（1）作者是骨灰级树莓派极客，对树莓派有非常深的研究，并行了大量的实践，本书中的解决方案和案例均经过作者亲身实践。 （2）本书为图像分析、人脸识别、文字识别、人脸追踪、视频监控等常见的机器视觉应用提供了全套的树莓派解决方案。 （3）书中7个综合性案例，不仅讲解了技术原理和实现方法，而且给出了实现代码，所有代码均可运行在树莓派上并可移植到ARM发板上。
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6.4
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前言
第1章智能硬件与机器视觉
1.1 机器视觉在智能硬件领域的应用
1.2 智能硬件上的机器视觉技术方案选型
1.3 本章小结
第2章树莓派软硬件准备
2.1 刷写系统
2.2 硬件连接
2.3 Linux系统的基本操作
2.4 远程连接树莓派
2.5 使用相机模块拍摄一张照片
2.6 本章小结
第3章安装OpenCV
3.1 使用pip安装OpenCV
3.2 树莓派源码编译安装OpenCV 4
3.3 本章小结
第4章通过案例手把手入门OpenCV
4.1 开始前的准备
4.2 OpenCV图像简单处理
4.3 OpenCV图像对象计数
4.4 本章小结
第5章使用Python拍摄照片、视频
5.1 安装picamera环境
5.2 使用摄像头拍摄照片
5.3 使用摄像头拍摄视频
5.4 本章小结
第6章使用Python处理相机原始数据
6.1 捕获并直接编码
6.2 多种捕获方法
6.3 树莓派相机的实际应用
6.4 常见错误集锦
6.5 本章小结
第7章道路、商场人流统计
7.1 原理解析
7.2 软件环境准备
7.3 使用Python实现人群计数器
7.4 本章小结
第8章道路信息文字识别
8.1 EAST深度学习模型
8.2 检测图片中的文字
8.3 检测视频中的文字
8.4 对文字内容进行识别
8.5 本章小结
第9章简单人脸追踪
9.1 核心原理和效果简介
9.2 环境准备和代码编写
9.3 测试人脸跟踪效果
9.4 本章小结
第10章人脸追踪安防摄像头
10.1 总体设计思路
10.2 软件环境准备
10.3 编写代码
10.4 使用PID调节二自由度云台
10.5 本章小结
第11章多路摄像头中央AI监控
11.1 网络传输OpenCV帧
11.2 ImageZMQ消息传递系统
11.3 多路树莓派摄像头配置
11.4 配置中央监控室服务器端和Caffe框架
11.5 使用OpenCV实现视频流网络传输
11.6 本章小结
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