毕业设计| 树莓派与OpenCV实现人脸识别 一个可以用于毕业设计参考的人脸识别项目 如果有做人脸识别毕设的同学，可以在此基础上，做更深入的研究 硬件及环境： 树莓派3B V1.2 摄像头罗技C170 树莓派系统：bullseye python 3.9.2 opencv-python 4.5.3.56 opencv-contrib-python 4.5.3.56 numpy 1.21. 人脸识别的本质其实就是构建一个人脸信息的数据库，电脑比对摄像头采集到的人脸信息和数据库中存放的数据，从而得到一个比对的结果

树莓派自己编译的64位的onnxruntime-1.14.1 python3.9的whl轮子，有需要的可以自取，我不知道你们能不能用

之前在进行ROS学习的过程中一直在困扰如何将ROS应用到项目中，本人只是简单学习过51和32的单片机，对嵌入式系统略有涉猎，最近在学习中接触到了树莓派这个控制板，便入手了一块，下面我来简单介绍一下我在树莓派上安装ROS的过程以及对其中一些步骤粗浅的理解 0.0前言 先放上一张成功的截图（Windows下远程桌面登录树莓派图形界面） 本篇文章适用于树莓派4B，其他版本略有不同，但如果是3B就没必要看这篇文章大部分内容，直接在0.1中给的Ubuntu Mate网址中下载Ubuntu配套镜像（注意，一定要配套，官网有相关提示，请细心）然后正常刷ROS，操作参见后文 首先是树莓派的硬件连接，需要一根

《树莓派3B完全电路图解析：探索与学习指南》 树莓派3B是一款深受全球爱好者喜爱的单板计算机，它小巧便携、功能强大，被广泛应用于教育、开发和各种创新项目中。然而，为了充分利用其潜力，深入理解其内部结构和工作原理至关重要。这份“树莓派3B完整电路图”便是通往这一知识宝库的钥匙。 电路图，作为硬件设计的基础，是理解和分析电子设备的关键。在树莓派3B的电路图中，我们可以看到所有元器件的布局和连接关系，这对于故障排查、定制扩展板或进行硬件升级都有着极大的帮助。通过PDF文件，我们可以方便地使用Ctrl+F搜索功能，快速定位到特定的元器件，大大提高了研究的效率。 我们来探讨树莓派3B的核心部分——博通BCM2837处理器。这款64位ARM Cortex-A53四核处理器赋予了树莓派强大的计算能力，可以运行完整的Linux操作系统，支持多种编程语言。电路图中会详细展示处理器与其他组件的接口，如内存、GPIO引脚、USB端口等，让我们了解数据如何在系统内部流动。 树莓派3B的GPIO（General Purpose Input/Output）引脚是其可编程性的关键。电路图将清晰标注每个GPIO引脚的功能和电压等级，用户可以通过这些引脚与外部设备交互，实现各种创意项目。例如，你可以控制LED灯、读取传感器数据，甚至驱动电机。 再者，电源管理单元在树莓派中扮演着重要角色。电路图会揭示电源的输入、转换和分配路径，这对于优化电源设计、降低功耗和确保稳定运行具有重要意义。例如，树莓派3B采用5V micro USB供电，同时需要为CPU和其他组件提供稳定的电压，这部分在电路图中会有详细呈现。 此外，网络和无线通信也是树莓派3B的重要特性。电路图将揭示集成的无线局域网和蓝牙模块的连接方式，帮助我们理解数据如何通过天线传输，以及如何与其他设备进行无线通信。 别忘了树莓派的扩展性。电路图上会标记出I2C、SPI和UART等总线接口，这些都是连接外设和扩展板的关键。比如，你可以通过I2C接口添加一个温度传感器，或者通过SPI连接一块LCD屏幕。 这份“树莓派3B完整电路图”是每一个树莓派用户的必备参考资料。无论是初学者想要了解基础原理，还是资深开发者进行硬件改造，它都能提供详实的信息和无尽的灵感。通过深入研究和实践，我们可以更好地掌握树莓派3B的每一个细节，开启无限可能的创新之旅。

树莓派BLE 蓝牙低功耗设备控制，python BLE。 1.使用库gatt_linux,封装了常规使用的方法，比如扫描设备，可以根据蓝牙名称获取对应的蓝牙地址。连接蓝牙，断开蓝牙。获取BLE返回值，根据UUID发送指令等等。 2.在树莓派上可以开多个线程使用这个类，可以同时连接多个BLE设备，发送指令等等。 3.在使用不同设备时，注意修改自己的UUID即可。 4.需要安装的有 Blueman蓝牙管理工具，Bluez包，请自行百度安装。 例如：#发送字符串指令 def Send_Get(self,CMD): self.BleWaitData=True self.BleReceiveData='' self.device.IBC_Write_CHAR.write_value(bytearray(CMD)) t1=time.time() while self.BleWaitData: #time.sleep(0.1) 。。。

