实时对象检测与跟踪：树莓派与OpenCV结合的计算机视觉项目
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rp/rpi-object-detection 1. 项目基础介绍与主要编程语言
本项目是一个开源的计算机视觉项目，旨在利用树莓派与OpenCV技术进行实时对象检测与跟踪。该项目基于Python编程语言，结合了OpenCV库的强大功能，实现了多种对象检测与跟踪方法。它不仅适用于树莓派，还可以在其他支持Python和OpenCV的平台上运行，如x86/x64 PC、IPC、Jetson、Banana Pi等。
2. 核心功能
项目的主要功能包括：
- 摄像头测试：验证树莓派与OpenCV环境是否正常工作。
- 运动检测：检测图像中的运动并在检测到运动时输出警告。
- 基于颜色的对象检测与跟踪：根据对象的HSV颜色空间跟踪对象并输出其中心位置。
- 基于形状的对象检测与跟踪：使用Hough变换检测圆形对象，并计划支持方形对象。
- 基于特征的对象检测与跟踪：使用ORB算法检测和跟踪对象的特征。
- 人脸检测与跟踪：使用Harr级联分类器进行人脸检测与跟踪。
- 基于YOLO的对象检测：使用YOLO算法进行对象检测（正在进行中）。
- 基于神经网络的对象检测：使用TensorFlow Lite进行对象识别（正在进行中）。
3. 最近更新的功能
最近更新的功能包括：
- 摄像头支持扩展：项目现在支持官方的树莓派摄像头模块Picamera2。
- 性能优化：对部分算法进行了优化，以提高在树莓派上的运行效率。
- 新的检测算法：增加了基于神经网络的对象检测功能，提高了检测的准确性和实时性。
项目持续更新中，期待更多新功能的加入和社区的贡献。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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