[PYTHON] RaspberryPi Zero und OpenCV

Dies ist auch ein Artikel, der untersucht wird.

Die endgültige Ausgabe von Raspberry Pi Zero W hat die Fertigkeit endlich bestanden Auch zum Verkauf bei Switch Science, das bei Herstellern beliebt ist

$ 5 Raspeltorte, häusliche Handhabung für volle Verbreitung Raspberry Pi Zero, verkauft für 702 Yen Jetzt ist es endlich einfacher zu bekommen.

Motorcontroller-Erweiterungskarte für Raspberry Pi Zero "ZeroBorg" Kommt auch raus.

Installing OpenCV on your Raspberry Pi Zero http://www.pyimagesearch.com/2015/12/14/installing-opencv-on-your-raspberry-pi-zero/

Nach diesem Artikel Ich habe OpenCV-Python installiert. OpenCV wird aus dem Quellcode installiert. CMake wird in der Befehlszeile ausgeführt. make Es dauert fast 10 Stunden.

** $ 5 Computer "Raspberry Pi Zero" Ersteinrichtung und Benchmark (1/3) **

http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1512/07/news062.html

Vorstellung des Raspberry Pi Zero, eines ultrakompakten Computers für nur 5 US-Dollar Der ultrakompakte Computer "Raspberry Pi Zero", dessen Preis auf 5 US-Dollar (ca. 610 Yen) gesenkt wurde, ist erschienen. http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1511/26/news117.html

Ausgestattet mit Broadcom BCM2835 mit ARM11-Kern, der mit 1 GHz arbeitet, 512 MB Speicher, microSD-Speicherkartensteckplatz, Mini-HDMI-Anschluss, Micro-USB-Anschluss, Erweiterungsterminal usw. Die Größe beträgt 65 x 30 x 5 mm, was für einen Raspberry Pi die kleinste ist.

Die Abbildung zeigt einen 40-poligen, nicht bestückten GPIO-Header.

** Ausländisches Buch Raspberry Pi Computer Vision Programming **

Wird unter der Annahme eines normalen Raspberry Pi geschrieben. Wie Sie dem Inhaltsverzeichnis entnehmen können Dies ist eine Einführung in Computer Vision im Rahmen von OpenCV-Python. Für diejenigen, die OpenCV-Python bereits in anderen Büchern usw. beherrschen, wird es weniger dankbar sein. Es kann für diejenigen empfohlen werden, die neu im OpenCV-Python-Framework sind und sich nicht mit Englisch beschäftigen.

** Ausländisches Buch Learning Raspberry Pi Samarth Shah **

Oder [Amazon Link](http://www.amazon.co.jp/Learning-Raspberry-Pi-Samarth-Shah/dp/1783982829/ref=sr_1_1?s=english-books&ie=UTF8&qid=1451137049&sr=1- 1) Beschreibt die Verwendung von GPIO und OpenCV-Python. Seiten wie Objekterkennung (Gesichtserkennung / Augenerkennung) und Objektverfolgung sind ebenfalls in der Tabelle aufgeführt. Ich würde gerne sehen, wie gut diese mit den Ressourcen von Raspberry Pi Zero funktionieren.

Wenn die Bilderkennungstechnologie vorhanden ist, erfordert die Anwendung weder eine Konsoleneingabe noch die Anzeige der Ergebnisse auf dem Display. Die fertige Konfiguration kann ohne Tastatur oder ohne Anzeige sein. Während der Entwicklung scheint es natürlich keine Unannehmlichkeiten zu geben, einen USB-Hub zu verwenden, eine USB-Tastatur oder -Maus anzuschließen und die Ergebnisse auf HDMI anzuzeigen.

Verwendung stelle ich mir vor ・ OpenCV-Entwicklungsalgorithmen mit Schwerpunkt auf Python. (Windows PC ist auch akzeptabel) ・ GPIO-, USB-serielle und andere Methoden mit RaspberryPi2 (eines der Verkaufsziele) Entwickeln Sie eine Anwendung mit IO in. ・ Verwenden Sie danach dasselbe GPIO, um das Verschieben mit RaspberryPi Zero zu vereinfachen.

• Mit RaspberryPi Zero ausführen.

** Zugehörige Informationen: OpenCV auf ARM-Karte **

Armadillo

Gewusst wie: Bildverarbeitung mit OpenCV mit Armadillo-810

Armadillo-800

Zynq Das Beschleunigen von OpenCV-Funktionen mit FPGA-Schaltkreisen ist mit den FPGAs von Altera und Xilinx möglich. Eine Beschleunigung kann erreicht werden, indem die OpenCV-Engpassfunktion durch das OpenCV-kompatible FPGA-Design beider Unternehmen ersetzt wird. Mit ARM-basierten CPUs und standardisierten Busdesigns ist dies viel einfacher, als wenn Sie nur über eine Schaltung mit FPGA nachdenken würden. Die folgenden Ressourcen zeigen, dass Sie OpenCV-kompatible Funktionen nutzen können, die bereits von FPGA-Anbietern erstellt wurden, ohne VerilogHDL überhaupt kennen zu müssen.

Beschleunigen Sie OpenCV-Anwendungen in Zynq mit der Vivado HLS-Videobibliothek http://japan.xilinx.com/support/documentation/application_notes/j_xapp1167.pdf

Verwendung von OpenCV und High-Level-Komposition in Vivado (japanische Synchronisation) http://japan.xilinx.com/training/vivado/leveraging-opencv-and-high-level-synthesis-with-vivado.htm

Weil der Raspberry Pi Zero klein und leicht ist, weniger Strom verbraucht und eine hohe Rechenleistung hat. Es scheint mit Drone kompatibel zu sein.

Ich habe den folgenden Artikel gefunden.

How to build a $200 smart drone with the Pi Zero http://www.zdnet.com/article/how-to-build-a-200-smart-drone-with-the-pi-zero/

A Raspberry Pi Zero drone https://www.youtube.com/watch?v=LWwkB6hGD4M

Strapping on a Raspberry Pi Zero to a drone! http://www.recantha.co.uk/blog/?p=14978

Wireless kann mit GW-450D2 (Wireless LAN Dongle) behandelt werden. Verwenden Sie GW-450D2 (WLAN-Dongle) mit Raspberry Pi ZERO

Referenzartikel OpenCV-Memorandum [Erstellen von OpenCV 3.1.0 + Beitrag 3.1.0 auf Raspberry Pi 2] (http://iwaki2009.blogspot.jp/2015/12/raspberry-pi-2-opencv-310-contrib-310.html)

Raspberry Pi Zero (W) Erste Schritte mit HW, SSH, Browserumgebung

Führen Sie OpenCV auf Raspberry Pi (Zero (W)) aus und speichern Sie das Bild von der USB-Kamera als JPEG