树莓派opencv物体识别 在树莓派上可以做深度图像处理或机器学习的模型训练吗？
在树莓派上可以做深度图像处理或机器学习的模型训练吗？
当然。然而，考虑到树莓派令人敬畏的性能，更好的解决方案是使树莓派成为客户机，将图像发送到功能更强大的机器上进行机器学习推理。
（图片来源：makeartwithpython.com)
上图显示了整个项目的总体结构。我们可以看到，树莓派连接了一个摄像头，在树莓派上运行了一个基于flash的web服务，并通过WiFi网络将图像传输到主机。主机运行基于tensorflow（可实时检测目标的深度学习网络）的Yolo模型。一旦在图像中检测到一只鸟，图像就会被保存。
基于flash的web服务使我们可以轻松地通过浏览器查看图像。
以上图片来自Kirk Kaiser的博客（www.makeartwithpython.com/blog/poor-mans-deep-learning-camera/)
所有代码都可以访问GitHub以获取：github.com/burningion/poor网站-男人的深度学习相机
永远不要跑。Opencv是一个相对较大的包。你可以用apt-get安装它。此外，它还有许多接口。我记得用Python调用它的函数。除了视频捕获，还有一些简单的图像识别功能。有些机器人是用树莓派做成的，机器视觉是用OpenCV做成的。
树莓派3qt5opencv怎样做命令行执行？
这取决于你要做什么样的图像处理。
我使用了openmv，并且在树莓派上运行了opencv。
综上所述：openmv是一款嵌入式图像处理设备。如果您想在短时间内开发所需的图像处理功能，openmv是非常合适的。它有完善的官方历史和功能用法说明。它预留了串口、IIC和SPI进行通信。最新的openmv4采用stm32h7系列处理器，主频400MHz，处理速度还可以。最大的缺点是相机像素只有30W，只能在小范围或低分辨率要求下使用。毕竟，如果像素高，帧速率就会下降。
树莓派可以使用opencv，opencv是一个开源的社区范围内的图像处理库，构建一个好的opencv环境就可以使用，同样开发一个简单的点函数，开发速度不如openmv，但是opencv库更丰富，功能更强大。尽管openmv上有深度学习功能，但我不认为有人会在30W像素相机上运行这些功能。
个人感情太多了。有些地方可能不太准确。请指出。
有什么设备是图像输入的吗？
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树莓派3B 开发板应该怎么玩？有哪些需要注意的问题？
这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。
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