基于树莓派的人工智能ppt课件.pptx
基于树莓派的 人工智能简单应用高伟光 招嘉逸,资料包说明,wifi,sudoraspi-config选择network那一项找到wifi然后输入账号和密码,搭建之前,安装镜像https:/www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/镜像安装工具Win32 Disk Imager 0.9 绿色版http:/ SDformatterhttp:/,远程,Ppty（ssh)http:/ 必须先安装tightvncserver！sudo apt-get install tightvncserver2. 再安装xrdp服务sudo apt-get install xrdp重启sudo service xrdp restart,ssh,Root权限,默认用户是pi 密码为raspberry重新开启root账号，可由pi用户登录后，在命令行下执行sudo passwd root执行此命令后系统会提示输入两遍的root密码，输入你想设的密码即可，然后在执行sudo passwd -unlock root这样就可以解锁root账户了登陆：su root 现出密码输入，输入密码则登陆root,1.Tensorflow的搭建,Pip法和源代码1）首先安装tensorflow需要的一些依赖和工具。1分钟sudo apt-get update# For Python 2.7sudo apt-get install python-pip python-dev# For Python 3.3+sudo apt-get install python3-pip python3-dev,网络、网速很重要！,2）下载安装tensorflow,方法一：# For Python 2.7wget https:/ pip install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl# For Python 3.4wget https:/ pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl,2）下载安装tensorflow,方法二：# For Python 2.7把tensorflow.armv7l.whl随便放在一个地方，然后安装sudo pip install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl,Tensorflow V1.1.0 model安装,1.0版本以后models就被独立出来了，不在放在一个压缩包里了。1.在线下载进入：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow命令：sudo git clone -recurse-submodules https:/,Tensorflow V1.1.0 model安装,2.手工安装下载资料包的models文件夹给以下路径的tensorflow解开权限sudo chmod 777 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow拷贝models放入tensorflow,Tensorflow V1.1.0 model安装,model只是将示例的源码进行了下载，但是源码中所需的模型和数据并没有.1.网络下载：首次运行imagenet中的classify_image.py，还会下载数据模型和数据。2.手工安装 (tmp是临时文件夹，建议放在pi文件夹)解开/tmp权限 sudo chmod 777 tmp下载资源包的imagenet文件夹放入tmp,享受tensorflow识物,默认自带一张熊猫图片python classify_image.py其他 ：python classify_image.py -model_dir /tmp/imagenet -image_file /home/pi/Pictures/cat.jpg,LCD安装驱动,1.树莓派LCD驱动：180332，适用于2018-03-13-raspbian-stretch及之后版本的Raspbian（注：该驱动安装时，必须联网）2.写字板打开TF卡根目录的config.txt文件，在config.txt最后加入以下代码，保存并安全弹出TF卡。hdmi_group=2hdmi_mode=87hdmi_cvt 480 800 60 6 0 0 0dtoverlay=ads7846,cs=1,penirq=25,penirq_pull=2,speed=50000,keep_vref_on=0,swapxy=0,pmax=255,xohms=150,xmin=200,xmax=3900,ymin=200,ymax=3900display_rotate=3树莓派驱动复制到/boot目录下，执行以下操作（需要接上USB键盘）：tar xzvf /boot/LCD-show-*.tar.gz cd LCD-show/chmod +x LCD4-800 x480-show./LCD4-800 x480-show （show后加0、90、180、270，代表方向）,触摸屏幕校准,附件： xinput-calibrator_0.7.5-1_armhf.zip解压并把xinput-calibrator_0.7.5-1_armhf.deb复制到树莓派的raspbian系统中。运行以下命令，进行安装：sudo dpkg -i -B xinput-calibrator_0.7.5-1_armhf.deb点击任务栏的Menu键，选择Preferences - Calibrate Touchscreen。按显示提示进行触摸校准。此过程可能需要重启以生效。如果要保存这些触摸值，需要在以下路径新建一个99-calibration.conf文件(如果已存在则不需要新建) /etc/X11/xorg.conf.d/99-calibration.conf,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装1.更新 sudo apt-get update 升级本地所有安装包sudo apt-get upgrade 升级树莓派固件sudo rpi-update,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装2.安装构建OpenCV的相关工具安装build-essential、cmake、git和pkg-config sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装3.安装常用图像工具包Jpeg： sudo apt-get install libjpeg8-devtif格式图像 sudo apt-get install libtiff5-dev JPEG-2000图像 sudo apt-get install libjasper-devpng图像 sudo apt-get install libpng12-dev,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装4.视频I/O包sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装5.安装gtk2.0sudo apt-get install libgtk2.0-dev6.优化函数包：sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装7.下载OpenCV源代码（下载OpenCV wget -O opencv-3.4.1.zip https:/ 解压OpenCV unzip opencv-3.4.1.zip 下载OpenCV_contrib库： wget -O opencv_contrib-3.4.1.zip https:/ 解压OpenCV_contrib库： unzip opencv_contrib-3.4.1.zip,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装8.下载的源码文件夹cd opencv-3.4.19.新建一个名为release的文件夹用来存放cmake编译时产生的临时文件新建release文件夹 mkdir release 进入release文件夹 cd release,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装10.设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/opencv_contrib-3.4.1/modules -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON .,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装11.编译，以管理员身份，否则容易出错（2-4小时） sudo make 安装 sudo make install 更新动态链接库 sudo ldconfig,树莓派：基于opencv人脸识别,一.Opencv安装12.测试程序import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow(gray) img = np.zeros(512,512),np.uint8)#生成一张空的灰度图像 cv2.line(img,(0,0),(511,511),255,5)#绘制一条白色直线 cv2.imshow(gray,img)#显示图像 #循环等待，按q键退出 while True: key=cv2.waitKey(1) if key=ord(q): break cv2.destoryWindow(gray),树莓派：基于opencv人脸识别,二. PiCamera在OpenCV的使用1.树莓派专用CSI摄像头插到树莓派的CSI口上并在在raspi-config中打开后就可以使用Raspistill命令直接使用，但如果在OpenCV中调用CSI摄像头会出现无数据的现象2.树莓派中的camera module是放在/boot/目录中以固件形式加载的，不是一个标准的V4L2的摄像头驱动，所以加载起来之后会找不到/dev/video0的设备节点。我们在/etc/modules里面添加一行bcm2835-v4l2（小写的L）就能解决问题。,树莓派：基于opencv人脸识别,二. PiCamera在OpenCV的使用sudonano/etc/modulesi进行编辑，esc键退出编辑添加一行bcm2835-v4l2强制保存：w!重启树莓派。,树莓派：基于opencv人脸识别,二. PiCamera在OpenCV的使用3。测试在指令窗口输入：Python import cv2 cc=cv2.VideoCapture(0) rd=cc.read() rd 回车后，返回数值,树莓派：基于opencv人脸识别,二. PiCamera在OpenCV的使用3。写入镜像 raspberry_ipencv.img,
