37、使用树莓派和网络摄像头进行图像捕获与延时摄影

使用树莓派和网络摄像头进行图像捕获与延时摄影

1. 购买与连接网络摄像头

你可以从亚马逊购买这款网络摄像头,产品详情可查看:http://www.logitech.com/en-in/product/hd-webcam-c310 。将 USB 网络摄像头通过树莓派的 USB 端口连接到树莓派,然后在终端中运行 lsusb 命令,该命令会列出所有连接到计算机的 USB 设备。示例输出如下:

pi@pi02 ~/book/code/chapter02 $ lsusb
Bus 001 Device 002: ID 0424:9514 Standard Microsystems Corp. 
Bus 001 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 root hub
Bus 001 Device 003: ID 0424:ec00 Standard Microsystems Corp. 
Bus 001 Device 007: ID 046d:081b Logitech, Inc. Webcam C310
Bus 001 Device 016: ID 1a2c:0c21  
Bus 001 Device 006: ID 1c4f:0003 SiGma Micro HID controller

2. 安装 fswebcam 并捕获图像

使用 sudo apt-get install fswebcam 命令安装 fswebcam 工具。安装完成后,可使用以下命令捕获图像:


                
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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