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

本书通过软硬件的结合,掌握人工智能项目发的基本方法,实现包括智能小车、机械手掌、视觉机器人等多个基于树莓派的智能实践项目。 本书适用于拥有树莓派并希望学习Python、OpenCV的读者,可作为高等院校计算机类、信息类、电子类等专业人工智能相关课程的教材,也可供从事人工智能项目发的读者参考。

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作       者:贺雪晨,孙锦中,刘丹丹,谢凯年,杨佳庆,仝明磊

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2021-11-01

字       数:6.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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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发的工程技术人员学习参考。<br/>【推荐语】<br/>本书通过软硬件的结合,掌握人工智能项目发的基本方法,实现包括智能小车、机械手掌、视觉机器人等多个基于树莓派的智能实践项目。 本书适用于拥有树莓派并希望学习Python、OpenCV的读者,可作为高等院校计算机类、信息类、电子类等专业人工智能相关课程的教材,也可供从事人工智能项目发的读者参考。<br/>【作者】<br/>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教改项目“新工科背景下卓越工程师培养模式探索”和“嵌式智能技术产教融合教学团队”。主编教材多部。<br/>
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封面页

书名页

版权页

内容简介

前言PREFACE

第1章 树莓派安装使用

1.1 烧写镜像文件至SD卡

1.1.1 格式化SD卡

1.1.2 烧写镜像文件

1.2 启动树莓派

1.2.1 通常情况

1.2.2 开机直接进入树莓派系统的情况

1.3 PuTTY

1.4 VNC Viewer

1.4.1 通常情况

1.4.2 无法连接VNC的情况

1.4.3 分辨率不匹配情况

1.4.4 树莓派菜单配置

1.5 文件传输

1.6 Linux常用命令与文本编辑

1.6.1 常用命令

1.6.2 文件与目录管理

1.6.3 文本编辑

第2章 编程基础

2.1 Python快速入门

2.1.1 Python程序编写

2.1.2 方法

2.1.3 循环

2.1.4 分支

2.2 Python语法基础

2.2.1 变量

2.2.2 值和类型

2.2.3 结构体

2.2.4 控制程序流程

2.2.5 函数

2.2.6 类

2.2.7 模块

2.3 OpenCV基础

2.3.1 图像读写

2.3.2 图像处理

2.3.3 视频捕获

2.3.4 保存视频

2.3.5 人脸检测

2.3.6 给人脸带上表情

2.3.7 人脸比对

2.3.8 运动检测

2.3.9 KNN背景分割器

第3章 树莓派的GPIO

3.1 LED

3.1.1 七彩LED

3.1.2 双色LED

3.1.3 RGB LED

3.2 继电器

3.3 激光发射模块

3.4 开关

3.4.1 轻触开关

3.4.2 倾斜开关

3.4.3 振动开关

3.4.4 干簧管

3.4.5 触摸开关

3.5 U型光电传感器

3.6 蜂鸣器

3.6.1 有源蜂鸣器

3.6.2 无源蜂鸣器

3.7 模拟传感器

3.7.1 模数转换传感器

3.7.2 雨滴传感器

3.7.3 PS2操作杆

3.7.4 电位器

3.7.5 霍尔传感器

3.7.6 模拟温度传感器

3.7.7 声音传感器

3.7.8 光敏传感器

3.7.9 火焰传感器

3.7.10 烟雾传感器

3.8 超声波传感器

3.9 旋转编码传感器

3.10 陀螺仪加速度传感器

3.11 红外避障传感器

3.12 循迹传感器

3.13 数字温湿度传感器

第4章 实践项目:智能车辆

4.1 智能车辆结构及连接方式简介

4.1.1 智能车辆结构简介

4.1.2 智能车辆连接方式

4.2 智能车辆视觉巡线

4.2.1 视觉巡线理论基础及程序简介

4.2.2 视觉巡线实操

4.3 智能车辆深度学习自动驾驶

4.3.1 深度学习自动驾驶理论基础及程序简介

4.3.2 深度学习自动驾驶实例

第5章 实践项目:机械手掌

5.1 连接与控制

5.1.1 远程连接机械手掌

5.1.2 程序架构

5.2 颜色分类

5.3 颜色跟踪

5.4 人脸检测

5.5 石头剪刀布

5.6 手势识别

第6章 实践项目:视觉人形机器人

6.1 项目启动

6.2 自主巡线

6.3 点球射门

6.4 云台跟踪

6.5 物品识别

6.6 手势交互

参考文献

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