在本文中，我们将深入探讨如何使用树莓派 Zero 2W 实现通过Web接口操作I2C总线上的RDA5807收音机芯片，并利用ffmpeg将USB声卡采集的声音推送到流媒体服务器进行远程监听。这个项目涵盖了嵌入式硬件、树莓派编程以及音频处理等多个方面的技术知识。 树莓派 Zero 2W 是一款小巧且功能强大的单板计算机，具有较低的功耗和较高的性价比，适合于各种嵌入式项目。在本项目中，它作为核心处理器，通过I2C（Inter-Integrated Circuit）总线与RDA5807收音机芯片进行通信。I2C是一种串行通信协议，允许树莓派与其他低功耗设备进行双向数据交换，只需要两根信号线即可完成通信。 RDA5807是一款高性能、低功耗的FM接收芯片，广泛应用于便携式设备和嵌入式系统中的FM收音模块。通过I2C接口，可以设置RDA5807的工作参数，如频率、音量等，并读取其状态信息，实现对FM广播的接收和控制。 为了实现Web操作，我们需要在树莓派上运行一个服务器。这里，我们可能使用了Python编写的`rda5807_tornado_server.py`文件，该文件基于Tornado框架，创建了一个Web服务器。Tornado是一个异步网络库，可以高效地处理大量的并发连接，适合构建实时Web应用。用户通过访问`index.html`页面，可以控制RDA5807的频率，实现收音机功能。 `Rda5807.py`是与RDA5807芯片交互的Python模块，它使用Python的smbus库来操作I2C总线。这个模块封装了与RDA5807通信的函数，如设置频率、调整音量等，为Web服务器提供底层支持。 为了实现远程监听，项目中还使用了ffmpeg工具。ffmpeg是一个强大的音频和视频处理工具，可以用于录制、转换和流式传输多媒体数据。在这里，`rda5807controller.py`可能是用于调用ffmpeg的脚本，它从USB声卡采集音频数据，并将其推送到流媒体服务器。用户可以通过服务器的URL，无论身处何处，都能实时监听到收音机的广播。 `radio.txt`可能是记录配置或日志的文本文件，而`static`目录则包含了Web服务器所需的静态资源，如CSS样式表、JavaScript文件等，用于构建用户界面。 总结起来，这个项目涉及了以下关键知识点： 1. 树莓派 Zero 2W 的硬件特性及其在嵌入式系统中的应用 2. I2C通信协议及其在控制RDA5807芯片中的应用 3. RDA5807收音机芯片的原理和配置 4. Tornado Web服务器框架的使用 5. Python的smbus库和I2C通信 6. ffmpeg的音频采集和流式传输功能 7. 基于Web的用户界面设计与实现 通过这个项目，你可以学习到如何将硬件设备集成到Web应用中，以及如何利用树莓派和Python实现一个功能完善的远程监听系统。这不仅提升了硬件与软件的结合能力，也增强了对嵌入式系统、网络编程和音频处理的理解。

基于使用 Semtech SX1302与树莓派 Zero之低功耗Gateway方案.zip

Different places use different pin numbers GPIO, Wiring, and BCM have been included.

树莓派zero网线直连，必须安装才能顺利打开ssh连接raspberrypi.local

这个是树莓派Zero的三维图形，画的比较简单，但是基本尺寸都是是没有问题的。

树莓派zero图像分类与目标检测 山东大学（威海） 2018级数据科学与人工智能实验班 孙易泽 吴锦程 詹沛 徐潇涵 树莓派zero图像分类与目标检测是深度学习的研究项目，旨在通过深度学习算法，实现树莓派的实时识别与分类。 在树莓派上运行深度学习主要分为以下几个步骤： 首先是数据的获取及预处理，图像分类与目标检测需要大量干净且高质量的图片数据进行训练，我们需要通过不同方式，尽可能多的获取到相关的图片数据，并处理为深度学习可用的形式。 接下来先实现图像分类，根据深度学习领域存在的相关模型，选择适合于树莓派上运行的深度学习模型。通过Tensorflow2搭建深度学习框架，通过对模型参数不断调整，训练出正确率高且能快速运行的模型。通过对模型的不断改进，在保持模型正确率的同时，减小模型的大小。 目标检测模型也是一个侧重点，我们选择轻量级的深度学习模型，并使用Tensorflow2 Object D

树莓派zero图像分类与目标检测是深度学习的研究项目，旨在通过深度学习算法，实现树莓派的实时识别与分类。

自己学习树莓派写的一些小项目，有二维码识别、串口、pwm、多线程与stm32串口通信，简单字符识别等。

树莓派相关源码推荐！！！

树莓派zero交叉编译tensorflow-lite所需依赖,工具链及编译好的库文件(tensorflow2.4.1) 使用说明参考博客: https://blog.csdn.net/weixin_41973774/article/details/114807080