基于树莓派4B与STM32的智能门禁项目，项目包含：树莓派4B的人脸识别，树莓派4B与STM32通信，控制协调的处理。保姆级教程的适配代码，积分不够的朋友可以点波关注！作者无偿提供！

这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

RK3588 RK3568 RK3566 Linux QT Opencv NPU YoloV5 摄像头实时检测 系统使用debian11

基于 OpenCV + Python 的人脸识别上课签到系统，实现的功能： 1. 班级同学人脸图像的采集，得到人脸数据库 2. 人脸识别模型的训练 3. 刷脸识别签到，查看签到结果 4. 编写简单的用户界面

通过《第5课 使用FFmpeg将rtmp流再转推到rtmp服务器》我们已经知道如何将rtmp流再转发到另一台rtmp服务器，与此类似，直接将音视频数据推送到rtmp服务器也要先创建并打开输出流。为了得到类似于拉取到的rtmp音频包和视频包，就需要对音视频原始数据进行相应的编码和封装，要实现以上功能就需要引入编码器。

树莓派3是一款基于ARM的微型电脑主板，具备所有PC的基本功能，Python作为主要编程语言，系统基于Linux或者Windows 10 IoT，有良好的易用性和多功能性。这里介绍的是如何用树莓派3来实现太原理工大学的毕业设计，该设计是树莓派结合多个传感器的智能小车的发明，是未来多个行业的发展方向，它可以按照程序预先设定好的模式在一个符合设定程序的环境里自动的运作，不需要人为的管理，可应用于科学勘探、科研、军事等的用途。 本系统为实现设计题目的要求，采用了树莓派3为控制核心，接收并处理传感器消息;利用超声波传感器与舵机相结合或使用红外线传感器检测道路上的障碍，控制智能小车的自动避障，并且可以自动记录小车运行速度;利用ssh键盘控制或spp手机app蓝牙遥控或通过手机app遥控。 整个小车系统的电路结构简单（采用树莓派的GPIO为核心省去单片机最小系统的设计），可靠性能高（树莓派的优越性）。实验测试结果满足预期要求，本文将着重介绍了该小车系统的硬件设计方法及软件实现方式以及测试结果分析。

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1）录入端负责数据导入， 2）管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3）监控端负责人脸识别以及签到功能。

haarcascade_frontalface_alt2.xml、haarcascade_eye.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_smile.xml等各种opencv分类器。

主要为大家详细介绍了Opencv实现绿幕视频背景替换功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

功能强大的树莓派，在其上面安装opencv，进行图像处理，最终用在机器人的开发上面，定会激发开发的激情！