树莓派智能项目设计：Raspberry Pi 4 Model B上的Python实现

　　本书通过讲述树莓派（Raspberry Pi 4 Model B）上的Python实现，使读者在熟悉Python语言和许多传感器使用的同时，掌握如何使用树莓派的GPIO与外围硬件进行数据交互、读取硬件的工作状态、控制硬件工作等，实现树莓派与外界硬件设备的交互，通过软硬件的结合，掌握人工智能项目开发的基本方法，实现智能车辆、机械手掌、视觉机器人等多个基于树莓派的智能实践项目。 本书可作为高等学校计算机类、信息类、电子类等专业人工智能相关课程的教材，也可供希望学习Python、OpenCV的读者或其他从事人工智能项目开发的工程技术人员学习参考。

　　贺雪晨上海电力大学电子与信息工程系主任，多年从事高校教学和科研工作。主持2019年上海高校本科重点教学改革项目“基于人工智能应用场景的产教深度融合实践教学改革与探索”；主持2019年上海市高水平应用型大学建设重点教改项目“新工科背景下卓越工程师培养模式探索”和“嵌入式智能技术产教融合教学团队”。主编教材多部。

第1章树莓派安装使用1
1.1烧写镜像文件至SD卡2
1.1.1格式化SD卡2
1.1.2烧写镜像文件3
1.2启动树莓派4
1.2.1通常情况4
1.2.2开机直接进入树莓派系统的情况7
1.3PuTTY7
1.4VNC Viewer10
1.4.1通常情况10
1.4.2无法连接VNC的情况11
1.4.3分辨率不匹配情况12
1.4.4树莓派菜单配置13
1.5文件传输14
1.6Linux常用命令与文本编辑15
1.6.1常用命令15
1.6.2文件与目录管理15
1.6.3文本编辑16
第2章编程基础19
2.1Python快速入门19
2.1.1Python程序编写19
2.1.2方法20
2.1.3循环21Ⅳ树莓派智能项目设计: Raspberry Pi 4 Model B上的Python实现目录Ⅴ2.1.4分支21
2.2Python语法基础23
2.2.1变量24
2.2.2值和类型25
2.2.3结构体28
2.2.4控制程序流程31
2.2.5函数35
2.2.6类36
2.2.7模块39
2.3OpenCV基础41
2.3.1图像读写42
2.3.2图像处理44
2.3.3视频捕获53
2.3.4保存视频54
2.3.5人脸检测54
2.3.6给人脸带上表情56
2.3.7人脸比对58
2.3.8运动检测61
2.3.9KNN背景分割器63
第3章树莓派的GPIO65
3.1LED67
3.1.1七彩LED673.1.2双色LED68
3.1.3RGB LED74
3.2继电器77
3.3激光发射模块80
3.4开关82
3.4.1轻触开关82
3.4.2倾斜开关85
3.4.3振动开关88
3.4.4干簧管90
3.4.5触摸开关93
3.5U型光电传感器96
3.6蜂鸣器99
3.6.1有源蜂鸣器99
3.6.2无源蜂鸣器101
3.7模拟传感器106
3.7.1模数转换传感器106
3.7.2雨滴传感器110
3.7.3PS2操作杆113
3.7.4电位器117
3.7.5霍尔传感器120
3.7.6模拟温度传感器123
3.7.7声音传感器125
3.7.8光敏传感器129Ⅵ树莓派智能项目设计: Raspberry Pi 4 Model B上的Python实现目录Ⅶ3.7.9火焰传感器131
3.7.10烟雾传感器134
3.8超声波传感器138
3.9旋转编码传感器140
3.10陀螺仪加速度传感器143
3.11红外避障传感器146
3.12循迹传感器149
3.13数字温湿度传感器151
第4章实践项目: 智能车辆156
4.1智能车辆结构及连接方式简介156
4.1.1智能车辆结构简介156
4.1.2智能车辆连接方式157
4.2智能车辆视觉巡线157
4.2.1视觉巡线理论基础及程序简介158
4.2.2视觉巡线实操162
4.3智能车辆深度学习自动驾驶164
4.3.1深度学习自动驾驶理论基础及程序简介
164
4.3.2深度学习自动驾驶实例171
第5章实践项目: 机械手掌174
5.1连接与控制1755.1.1远程连接机械手掌175
5.1.2程序架构175
5.2颜色分类176
5.3颜色跟踪178
5.4人脸检测178
5.5石头剪刀布179
5.6手势识别180
第6章实践项目: 视觉人形机器人182
6.1项目启动182
6.2自主巡线183
6.3点球射门184
6.4云台跟踪186
6.5物品识别187
6.6手势交互188
参考文献190