樹莓派智能項目設計：Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現

本書通過講述樹莓派（Raspberry Pi 4 Model B）上的Python實現，使讀者在熟悉Python語言和許多傳感器使用的同時，掌握如何使用樹莓派的GPIO與外圍硬件進行數據交互、讀取硬件的工作狀態、控制硬件工作等，實現樹莓派與外界硬件設備的交互，通過軟硬件的結合，掌握人工智能項目開發的基本方法，實現智能車輛、機械手掌、視覺機器人等多個基於樹莓派的智能實踐項目。 本書可作為高等學校電腦類、信息類、電子類等專業人工智能相關課程的教材，也可供希望學習Python、OpenCV的讀者或其他從事人工智能項目開發的工程技術人員學習參考。

賀雪晨  上海電力大學電子與信息工程系主任，多年從事高校教學和科研工作。主持2019年上海高校本科重點教學改革項目“基於人工智能應用場景的產教深度融合實踐教學改革與探索”；主持2019年上海市高水平應用型大學建設重點教改項目“新工科背景下卓越工程師培養模式探索”和“嵌入式智能技術產教融合教學團隊”。主編教材多部。

第1章樹莓派安裝使用1
1.1燒寫鏡像文件至SD卡2
1.1.1格式化SD卡2
1.1.2燒寫鏡像文件3
1.2啟動樹莓派4
1.2.1通常情況4
1.2.2開機直接進入樹莓派系統的情況7
1.3PuTTY7
1.4VNC Viewer10
1.4.1通常情況10
1.4.2無法連接VNC的情況11
1.4.3分辨率不匹配情況12
1.4.4樹莓派菜單配置13
1.5文件傳輸14
1.6Linux常用命令與文本編輯15
1.6.1常用命令15
1.6.2文件與目錄管理15
1.6.3文本編輯16

第2章編程基礎19
2.1Python快速入門19
2.1.1Python程序編寫19
2.1.2方法20
2.1.3循環21Ⅳ樹莓派智能項目設計: Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現目錄Ⅴ2.1.4分支21
2.2Python語法基礎23
2.2.1變量24
2.2.2值和類型25
2.2.3結構體28
2.2.4控製程序流程31
2.2.5函數35
2.2.6類36
2.2.7模塊39
2.3OpenCV基礎41
2.3.1圖像讀寫42
2.3.2圖像處理44
2.3.3視頻捕獲53
2.3.4保存視頻54
2.3.5人臉檢測54
2.3.6給人臉帶上表情56
2.3.7人臉比對58
2.3.8運動檢測61
2.3.9KNN背景分割器63

第3章樹莓派的GPIO65
3.1LED67
3.1.1七彩LED673.1.2雙色LED68
3.1.3RGB LED74
3.2繼電器77
3.3激光發射模塊80
3.4開關82
3.4.1輕觸開關82
3.4.2傾斜開關85
3.4.3振動開關88
3.4.4幹簧管90
3.4.5觸摸開關93
3.5U型光電傳感器96
3.6蜂鳴器99
3.6.1有源蜂鳴器99
3.6.2無源蜂鳴器101
3.7模擬傳感器106
3.7.1模數轉換傳感器106
3.7.2雨滴傳感器110
3.7.3PS2操作桿113
3.7.4電位器117
3.7.5霍爾傳感器120
3.7.6模擬溫度傳感器123
3.7.7聲音傳感器125
3.7.8光敏傳感器129Ⅵ樹莓派智能項目設計: Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現目錄Ⅶ3.7.9火焰傳感器131
3.7.10煙霧傳感器134
3.8超聲波傳感器138
3.9旋轉編碼傳感器140
3.10陀螺儀加速度傳感器143
3.11紅外避障傳感器146
3.12循跡傳感器149
3.13數字溫濕度傳感器151

第4章實踐項目: 智能車輛156
4.1智能車輛結構及連接方式簡介156
4.1.1智能車輛結構簡介156
4.1.2智能車輛連接方式157
4.2智能車輛視覺巡線157
4.2.1視覺巡線理論基礎及程序簡介158
4.2.2視覺巡線實操162
4.3智能車輛深度學習自動駕駛164
4.3.1深度學習自動駕駛理論基礎及程序簡介164
4.3.2深度學習自動駕駛實例171

第5章實踐項目: 機械手掌174
5.1連接與控制1755.1.1遠程連接機械手掌175
5.1.2程序架構175
5.2顏色分類176
5.3顏色跟踪178
5.4人臉檢測178
5.5石頭剪刀布179
5.6手勢識別180

第6章實踐項目: 視覺人形機器人182
6.1項目啟動182
6.2自主巡線183
6.3點球射門184
6.4雲台跟踪186
6.5物品識別187
6.6手勢交互188

參考文獻190