工程师们一直试图给机器人以视觉上的礼物。因此，他们必须使用计算机，算法，照相机等来复制人类视觉过程。
在DIY领域，Raspberry Pi是原型平台的女王。它’在不同领域和多种应用中很有用。因此，为什么不在计算机视觉应用程序中使用它。对于导航，本地化，识别，分类，监视，阅读等项目，这些项目开始变得异常激烈。
单板计算机，摄像头模块，视觉库（例如OpenCV）和一点点创造力几乎没有限制。
从本文探索的教程中您将看到，计算机视觉中一些最流行的应用程序涉及对象，人类的检测，跟踪和识别。无论您是要构建能够检测人类的机器人，还是要构建能够检测物体的自动化系统，Raspberry Pi板都是您项目的中心。
从这套精选的教程中，您将学习各种技巧，这些技巧可用于构建基于Pi的简单且经济高效的计算机视觉应用程序。
导航和避障
- 导航到目标
在 bigfacerobotics，彼得·尼尔（Peter Neal）在教程中向我们展示了如何构建能够通过检测图像的彩色边框导航到目标的自主机器人。
- 使用Python和OpenCV编程Raspberry Pi机器人
在这个项目中，设计人员希望使用py_websockets_bot库制作自主机器人。 Python库通过网络接口与移动机器人通信，并发送控制机器人运动的命令。
- RR.O.P.– RaspRobot OpenCV的的 Project
这款Raspberry Pi机器人使用对象的形状，颜色和纹理与外部环境进行交互。
- 最终项目汽车实验室
在该项目中，设计人员构建了计算机视觉应用程序，以避免在由黑色平行线定义的较宽路径上出现障碍物。 - OpenCV的的 and python for a line follower
借助网络摄像头，OpenCV库，Python和Raspberry Pi开发板，您可以使用计算机视觉算法构建行跟随器机器人。
- 使用OpenCV进行障碍物检测的
在本教程中，设计人员使用四个步骤来检测机器人前方的障碍物。第一步是捕获图像。第二步是将图像转换为灰度图像。第三步是稍微模糊它，然后在第四步中使用精明边缘检测来突出显示图像中的边缘。
- 自主瓶回收机器人
在本教程中，您将找到如何构建一个生态友好型机器人，该机器人经过精心设计可以避免障碍物，直到相机检测到并识别出瓶子为止。
跟踪与识别
- Wall E机器人（物体/声音识别，AI）
本教程的灵感来自电影中的Wall-E机器人，并向您展示了如何检测和跟踪物体。
- OpenCV的的&Pi Cam –步骤7：人脸识别
一个如何将Pi板与OpenCV一起使用以检测人脸的示例。
- 树莓派 Motion跟随网络摄像机项目
如果您打算构建运动跟踪网络云台摄像机，则本教程将向您展示如何从头开始构建它。
- 使用Python和OpenCV进行基本的运动检测和跟踪
这是如何为家庭监控构建视觉系统的示例。该系统旨在检测和跟踪人脸。
- 树莓派和Camera Pi模块：面部识别教程
在关于面部识别系统的本教程中，鲍里斯·兰多尼（Boris Landoni）向您展示了如何定位人脸，眼睛，鼻子等部位。
- 使用PID的Raspberry Pi颜色跟踪
颜色无处不在。在本教程中，说明了如何使用OpenCV PID控制算法来跟踪对象。
- 使用Raspberry Pi，Arduino和Python进行伪装检测
这个项目的想法是建立一个DIY视觉系统来代替热像仪。在本指南中，介绍了如何通过将高分辨率的可见波长相机与低分辨率的红外传感器结合使用多光谱成像。
- 使用C ++，OpenCV和cvBlob在Raspberry Pi上进行对象跟踪
该项目旨在跟踪对象，并且该算法在OpenCV和cvBlob中均已实现。
- Footfall：价格低于60英镑的基于摄像头的人数统计系统
本教程向您展示如何构建便宜的视觉系统来统计访问建筑物或建筑物中的人。
- 使用Python和OpenCV进行实时无人机对象跟踪
这是一个简单的项目，可使用飞行无人机从空中追踪物体。
- 教程：使用CamShift跟踪视频中的对象
这是Adrian Rosebrock的另一篇教程，向您展示了如何使用CamShift算法查找和跟踪视频中的对象。
对象分类
- 重温扫描困境：Raspberry Pi扫描机
您可以构建一个视觉应用程序，该应用程序可以检测页面是否应该在文档中。本教程向您介绍视觉系统的工作原理。奥林巴斯数码相机
- 使用OpenCV和Python比较直方图的3种方法
使用OpenCV和Python，您可以使用三个选项来比较直方图。本教程介绍了所有这三个选项。
- 树莓派/乐高球机
您想用乐高积木建造机器人吗？在本教程中，您可以找到如何使用乐高积木，Raspberry Pi，摄像头模块和OpenCV来构建球分类机。
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树莓派相机指南