树莓派自带摄像头OpenCV图像识别-二维码识别

最新推荐文章于 2025-05-31 12:43:34 发布

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#opencv #二维码 #摄像头 #树莓派3

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本文详细介绍如何在树莓派上安装OpenCV并配置必要的依赖，包括TeamViewer远程控制设置及专用CSI摄像头的适配方法。此外，还介绍了如何利用Python-zbar库实现二维码识别，并提供了完整的示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、安装树莓派镜像，SSH,VNC等这里就不介绍了很简单大家自行百度。

2、我没有用VNC 所以装了teamviewer用于树莓派远程控制

安装教程参考：http://blog.youkuaiyun.com/shaopengf/article/details/75072907

3、安装一个功能齐全的OenpCV视觉库

sudo apt-get update 保证各个软件都是最新的，你将要下载很多东西，请保证网络畅通。
sudo apt-get install build-essential 安装编译OpenCV必不可少的依赖库
sudo apt-get install build-libavformat-dev该库提供一种音视频码流的编解码方法
sudo apt-get install ffmpeg该库提供音视频流的转码功能
sudo apt-get install python-opencv OpenCV所依赖的Python开发包
sudo apt-get install opencv-doc 安装OpenCV开发文档，万一你需要呢
sudo apt-get install libcv-dev 安装编译OpenCV所需要的头文件和静态库
sudo apt-get install libcvaux-dev安装更多的开发工具来编译OpenCV
sudo apt-get install libhighgui-dev安装另一个编译OpenCV所需要的头文件和静态库
cp -r /usr/share/doc/opencv-doc/examples /home/pi/ 将所有示例拷贝到你的根目录

4、准备摄像头如果用USB摄像头那不用做什么可以直接使用，要使用树莓派自带摄像头的话参考下面方法：

树莓派专用CSI摄像头插到树莓派的CSI口上并在在raspi-config中打开后就可以使用Raspistill命令直接使用，但如果在OpenCV中调用CSI摄像头会出现无数据的现象（cv2.VideoCapture（0）这时不会报错）。
这是因为树莓派中的camera module是放在/boot/目录中以固件形式加载的，不是一个标准的V4L2的摄像头驱动，所以加载起来之后会找不到/dev/video0的设备节点。我们在/etc/modules里面添加一行bcm2835-v4l2（小写的L）就能解决问题。
sudo nano /etc/modules 然后加上一行 bcm2835-v4l2 如图最后重启

用ls /dev/查看有没有video0的设备
- 测试摄像头把刚刚拷贝到根目录下的例程中 camera.py 复制出来,测试一下摄像头
cp /home/pi/examples/python/camera.py /home/pi/
python camera.py运行看有没有图像video0的设备

5、我们进入正题二维码识别，我这里我们还需要装一个Python-zbar

输入命令sudo apt-get install python-zbar完成后直接使用下面程序运行

#!/usr/bin/env python  
#-*- coding: UTF-8 -*-   

# import the necessary packages
import simple_barcode_detection
import cv2
import numpy as np
import zbar
from PIL import Image

# create a reader
scanner = zbar.ImageScanner()
# configure the reader
scanner.parse_config('enable')
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
camera=cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    grabbed, frame = camera.read()
    if not grabbed:
        break
    pil= Image.fromarray(frame).convert('L')
    width, height = pil.size
    raw = pil.tobytes()
    zarimage = zbar.Image(width, height, 'Y800', raw)
    scanner.scan(zarimage)
    for symbol in zarimage:  
    # do something useful with results 
    if not symbol.count: 
            print 'decoded', symbol.type, 'symbol', '"%s"' % symbol.data 
        cv2.putText(frame,symbol.data,(20,100),font,1,(0,255,0),4)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()