by Rain Chu | 6 月 6, 2024 | Raspberry Pi
你是不是在尋找下一個大玩具來滿足你對科技的渴望?好消息來了!Raspberry Pi 最近與以色列晶片製造商 Hailo 合作,推出了一款令人驚艷的低成本人工智慧開發套件,讓你的AI夢想更近一步。
這款價格僅為 70 美元的開發套件不僅價格親民,性能也相當驚人。每秒高達 13 兆次(TOPS)的推論性能,絕對能滿足你對速度的所有幻想。不僅如此,這個套件還支持高速的單通道 PCIe 3.0 連接,用M2插槽,速度高達 8Gbps,保證數據傳輸不卡頓,讓你的開發過程更加流暢。
而且,這款開發套件與 Raspberry Pi 的映像軟體子系統實現了無縫整合,這意味著你可以輕鬆地將其應用於各種影像處理和機器學習項目。它還支持第一方或第三方相機,這樣你就可以根據項目需求選擇最適合的相機設備。
最吸引人的或許是其高效的加速硬體排程功能。這個功能讓開發者能在單一相機上運行多個神經網路,或者在兩個相機上同時運行多個神經網路,大大擴展了項目的應用範圍。
此外,Hailo 還提供了一個豐富的模型庫,包括大量已預訓練的神經網路模型,這對於快速開發和部署AI應用來說是一大福音。當然,要使用這個AI套件,缺點是必須要配備如 Raspberry Pi 5 等開發板。
RPI AI Hat
Ai-Kit Docs
by Rain Chu | 4 月 24, 2024 | Linux , Raspberry Pi , Ubuntu
wpa_cli
是一個用於與 wpa_supplicant
交互的命令行界面工具,當然也支持在 command line 下直接使用命令控制 WIFI,可以用來管理無線網絡接口的設定和運行狀態。這個工具非常強大,支持多種操作,如掃描無線網絡、連接到網絡、變更設定等,而我都用python 透過 wpa_cli 來控制 WIFI。
首先掃描無線網路
打開終端,並且記得要用 root 權限來執行 wpa_cli
sudo wpa_cli -i wlan1 scan
sleep 5 # 給予一些時間來完成掃描
sudo wpa_cli -i wlan1 scan_results
回應如下圖
加一個網路配置
利用 ssid 和 paswword 來連線到一個已知的無線網路上,可以將下面的指令編寫成 wpa_cli_add_network.sh ,並且執行她,也可以直接使用,執行後取得的 network id 通常是一個 int 的數字,把她記起來,之後就可以透過這個 network id 來連接網路,和斷開網路
# 添加新的網絡配置
network_id=$(wpa_cli -i wlan1 add_network | awk '{print $NF}')
# 設置SSID和密碼
wpa_cli -i wlan1 set_network $network_id ssid '"你的SSID"'
wpa_cli -i wlan1 set_network $network_id psk '"你的密碼"'
# 啟用該網絡
wpa_cli -i wlan1 enable_network $network_id
# 保存配置
wpa_cli -i wlan1 save_config
連接網路以及斷開網路
# 重新連線
wpa_cli -i wlan1 reconnect
#斷開連線
wpa_cli -i wlan1 disconnect
刪除網路配置
wpa_cli -i wlan1 remove_network $network_id
檢查連線是否存在
得到的輸出通常如下
其中,檢查是否有連線成功,可以看 wpa_state 是否為 COMPLETED
檢查已經存在的網路設定
sudo wpa_cli -i wlan1 list_networks
輸出如下
可以用 flags CURRENT 來檢查現在是連線到那一個 network ,也可以取得 network id ,並且用他來連線
by Rain Chu | 12 月 26, 2022 | Python , Raspberry Pi , 程式
如果想要用 Raspberry 樹梅派打造自己擁有的播放器,首選就是用VLC,可以全功能的做各種高難度的自訂控制,真的有找不到的功能,就自己再添加一下就可以了。
首先要先安裝 VLC
接下來安裝 Python VLC
python -m pip install python-vlc
封裝一個 VLC.py
import os, time
# 設置VLC庫路徑,需在import vlc之前
os.environ['PYTHON_VLC_MODULE_PATH'] = "./vlc-3.0.6"
import vlc
class Player:
'''
args:設置 options
'''
def __init__(self, *args):
if args:
instance = vlc.Instance(*args)
self.media = instance.media_player_new()
else:
self.media = vlc.MediaPlayer()
# 設置待播放的url地址或本地文件路徑,每次調用都會重新加載資源
def set_uri(self, uri):
self.media.set_mrl(uri)
# 播放 成功返回0,失敗返回-1
def play(self, path=None):
if path:
self.set_uri(path)
return self.media.play()
else:
return self.media.play()
# 暫停
def pause(self):
self.media.pause()
# 恢復
def resume(self):
self.media.set_pause(0)
# 停止
def stop(self):
self.media.stop()
# 釋放資源
def release(self):
return self.media.release()
# 是否正在播放
def is_playing(self):
return self.media.is_playing()
# 已播放時間,返回毫秒值
def get_time(self):
return self.media.get_time()
# 拖動指定的毫秒值處播放。成功返回0,失敗返回-1 (需要注意,只有當前多媒體格式或流媒體協議支持才會生效)
def set_time(self, ms):
