PiCamera2 开源项目教程
2024-08-20 11:49:35作者:卓炯娓
项目介绍
PiCamera2 是 Raspberry Pi 基金会推出的一个用于 Raspberry Pi 相机模块的 Python 库。这个库提供了对 Raspberry Pi 相机模块的全面控制,包括图像捕获、视频录制以及实时预览等功能。PiCamera2 是基于 libcamera 库开发的,提供了更高级的 API 和更好的性能。
项目快速启动
安装 PiCamera2
首先,确保你的 Raspberry Pi 已经安装了最新的操作系统,并且连接了相机模块。然后,通过以下命令安装 PiCamera2:
sudo apt update
sudo apt install -y python3-picamera2
基本使用示例
以下是一个简单的示例,展示如何使用 PiCamera2 捕获一张图片:
from picamera2 import Picamera2
# 初始化相机
picam2 = Picamera2()
# 配置预设
config = picam2.create_still_configuration()
picam2.configure(config)
# 开始捕获
picam2.start()
# 捕获图片
picam2.capture_file("test.jpg")
# 停止相机
picam2.stop()
应用案例和最佳实践
实时视频流
PiCamera2 可以用于创建实时视频流,适用于监控、远程查看等场景。以下是一个简单的实时视频流示例:
from picamera2 import Picamera2
import cv2
picam2 = Picamera2()
config = picam2.create_video_configuration()
picam2.configure(config)
picam2.start()
while True:
frame = picam2.capture_array()
cv2.imshow("Frame", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
picam2.stop()
cv2.destroyAllWindows()
自动化定时拍照
你可以使用 PiCamera2 实现定时拍照功能,适用于植物生长监测、天气监测等场景。以下是一个定时拍照的示例:
from picamera2 import Picamera2
import time
picam2 = Picamera2()
config = picam2.create_still_configuration()
picam2.configure(config)
picam2.start()
for i in range(10):
picam2.capture_file(f"image_{i}.jpg")
time.sleep(60) # 每隔60秒拍一张照片
picam2.stop()
典型生态项目
智能家居系统
PiCamera2 可以集成到智能家居系统中,用于实现家庭监控、人脸识别等功能。通过与其他传感器和设备的联动,可以构建一个完整的智能家居生态系统。
机器人视觉
在机器人项目中,PiCamera2 可以用于实现视觉导航、物体识别等功能。结合 Raspberry Pi 的计算能力,可以开发出具有视觉感知能力的智能机器人。
教育工具
PiCamera2 也是一个优秀的教育工具,可以帮助学生学习计算机视觉、图像处理等知识。通过简单的编程实践,学生可以快速掌握相关技能,并应用于各种创新项目中。
通过以上内容,你可以快速上手 PiCamera2 项目,并了解其在不同领域的应用。希望这篇教程对你有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355