处理问题。演示者逐步完成了设置硬件、配置 Raspberry Pi 和安装软件的必要步骤。然后向观众展示如何运行代码，以及如何修改代码的多个值以改进对象和动物识别过程。
00:05:00 在本节中，演示者演示了如何修改代码，以便在 OpenCV 软件看到特定目标（在本例中为杯子）时通过 Raspberry Pi 的 GPIO 引脚发送信号。修改后的代码命令 Raspberry Pi 在检测到杯子时旋转。强调了该软件承担惊人项目的潜力，并感谢 OpenCV 和 CoCo 团队在该软件上所做的工作。
00:10:00 在本节中，视频演示了如何添加功能来控制是否显示边界框和类名称以提高或降低帧速率。该视频解释了可以设置一个布尔值来确定是否绘制边界框，然后展示了如何在 for 循环中实现它。该视频还添加了发送有关边界框和类名称的信息的功能，使您可以接收实际信息，而不仅仅是显示信息。最后，该视频展示了如何添加功能来检测特定对象并控制模型输出的内容。
YouTube 视频解释了在 Raspberry Pi 上安装 OpenCV for Python 的两种方法，第一种方法涉及使用单个终端命令来安装预构建的二进制文件，第二种方法需要从源代码构建 OpenCV。从 Github 存储库下载源代码后，在 Raspberry Pi 上从源代码构建 OpenCV 的最后步骤涉及运行 cmake 和 make 命令，这可能需要几个小时才能完成，然后再输入“sudo make install”命令。该视频演示了如何使用 Python 命令检查安装是否成功。视频结尾鼓励大家点赞、订阅并在评论部分提出任何问题。
00:00:00 在视频的这一部分，演示者解释了在 Raspberry Pi 上安装 OpenCV for Python 的两种方法。第一种方法涉及使用单个终端命令安装预构建的二进制文件，这很简单，但可能无法保证 OpenCV 的最新版本。第二种方法是从源代码构建 OpenCV，这需要先安装一些依赖项，从 Github 存储库下载源代码，然后创建并运行命令来构建源代码。视频中逐步显示了这两种方法。
00:05:00 在本节中，视频讨论了在 Raspberry Pi 4 或 3 上从源代码安装和构建 OpenCV Python 的最后步骤。运行 cmake 命令和 make 命令后，这可能需要几个小时才能完成，最后一步是输入“sudo make install”。要检查安装是否成功，视频演示了如何输入命令“python3”，然后输入“import cv2 as cv”，然后是打印语句。如果终端返回OpenCV版本信息，则安装成功。该视频鼓励观众喜欢和订阅该频道，并在评论部分提出任何问题。
Raspberry Pi 4 上的自动驾驶目标检测！
Raspberry Pi 4 上的自动驾驶目标检测！
在本教程中，讲师演示了配置 Raspberry Pi 4 以使用经过自动驾驶训练的神经网络进行对象检测所需的步骤。这包括克隆存储库、设置虚拟环境、安装 GPIO、OpenCV 和 TensorFlow 等依赖项，以及配置 Raspberry Pi 相机模块。接下来，讲师演示了将 LED 和按钮连接到 Pi 并运行 Python 脚本以通过对象检测捕获图像。最后，用户可以对批处理 rc 文件进行调整，以在启动时运行脚本并录制素材，并将图像保存到输出路径。
如何在 Raspberry Pi 上运行 TensorFlow Lite 进行对象检测
如何在 Raspberry Pi 上运行 TensorFlow Lite 进行对象检测
本教程介绍了如何在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow Lite 以进行对象检测。这涉及更新 Pi、启用相机接口、下载 GitHub 存储库、创建虚拟环境、安装 TensorFlow 和 OpenCV，以及运行 shell 脚本来安装所有必需的包和依赖项。用户可以下载谷歌提供的示例模型或训练自己的自定义模型。模型准备就绪后，用户可以在 Python 3 上运行代码以查看他们的实时网络摄像头检测脚本、视频和图像检测。 TensorFlow Lite 的改进速度使其可用于实时检测应用程序，例如智能相机或警报系统。创作者还提到了他们自己的宠物探测器项目，并鼓励观众继续关注他们的下一个关于设置 Coral USB 加速器的视频。
在描述中使用“W git”下载并在终端上运行它并使用“unzip”进行提取。此外，演讲者还在 GitHub 上为想要训练检测模型并将其转换为 TensorFlow Lite 的用户提供了书面指南。模型准备就绪后，用户可以在 Python 3 上运行代码以查看他们的实时网络摄像头检测脚本、视频和图像检测。演讲者还提到，他们将在下一个视频中解释如何通过使用 Google 的合唱 USB 加速器来大幅提高检测速度。
树莓派对象检测教程
树莓派对象检测教程
在这个 Raspberry Pi 对象检测教程中，演示者展示了如何在 Raspberry Pi 上安装 Tensorflow Lite 并将其用于图像分类，包括实时分类演示。他们还解释了 lib atlas 是什么，它是线性代数机器学习的重要组成部分，以及如何修复 Raspberry Pi 上的相关错误。演示者指出，Coral USB 加速器可用于提高项目速度，但不是必需的。总的来说，演示者强调了脚本适应不同用例或模型的灵活性。
对象检测 OpenCV Python |轻松快捷 (2020)
对象检测 OpenCV Python |轻松快捷 (2020)