return self.media.get_time()
# 音視頻總長度,返回毫秒值
def get_length(self):
return self.media.get_length()
# 獲取當前音量(0~100)
def get_volume(self):
return self.media.audio_get_volume()
# 設置音量(0~100)
def set_volume(self, volume):
return self.media.audio_set_volume(volume)
# 返回當前狀態:正在播放;暫停中;其他
def get_state(self):
state = self.media.get_state()
if state == vlc.State.Playing:
return 1
elif state == vlc.State.Paused:
return 0
else:
return -1
# 當前播放進度情況。返回0.0~1.0之間的浮點數
def get_position(self):
return self.media.get_position()
# 拖動當前進度,傳入0.0~1.0之間的浮點數(需要注意,只有當前多媒體格式或流媒體協議支持才會生效)
def set_position(self, float_val):
return self.media.set_position(float_val)
# 獲取當前文件播放速率
def get_rate(self):
return self.media.get_rate()
# 設置播放速率(如:1.2,表示加速1.2倍播放)
def set_rate(self, rate):
return self.media.set_rate(rate)
# 設置寬高比率(如"16:9","4:3")
def set_ratio(self, ratio):
self.media.video_set_scale(0) # 必須設置為0,否則無法修改屏幕寬高
self.media.video_set_aspect_ratio(ratio)
# 註冊監聽器
def add_callback(self, event_type, callback):
self.media.event_manager().event_attach(event_type, callback)
# 移除監聽器
def remove_callback(self, event_type, callback):
self.media.event_manager().event_detach(event_type, callback)
使用VLC.py
def my_call_back(event):
print("call:", player.get_time())
if "__main__" == __name__:
player = Player()
player.add_callback(vlc.EventType.MediaPlayerTimeChanged, my_call_back)
player.play("test.mp3")
# 防止当前进程退出
while True:
pass
def my_call_back(event):
print("call:", player.get_time())
官方文檔
https://www.olivieraubert.net/vlc/python-ctypes/doc/
參考資料
https://zhuanlan.zhihu.com/p/69906080
by Rain Chu | 7 月 10, 2022 | Raspberry Pi
用 Raspberry Pi 來實作一個簡單、靈活、好控管、安全、便宜的好用VPN,只要有一個固定IP,一台 Raspberry Pi,接上網路就可以擁有一個 VPN Server,Client 端則是下載 OpenVPN,就可以連上 PiVPN。
curl -L https://install.pivpn.io | bash
安裝非常的容易,安裝完畢後,需要用到的指令也很容易,列舉如下
「pivpn add」添加新用戶帳號跟密碼
「pivpn list」列出目前所有有效的帳號
「pivpn revoke」刪除某個用戶的帳號
「pivpn uninstall」卸載 PiVPN
官方網址:https://pivpn.io/
by Rain Chu | 6 月 3, 2022 | AI , Raspberry Pi , 圖型處理 , 機器人
最新名人新寵「波士頓動力機器狗」,一隻要價220萬台幣,可不是每個人都養得起的,但佛心的史丹佛機器狗,已經開源了,在大陸那邊已經百花齊放,每家公司都擁有自己的機器狗,不用羨慕他們,全世界最強的擬態機器人公司,當然還是波士頓動力,但你看完這篇,也可以在幾天內買好零件,打造自己的動力機器狗。
波士頓動力機器狗宣傳片
史丹佛大學 Pupper 簡介
史丹佛大學開源的機器狗專案,用的主機是 Raspberry Pi 4,OS 是 Linux base ,可以與 Ubuntu 相容,核心的影像辨識演算法用的是 OpenCV ,預設就可以選轉、跳躍、小跑步
日本做的可愛 Pupper
從 Pupper BOM 表開始
可以從下面的網址,取得製作動力機器狗的所有需要的元件,如果全部都用買的大約要900美元,但很多東西是可以自己印,或是自己改,但如果嫌麻煩,直接去 Amazon 上一次購足即可
https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRAPT8knAtIKwr5NxvVsEOxPK8zk8y3jPc51TdTPQtBHN7I9rqgU3z4Ys-C3Z3ETR2kcSDSY-u5ZP6k/pubhtml?widget=true&headers=false
去 Amazon 買足 Pupper 元件
上面提到的所有元件,已經有人整理好了,你只需要用下面的連結,進去選擇你需要的就可以了,Amazon 的購物清單,真的是超方便敗家的
https://www.amazon.com/-/zh_TW/hz/wishlist/ls/2ZB9AWGJ92F9L?ref_=wl_fv_le
直接購買整理好的 Pupper 元件
https://www.mangdang.net/Product?_l=en
組裝 Pupper 的身體
這部分是最花時間的,分成元件、外殼本體、電子電路,熟捻的高手大約要花費2小時
