【前言】

校内实习制作——基于树莓派的云台人脸追踪系统。本文主要是记录我的操作和执行过程。

由于要同时准备考研，所以只能学习做一个简易的系统啦，希望能有收获叭。

【个人情况（供看文章的同学参考）：

①树莓派初学者，第一次操作全新树莓派（包括选购器件、安装硬件、烧录镜像、配置所有本次实验需要的树莓派通信环境等等）。

②python初学者，但是有其他语言基础。

文中有大量试错过程可供参考。】

九月份补充说明：整体合计约两个月的时长，因为答主考研，所以只能花这么长时间学习相关知识并实践。

除了最开始的集中实践，后续基本都是零零散散的调试。

基础配置我卡了很久很久，花了非常多的时间摸索。我决定把我的操作和遇到的问题都记录下来。希望能对需要的小伙伴有一点帮助。

时长记录

事件	时长	原因
器材选购	约四天	选择商家并购买（半天左右），快递（三天左右）
树莓派环境配置	约一周	镜像下载、烧录及更换（半天左右）SD卡内存不够，更换大内存SD卡（快递三天左右）。找不到ip地址pc端无法远程控制树莓派（半天左右解决）尝试更改成静态ip，尝试多种方法无果，镜像崩溃，重新烧录镜像（折腾了一天多）。尝试使用手机app端控制，效果不佳，采用了一种很冷门的瞄定方法，成功了（约一天）。选择、下载及学习了如何配置文件传输工具sshClient、远程控制工具vnc。
pip和opencv配置	约三天	主要难点：学习并实践opencv和pip的配置和简单使用。
学习python和opencv	始终	抽空学习。目前还是菜鸟水平。我在博客推荐了一些亲测比较适合新手学习的资源教程，欢迎讨论。
LBP特征提取算法	两天左右	LBP特征提取算法是我本次校内实习人脸检测选用的算法，也是opencv目标检测使用的算法。
在树莓派上实现人脸检测	一周左右	难点：修改haar算法伪代码，并找相关教程，用python实现（接近一周）。摄像头的连接和调试（不到一天，但该算法捕捉图像的精度有限）。
PID算法	一天左右	主要是理解，需要一定数学基础。
在树莓派上实现云台舵机目标追踪	—周半左右	难点:舵机接线(因为担心烧坏树莓派，买了一块PCA9685板子，发现板子没焊好排针，换了一块控制板，中途浪费了不少时间)。修改T——积分控制算法(很难调到理想精度)
添加各种传感器并编写代码	约一周	加了温湿度传感器、红外检测、蜂鸣器、继电器等等。
在树莓派上做图形化界面	约两周	本来以为这次校内实习用不上了，所以一直在慢慢学。后来发现必须要做界面，离实习结束时间很接近了，来不及学Javaweb，转而学Qt。最终基于《QT5开发与实例》以及多个开源项目，改造出一个简易的图形化界面。

在树莓派上做图形化界面

参考资料先贴出来：

书籍：

《Qt5开发及实例》

（这本书讲的很细，而且有实战开发的案例，大佬说基本上从头到尾看完，入门ok的【当然我还没看完】）

（简易买实体书。不建议买tb的要在书旗app上看的那一版电子版，虽然比原价便宜了三分之二，但app内含广告真的挺多的，而且电子书不能下载，只能在app上看，非常麻烦。实在资金有限的话推荐入二手）

参考网址：

（当时没电关机忘记存了，好气。）

（等明年叭我再翻一翻列个表）

大致总结：

目前只实现了camera(视频监控)和温湿度的界面显示。

camera:其实就是用了v4l2和以一个可以编写v4l2 camera脚本的库libv4l。

温湿度：直接调用了前面写好的检测温湿度的代码。

（待续）

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