在这个名为“Object Detection OpenCV Python | Easy and Fast (2020)”的视频教程中，演示者演示了如何使用 Python 中的 OpenCV 库创建对象检测器。该视频着重于创建一个在精度和速度之间取得平衡的检测器，该检测器可以实时检测多个常见的物体。 MobileNet SSD 模型因其速度和准确性而用于对象检测，coco 数据集用于检测人、自行车和汽车等类别。该视频展示了如何使用 zip 函数循环遍历各种变量以在检测到的对象周围创建一个矩形，以及如何修改代码以在网络摄像头源上运行对象检测。演示者还解释了如何调整阈值并为检测到的对象添加置信度值，以了解每个对象的概率。
如何在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow 对象检测
如何在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow 对象检测
在此视频中，逐步说明了在 Raspberry Pi 上设置 TensorFlow 对象检测 API 的过程。首先，安装所需的包，包括 TensorFlow、OpenCV 和 protobuf。然后，设置 TensorFlow 结构，并从 TensorFlow 检测模型库下载 SSD Lite 模型。提供了一个用于对象检测的 Python 脚本，并向观众展示了如何将其与 Pi 相机或 USB 网络摄像头一起使用。该视频还涵盖了更多高级主题，例如下载和使用自定义模型。 Raspberry Pi 推荐用于需要低成本和便携性的创意项目，例如当检测到外面有猫时可以发送消息的数字猫瓣。
树莓派+OpenCV+Python人脸识别
树莓派+OpenCV+Python人脸识别
Core Electronics 展示了如何在 Raspberry Pi 上使用 OpenCV 和 Python 的人脸识别包创建人脸识别系统。该教程包括使用名为“train_model.py”的 Python 代码训练系统，并通过名为“facial_req.py”的识别代码对其进行测试。该系统可以区分陌生面孔和已知面孔，一旦系统识别出已知面孔，它也可以旋转伺服系统。创作者感谢 OpenCV 和面部识别包团队以及 Carolyn Dunn 使这种软件成为可能，并对它在未来项目中的潜力寄予厚望。
如何在树莓派上安装 TensorFlow 2 和 OpenCV
如何在树莓派上安装 TensorFlow 2 和 OpenCV
该视频提供了有关如何在 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow 2 和 OpenCV 的分步指南。演示者强调了拥有更新的 Pi 的重要性，特别是 64 位的 Pi 4，并提供了有关如何安装 Raspberry Pi OS、更新和升级系统以及为他们的系统选择合适的 TensorFlow shell 脚本的说明。该视频还解释了如何为遇到安装问题的用户将 Python 版本更改为 3.7，并提供了有关安装虚拟环境、系统包、TensorFlow 和 OpenCV 的详细说明。在整个视频中，演示者提供了有用的提示和潜在错误的解决方案。该视频最后使用导入命令测试 OpenCV 和 TensorFlow 的安装，并鼓励观众留下反馈或请求。
使用 Raspberry Pi + OpenCV + Python 进行对象识别和动物识别
使用 Raspberry Pi + OpenCV + Python 进行对象识别和动物识别
该视频展示了一个 Raspberry Pi 4 项目，该项目利用训练有素的库和 Pi 相机实时识别范围广泛的 91 种动物和物体，并具有置信度。演示者全面演示了如何设置硬件、配置 Raspberry Pi 以及安装 OpenCV 软件以启用实时计算机视觉和图像处理操作。通过以杯子为目标的例子，观众可以了解如何修改代码，通过树莓派的GPIO引脚发送信号，在OpenCV识别到目标时执行特定的动作。演示者强调了该软件在激动人心的项目中的潜力，并对 OpenCV 和 CoCo 团队表示感谢。
使用 OpenCV Python 进行对象检测 Raspberry Pi
使用 OpenCV Python 进行对象检测 Raspberry Pi
YouTube 视频“使用 OpenCV Python 的树莓派对象检测”演示了如何访问和修改对象检测代码，特别是 MobileNet SSD。本教程强调模块化编码，并提供在不同平台（包括 Raspberry Pi）上使用代码的提示。该视频展示了如何将代码转换为模块并创建一个函数来检测特定对象并控制模型输出的内容。演示者还演示了如何通过添加阈值和非最大抑制等参数来修改对象检测代码。该视频提供了在 Raspberry Pi 上设置对象检测所需的文件和说明，并提供了特定对象检测的演示。演示者邀请观众访问他们的网站以获取下载和订阅信息。
在 Raspberry pi 4 和 3 上从源代码安装和构建 OpenCV python
在 Raspberry pi 4 和 3 上从源代码安装和构建 OpenCV python
YouTube 视频解释了在 Raspberry Pi 上安装 OpenCV for Python 的两种方法，第一种方法涉及使用单个终端命令来安装预构建的二进制文件，第二种方法需要从源代码构建 OpenCV。从 Github 存储库下载源代码后，在 Raspberry Pi 上从源代码构建 OpenCV 的最后步骤涉及运行 cmake 和 make 命令，这可能需要几个小时才能完成，然后再输入“sudo make install”命令。该视频演示了如何使用 Python 命令检查安装是否成功。视频结尾鼓励大家点赞、订阅并在评论部分提出任何问题。