一.前期准备 1.环境要求 GY30模块(BH1750FVI传感器),树莓派系统,python-smbus,iic开启 2.取消对IIC驱动的黑名单 nano /etc/modprobe.d/raspi-blacklist.conf 3.启动IIC驱动 nano  /etc/modules 添加i2c-dev ,如下: 4.重启 5.安装python-smbus 这个安装会附带安装i2c-tools,省的单独安装了 sudo apt-get install python-smbus 6.将BH1

本篇文章简单介绍了如何在树莓派上配置土壤湿度传感器以读取土壤湿度(以百分比的形式出现)及代码实现. 主要包含有以下4个模块: 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 二.实验所需设备 三.设备连线方式与代码实现 四.常见问题及注意事项 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 土壤湿度传感器,又名土壤水分传感器.土壤墒情传感器.土壤含水量传感器等.顾名思义,主要用来测量土壤相对含水量,做土壤墒情监测.在智能农业,农业灌溉和林业防护等领域极广.该传感器价格低廉,如果想在家制作一个简易的智能自动化作物灌溉系统,有

最近由于自己的课题需要,想要用在树莓派上使用DHT11温湿度传感器来读取空气中温湿度,遇到了几个问题,解决之后也对之前的知识进行了回顾,总结,特整理如下,希望能给也在学习树莓派的小伙伴们带来一些帮助.总的来说操作很简单,但很容易出现细节方面的问题,我也把我遇到的问题进行了简单整理,如果有其他问题可以直接在评论区提出,我看到了就会回答.文章有什么用词不当或表述不清的问题(由于研究生在海外读,所以用英语较多,很多硬件的术语可能并不专业,抱歉啦~),期待大家在评论区为我批评指正.本篇文章纯手打,如需转

云中树莓派(1):环境准备 云中树莓派(2):将传感器数据上传到AWS IoT 并利用Kibana进行展示 1. 传感器安装及配置 1.1 DHT22 安装 DHT22 是一款温度与湿度传感器,它有3个针脚,左边的第一个引脚(#1)为3-5V电源,第二个引脚(#2)连接到数据输入引脚,最右边的引脚(#4)接地. 而树莓派3B 一共有40个针脚(GPIO,General Purpose I/O Ports,通用输入/输出端口),只需要将传感器的3个引脚接入板子上的合适引脚即可.我的连接是 1 -

Raspiban Wheezy上预装的Python3版本是3.2.3,本文将介绍升级到3.4.3的方法. 此文也适用于安装其它版本(比如最新版本)的Python. 我用的是B+型的树莓派,装的系统是2014-06-20发布的Raspbian Wheezy. 此文也适用于其它Debian系的linux系统(比如Ubuntu). 先把整个raspbian系统升级到最新. 这一步不是必须的,可能用时较长,完成后可能需要重启. sudo apt-get updatesudo apt-get upgrad

最近在网上淘了一个树莓派,什么是树莓派?这里是他的官方网站你可以去看看. 简单的说就是一块使用了ARM11的CPU,具有256MB或512MB内存的具有两个USB接口,一个RJ45接口,HDMI输出和A/V输出的小开发板.他的特别之处就是所有全部东西都集成在一块银行卡大小的PCB上.官方价格只要$35. 网上有很多关于如何使用树莓派的创意,比如这个链接有34个点子. 我这里讲的是做一个Web服务器. 安装树莓派系统 首先,我们要为树莓派安装一个操作系统.官方在这里提供了四种操作系统可供下载.不过

教大家如何在树莓派上自己动手做一个天气预报.此次教程需要大家有一定的python 基础,没有也没关系,文末我会放出我已写好的代码供大家下载. 首先在开始之前 需要申请高德地图API,去高德地图官网注册一下,然后创建一个天气应用(免费的),得到一个免费key.然后开始撸码了 (说一下,我用的是python 3) 1.下面给出调用高德地图API,获取天气数据的方法.将申请的key替换进url中,再将你的城市代码(网上可查,可以具体到区)替换下即可. def GetWeatherInfo(): url

所需材料 一个已经安装配置好了的树莓派 连接控制树莓派所用的其他必须设备 200Ω电阻 x 8 led x 8 面包板及连接线若干 电路连接 电路图 按照电路图所示,在面包板上进行连接. 编写程序 安装RPi.GPIO 首先得确定RPi.GPIO已安装.最新的系统已经自带了,如果没有的可以使用命令 sudo apt-get update sudo apt-get install python-dev python-rpi.gpio 来安装 编写模块 用文本编辑器新建一个led.py文件.(高手们