树莓派僵尸网​​络 旨在感染和控制一组树莓派PI的僵尸网络恶意软件的实现。 仅出于教育目的，作为温莎大学60-467网络安全课程的最终项目。 该项目包括2种使用python实现僵尸网络的方法：通过SSH和原始套接字。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 hydra（用于在目标Rasp PI SSH服务器上执行字典攻击） python3 pip3（用于安装pexpect） pexpect（对于SSH僵尸网络） 正在安装 安装hydra和python3 $ sudo apt install hydra python3 安装pip3，以便我们可以使用它来安装pexpect $ sudo apt install pip3 安装pexpect $ pip3 install p

串口连接树莓派（PL2303连接树莓派） 串口连接树莓派是通过串口通讯直接进行计算机操作树莓派的一种方法，无需网络连接和显示器。这种方法适用于在没有网络或网络情况不好的情况下，需要远程控制树莓派的场景。 知识点总结： 1. 串口连接树莓派的前提条件：没有网络，没用键盘，没有显示器的情况下，通过串口（PL2303线）连接树莓派。 2. 准备工作：需要树莓派开发板（已经刷好官方系统）、USB转串口工具（PL2303）、杜邦线（4根）。 3. 串口连接树莓派的步骤： * 连接PL2303的VCC和GND到树莓派的相应引脚上。 * 连接RX和TX到树莓派的GPIO14和GPIO15上。 * 安装ubuntu linux系统和ckermit软件。 * 编辑配置文件：vi ~/.kermrc，并写入相应的配置信息。 * 使用kermit命令连接树莓派，并输入用户名和密码来控制树莓派。 4. 断开连接的方法： * 输入快捷键：CTRL \，然后再按c，可以退出到kermit界面。 * 再次输入c可以连接到树莓派。 * 输入exit可以退出kermit。 5. 串口连接树莓派的优点：使用串口进行连接确实方便很多，毕竟很多时候我们并不需要或者没有显示器，仅仅控制树莓派的话这样就足够了。 6. 串口连接树莓派的应用场景：适用于在没有网络或网络情况不好的情况下，需要远程控制树莓派的场景。 7. 串口连接树莓派的技术要求：需要熟悉Linux系统和串口通讯协议。 8. 串口连接树莓派的安全性：虽然串口连接树莓派可以远程控制树莓派，但是需要注意安全性问题，例如用户名和密码的安全性问题。 9. 串口连接树莓派的局限性：串口连接树莓派需要特殊的硬件设备，例如PL2303，且需要熟悉Linux系统和串口通讯协议。 10. 串口连接树莓派的发展前景：随着物联网和嵌入式系统的发展，串口连接树莓派的技术将会得到更多的应用和发展。

树莓派的3D模型在STEP格式中提供了更广泛的应用可能性。这个格式通常与专业的CAD软件兼容，如SolidWorks、AutoCAD等，使用户可以在设计和工程领域更轻松地使用。STEP格式的树莓派模型可以用于创建虚拟原型、进行结构分析和模拟，以及制作用户手册和技术文档。这种格式的模型还可以与其他软件和系统集成，为项目的整个生命周期提供支持，从概念设计到生产制造。因此，STEP格式的树莓派模型对于工程师、设计师和制造商来说都是非常有价值的资源。树莓派的3D模型STEP格式提供了更广泛的适用性。这种格式通常与各种CAD软件兼容，如SolidWorks、AutoCAD等，为用户在设计和工程领域提供更多便利。利用STEP格式的树莓派模型，可以进行虚拟原型制作、结构分析和模拟，以及制作用户手册和技术文档。这种格式的模型还可以与其他软件和系统集成，为整个项目的生命周期提供支持，从概念设计到生产制造。因此，STEP格式的树莓派模型对于工程师、设计师和制造商来说都是非常有价值的资源。 树莓派raspberry 3d模型 step 树莓派raspberry 3d模型 step

计算机设计：智能系统是基于树莓派、Python、HTML5、PHP、打造出的一款物联网人工智能系统。 自美智能系统是基于树莓派、Python、HTML5、PHP、打造出的一款物联网人工智能系统，目前系统已实现：语音唤醒、语音识别、语音合成、人体探测、人脸识别、人脸对比、智能互动、插件式功能扩展等全套人工智能交互功能。 自美系统可方便的扩展为：智能家居集控系统、交互人工智能设备（如魔镜 / 挂历 / 服务机器人）、生产工作流程监控和控制系统等功能，。

yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。