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/assembly.html
https://github.com/stanfordroboticsclub/Pupper-Raspi-PDB/
安裝 Pupper 的大腦 (軟體)
這個部分,如果你是常用 Raspberry Pi 的人,應該可以在1小時左右處理好,如果不是的話,按步驟來,應該需要3-4小時
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/software_installation.html
安裝程式在https://github.com/Nate711/RPI-Setup
OpenCV如果想換版本可以參考我之前的文章
校準以及測試
連接你的PS4搖桿,來控制 Pupper
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/operation.html
Pupper 參考資訊
Fusion 360 CAD 模型:https ://a360.co/2TEh4gQ
你可以透過 Fusion 360 CAD 匯出模型,並且用 3D 列印把它列印出來
史丹佛大學動力機器狗專案首頁
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/purchasing.html
by Rain Chu | 3 月 14, 2022 | AI , OpenCV , Python , Raspberry Pi , 人臉辨識
辦公室打卡到底要用甚麼方法最好,是員工卡嗎?還是手機APP定位?還是用打卡鐘?在2020年之後一定是跟你說生物辨識最好,因為又有疫情影響,大家最愛的是「人臉辨識」系統,非接觸,難造假,順便量體溫,噴個酒精,一切都這麼美好,但是只有千金難買好系統,一套好用的人臉辨識系統加上網動輒1萬元台幣,這時工程師的我們一定要自己DIY來一個「人臉辨識」打卡下。
Raspberry Pi 4 的 OpenCV 4 準備
採用 opencv_facerecognition 解決方案
https://github.com/mickey9801/opencv_facerecognition
首先安裝相關的依賴以及DB
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-opencv python3-picamera python3-numpy python3-pil
sudo apt-get install sqlitebrowser
下載 opencv_facerecognition,並且解開壓縮
cd ~
wget https://github.com/mickey9801/opencv_facerecognition/archive/refs/heads/master.zip
unzip master
cd opencv_facerecognition-master/
設定環境人臉辨識的資料以及環境
等等會用到 haarcascade_frontalface_default.xml ,不要用 OpenCV 3版本的,要用之前安裝的版本,我將路徑放在下方
# 複製 xml
cp ~/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml ~/opencv_facerecognition-master/haarcascade_frontalface_default.xml
# 設定環境
python3 setup.py
擷取人臉用來訓練圖像
如果你是用 usb webcam 可以執行 recordface_webcam.py ,如果是用 PiCam 就用 python3 recordface_picam.py,此時會先問你的名字,提供完名字後,會開啟相機,當相機偵測到人臉時候,按下 「f」 鍵,就會開始抓取 30 張人像,放在 dataset 下
python3 recordface_webcam.py # for using webcam
python3 recordface_picam.py # for using PiCam v2
訓練人臉的圖像
在我們的系統中 OpenCV4,要修改 trainer.py 中的程式碼以符合現況
找到 recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 把它改成 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
#recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # or
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
開始訓練,訓練完畢後會在目錄中取得一個 recognizer 目錄,裡面存放訓練後的資料
開始辨識人臉
有了訓練資料後,就可以開始測試準度了,開始前記得也要改一下程式碼,符合現況
找到 Setup LBPH recognizer for face recognition,更改成下面的程式碼
# Setup LBPH recognizer for face recognition
#recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # or LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# Load training data
#recognizer.load(fname) # change to read() for LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read(fname)
存檔後執行 detector_picam.py,就可以在辦公室打卡了
python3 detector_webcam.py # for using webcam
python3 detector_picam.py # for using PiCam v2
未來,再補影片~~相信OpenCV的安裝一定很多困難,只能說關關難關關過~~
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