零基礎AI入門與實戰手把手教你用樹莓派搭建機器視覺、語音交互與AIGC項目

陳宇航，畢業於浙江大學，海亮青少兒AI教育研究院高級研究員，從事科技創新教育多年，開發編程、機器人、人工智能等主題中小學課程系列超過20套，主持開展信息科技校本課程、人工智能通識課程等多項大型項目，課程落地百余所學校，服務師生超10萬人。致力於全面發展青少年科技素養，幫助學生更好地迎接人工智能時代的挑戰。已出版著作《人工智能+機器人入門與實戰：用樹莓派+Python+OpenCV制作計算機視覺機器人》《青少年人工智能入門與實戰》。

侯俊萍，浙江大學本碩，課程與教學論專業，海亮青少兒AI教育研究院院長。以全面提升青少兒科技創新素養為願景，長期從事科技創新教育的課程研發、教師培訓和運營管理工作，主持開發校內外編程、機器人、人工智能等主題課程數十套，服務師生超10萬人。已出版著作《人工智能+機器人入門與實戰：用樹莓派+Python+OpenCV制作計算機視覺機器人》。

第 1章 樹莓派5基礎 1

1.1 什麼是樹莓派 1

1.1.1 樹莓派的起源、命名與用途 1

1.1.2 樹莓派的硬件構成 2

1.1.3 樹莓派的版本演變 3

1.2 樹莓派5的新特性 5

1.2.1 處理器升級與性能提升 5

1.2.2 接口升級與擴展功能 6

1.3 操作系統與初始化 8

1.3.1 Linux與樹莓派操作系統 8

1.3.2 為樹莓派5安裝Raspberry Pi OS 9

1.3.3 首次啟動樹莓派5 10

第 2章 樹莓派GPIO基礎 14

2.1 什麼是GPIO 14

2.1.1 GPIO簡介 14

2.1.2 樹莓派上的引腳 15

2.2 使用Python控制數字輸入與輸出 17

2.2.1 配置開發環境 17

2.2.2 數字輸出 19

2.2.3 數字輸入 21

2.3 PWM輸出控制 23

2.3.1 模擬輸出與PWM簡介 23

2.3.2 使用RPi.GPIO庫進行PWM控制 25

2.3.3 使用gpiozero庫進行PWM控制 28

2.4 使用樹莓派搭建簡易的自動控制系統 29

2.4.1 項目概述 29

2.4.2 PIR數據讀取 29

2.4.3 舵機角度控制 32

2.4.4 搭建自動感應門控制系統 35

第3章 樹莓派GPIO進階 37

3.1 ADC與模擬輸入控制 37

3.1.1 樹莓派擴展板與ADC功能簡介 37

3.1.2 溫度傳感器的連接與數據讀取 39

3.2 SPI與I2C通信 42

3.2.1 SPI通信與全彩LED控制實踐 42

3.2.2 I2C通信與顏色傳感器實踐 47

3.3 綜合實踐項目：物聯網智能環境監測與控制系統搭建 50

3.3.1 項目簡介 50

3.3.2 硬件準備與連接 51

3.3.3 系統實現 52

3.3.4 項目總結與擴展 63

第4章 計算機視覺入門 65

4.1 OpenCV基礎 65

4.1.1 什麼是OpenCV 65

4.1.2 安裝OpenCV 66

4.1.3 OpenCV基本操作 66

4.2 用樹莓派5連接與使用攝像頭 71

4.2.1 選擇樹莓派攝像頭 71

4.2.2 連接攝像頭硬件 72

4.2.3 編寫程序查看攝像頭圖像 73

4.3 用OpenCV識別顏色 76

4.3.1 讓計算機理解顏色 76

4.3.2 更好的顏色空間：HSV 77

4.3.3 識別特定顏色 77

4.4 用OpenCV檢測與追蹤運動 80

4.4.1 讓樹莓派感知“動” 80

4.4.2 簡單的幀差法 81

4.4.3 改進與展望 84

第5章 人工智能基礎 85

5.1 什麼是人工智能 85

5.2 機器學習與深度學習 87

5.2.1 機器學習 87

5.2.2 深度學習 88

5.3 用樹莓派5訓練輕量級AI模型 89

5.3.1 關鍵技術與工具 90

5.3.2 使用PyTorch訓練一個簡單的人工神經網絡 90

第6章 樹莓派5+AI經典項目實踐 96

6.1 用樹莓派5實現實時目標檢測 96

6.1.1 項目概述 96

6.1.2 關鍵技術與模型選擇 97

6.1.3 硬件準備與軟件安裝 97

6.1.4 編寫目標檢測程序 98

6.1.5 項目擴展方向 101

6.2 用樹莓派5實現離線語音交互 102

6.2.1 項目概述 102

6.2.2 關鍵技術與工具選擇 102

6.2.3 準備工作：硬件、軟件與模型 103

6.2.4 配置與測試本地TTS 104

6.2.5 配置與測試本地STT 106

6.2.6 項目整合與擴展 109

第7章 在樹莓派5上與大語言模型對話 110

7.1 歡迎來到生成式人工智能時代 110

7.2 在樹莓派5上運行你的第 一個大語言模型 114

7.2.1 在終端中與大語言模型對話 114

7.2.2 構建與大語言模型對話的Web界面 117

7.3 揭秘大語言模型的生成過程：看見下一個詞的誕生 121

第8章 用擴散模型在樹莓派5上創造圖像 127

8.1 認識神奇的擴散模型 127

8.1.1 核心思想：從一張清晰圖片到一堆噪聲，再“反轉”回來 127

8.1.2 文字如何“指導”繪畫：CLIP模型簡介 129

8.2 在樹莓派5上實現文生圖 131

8.2.1 技術選型：Diffusers庫與TinySD模型 131

8.2.2 環境準備與模型下載 131

8.2.3 動手實踐：你的第 一個“AI畫作” 132

8.2.4 如何探索更強大的模型 134

8.3 可視化“無中生有”：解構擴散的每一步 135

8.3.1 捕獲中間過程 135

8.3.2 動手實踐：從噪聲到圖像的演化過程 136

第9章 用樹莓派5打造你的AI智能助手 140

9.1 本地模型vs雲端API：如何選擇 140

9.1.1 對比分析 140

9.1.2 混合應用：兩全其美的策略 142

9.2 通過API釋放雲端AI的超能力 143

9.2.1 API基礎與OpenAI庫 143

9.2.2 動手實踐1：與雲端大語言模型對話 144

9.2.3 動手實踐2：讓雲端AI為你繪畫 146

9.2.4 動手實踐3：為你的雲端助手搭建Web界面 147

9.3 綜合實踐項目一：樹莓派離線語音翻譯機器人 153

9.3.1 項目描述 153

9.3.2 硬件與軟件準備 153

9.3.3 整合實現：打造翻譯核心 153

9.3.4 挑戰與拓展 158

9.4 綜合實踐項目二：樹莓派5智能文檔助手 159

9.4.1 項目概述 159

9.4.2 硬件與軟件準備 159

9.4.3 經典之路：OCR+LLM兩步走 160

9.4.4 前沿體驗：基於多模態LLM的文檔助手 164

9.5 結語：你的AI創新之旅，才剛剛開始 170

9.5.1 成為一名負責任的創造者 170

9.5.2 星辰大海：未來的學習方向 171