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13. Raspberry Pi OpenCV项目：图像预处理与AI模型结合

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程项目概览与最终效果演示
课程导入学习目标
02
环境搭建
Raspberry Pi 系统配置 · Python 虚拟环境 · OpenCV 与 AI 依赖库安装
环境搭建Raspberry
03
OpenCV 基础
图像读取 · 显示 · 保存
OpenCV图像读取
04
图像预处理核心
灰度化 · 高斯模糊 · 边缘检测（Canny）的原理与实现
图像预处理核心灰度化
05
形态学操作
腐蚀 · 膨胀 · 开闭运算在去噪和分割中的应用
形态学操作腐蚀
06
图像增强
直方图均衡化 · 对比度拉伸 · 自适应阈值处理
图像增强直方图均衡化
07
几何变换
缩放 · 旋转 · 仿射变换与透视校正
几何变换缩放
08
ROI 提取与图像裁剪
基于区域选择的目标定位方法
ROI提取
09
颜色过滤与分割
HSV 颜色空间 · 颜色范围掩码 · 目标提取
颜色过滤分割
10
轮廓检测与分析
findContours · 轮廓特征 · 外接矩形与筛选
轮廓检测分析
11
图像预处理流水线设计
组合多种预处理步骤构建高效流程
图像预处理流水线…组合多种预处理步…
12
AI 模型基础
常见轻量级模型（MobileNet · EfficientNet）与推理框架… · ONNX）
AI模型基础
13
Raspberry Pi 上的 AI 推理
使用 TensorFlow Lite…
RaspberryPi
14
预处理与 AI 结合
如何将 OpenCV 预处理结果输入…
AI预处理
15
实时视频流处理
使用 PiCamera 或 USB…
实时视频流处理PiCamera
16
项目实战一
基于颜色分割的物体检测与计数系统
项目实战一基于颜色分割的物…
17
项目实战二
手写数字识别（MNIST）——预处理…
项目实战二MNIST
18
项目实战三
人脸检测与识别——Haar Casc…
项目实战三Haar
19
项目实战四
交通标志识别——预处理增强 + 分类…
项目实战四交通标志识别
20
性能优化
多线程 · 帧率提升 · 模型量化与硬件加速（GPU/VPU）
性能优化多线程
21
常见问题与调试
图像模糊 · 光照变化 · 模型输出错误等排查方法
常见问题调试
22
模型训练与转换
在 PC 上训练模型并转换为 TFL…
模型训练转换
23
数据增强与数据集准备
扩充训练数据 · 标注工具与格式转换
数据增强数据集准备
24
边缘部署策略
模型压缩 · 剪枝 · 知识蒸馏在树莓派上的应用
边缘部署策略模型压缩
25
综合项目设计
从需求分析到系统集成 · 完成一个完整的视觉 AI 应用
综合项目设计从需求分析到系统…
26
项目测试与评估
准确率 · 召回率 · FPS 等指标测量与调优
项目测试评估
27
代码工程化
模块化设计 · 配置文件 · 日志记录与错误处理
代码工程化模块化设计
28
远程调试与部署
SSH · VNC · Docker 在树莓派上的使用
远程调试部署
29
扩展与进阶
结合传感器 · 云服务或 ROS 实现更复杂的智能系…
扩展进阶
30
课程总结与展望
知识体系回顾 · 学习路径建议 · 未来发展方向
课程总结知识体系回顾