毕业设计 - 基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别 使用OpenCV for Python图像识别库，运行在树莓派RASPBIAN JESSIE Linux系统平台上，搭配树莓派官方摄像头模块。 运行要求 OpenCV 2.4.9 for Python Python 2.7 v4l2 PyQt4 安装要求 sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config python-dev libgtk2.0-dev libgtk2.0 zlib1g-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libjasper-dev libavcodec-dev swig unzip 1. 启用v4l2 安装PyQt4 sudo apt-get install python-qt4 运行 python main.py

树莓派Zero W构建nginx+rtmp视频流服务器，h264视频编码视频流实时传输。

本人在树莓派上成功安装opencv的记录，用于利用树莓派制作一下小制作，opencv还是很需要的，使用的是树莓派3。

@[toc] Magirror——基于pygame的树莓派魔镜 原创项目，求Star！ 首先，为什么要用pygame？ ——GitHub上已经有一个MagicMirror的项目了，star数也很高。我去试着装了一下，无奈环境配了好几天都没弄好，毕竟作者是外国人，网络情况什么的（你懂得）和国内不大一样，又是装nodejs又是装electron，各种坑。于是我就萌发了用pygame来写一个魔镜的想法，只要你的设备支持完整的python（不包括MicroPython）就能运行！真的是有手就行！ 把这个镜子完整的做出来，送给女生真的是很好康的桌面摆件呢 版本v1.2.2(不定期更新版本) （一）功能概览 目前把软件部分写好了，原子镜还没上，包装也没开始做。不过这些应该都是小事，而且我还想扩展一些智能家居，传感器，语音助手之类的IO设备功能，于是就没有做包装。 显示天气，生活指数 显示今明两天课表信

基于树莓派的无线Mesh网络组织与实现，文章写的很好。基于树莓派的无线Mesh网络组织与实现，文章写的很好。基于树莓派的无线Mesh网络组织与实现，文章写的很好。

1、树莓派：带供电系统和烧好Raspbian系统的SD卡 2、网线：交叉或直连 3、笔记本电脑：双网卡 1、连线 2、共享互联网

树莓派4BUEFI启动文件，用于安装win10等支持UEFI启动的系统 1. 格式SD卡为FAT32格式 2. 将压缩包内的文件复制到SD卡根目录

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

该资源里是包含有OpenCV3.4.0两个压缩包，是用于在安装OpenCV3.4.0所需要的文件。另外还含有一个解决编译时出现错误的文件，该错误是在编译到75%左右时会提示出错，原因是因为缺少文件。

用于远程登录树莓派的软件。