云中树莓派(1):环境准备 云中树莓派(2):将传感器数据上传到AWS IoT 并利用Kibana进行展示 云中树莓派(3):通过 AWS IoT 控制树莓派上的Led 云中树莓派(4):利用声音传感器控制Led灯 1. Led 连接与测试 在某宝上买了几样配件,包括T型GPIO扩展板.40P排线.亚克力外壳.400孔面包板.若干杜邦线.现在我的树莓派长得这个样子了: 不由得感谢神奇的某宝,这些东西每一样都不超过三四块钱. 1.1 接线 以下几个简单步骤就完成了接线: 将排线一头插在树莓派的40

DHT11是一款有已校准数字信号输出的温湿度传感器. 精度湿度+-5%RH, 温度+-2℃,量程湿度20-90%RH, 温度0~50℃. 我买的封装好的模块,上边自带了上拉电阻,直接查到树莓派上即可灰.紫.蓝分别代表数据.3.3V.0V,接到树莓派的3,1,10脚,分别对应PIN8,3.3V,0V. DHT11与单片机通讯协议为单线协议(1-wire),其实单线协议蛮厉害的,一个GPIO就能实现数据的读取,但是这个协议没有同步脉冲,所以对时序要求比较高,比如DHT11对高低电平定义如下: 低电平

如果仅仅想试用InfoPi,请参照此文在Windows上试用.在Windows上部署比在树莓派上部署简单得多. 先说明一下,我用的系统是Raspbian(2014-06-20发布的). 用户pi,工作目录为/home/pi下. 这里的操作都是通过ssh完成的.不必手打每条命令,用复制粘贴的方式操作很方便. 一.把系统编码设为UTF-8.设置时区 目前来说,把系统编码设为UTF-8对InfoPi是必须的,否则无法运行 执行这个打开Raspbian的系统设置 sudo raspi-config 进入

Mine: 图中圈出来的是三极管 和滤波电容 依赖库: wiringPi sudo apt-get install wiringpi Shell脚本 本文介绍使用Shell脚本在树莓派上启用软件PWM控制风扇转速. 最新版本下载地址https://github.com/tankririri/RaspberryPi_CPU_PWM 硬件需求 树莓派(这里用的3代B): 5V小风扇: NPN三极管,我用的s8050: 面包板加杜邦线,或者用电烙铁. 硬件接法: 先把电扇直接接到树莓派上测试一下哪根线

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

“查遍全网都没人成功在树莓派安装Theano,这是什么样的感觉?” ——写在开头 在这里必须先说一下,由于安装过程中的坑太多了,遇到的问题层出不穷,所以我这里只能记录我安装过程中的印象深刻的问题,如果有其他问题,需要自己解决了. 材料: 树莓派3modelB(Raspberry Pi 3(B)),显示屏一个,PC一个,键鼠一套 前期知识: Linux命令行基础,Python基础,Theano深度学习库基础 一.配置树莓派开发环境 你的树莓派能连wifi了吗?pip更新了吗?python版本更新了

上一篇文章讲到如何在windwos上用eclipse搭建java.python开发环境,这一讲将关注如何在ubuntu上实现搭建,本人使用虚拟机安装的ubuntu系统,系统版本为:14.04 lts 一.用eclipse + jdk搭建java开发环境 1.jdk官方下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index-jsp-138363.html 本人下载的是:jdk-8u77-linux-x64.tar.gz

http://www.iigrowing.cn/shu_mei_pai_shang_java_cheng_xu_zuo_wei_linux_fu_wu_bing_kai_ji_zi_dong_qi_dong.html 刚刚买了, 树莓派, 准备做一些程序, 放到树莓派上, 平时树莓派上不接显示器等各种设备,直接随着adsl开关进行开关. 这样一些java程序启动就有些麻烦. 开 发过程中很多要独立运行,他们并不会以web形式发布,传统的做法是将其压缩为jar包独立运行,这种形式简单易行也比较利于

昨天在树莓派上尝试运行了一下雷神之锤III,流畅运行,效果不错~~~ RPI这个小身板的东东总是可以给你带来惊喜,这里记录一下步骤以备后续再用 先确保RPI的程序和固件都已经更新 sudo apt-get update sudo apt-get dist-upgrade sudo rpi-update 192 sudo reboot 如果更新很龟速,建议参考这篇文章,在Country为China的选项中选择离你近的服务器 我在北京,原先使用的清华,后来突然不能用了,现在改到了大连的那个 安装游戏

Qt 安装 PC 端  下载安装即可 https://mirrors.ustc.edu.cn/qtproject/official_releases/qt 树莓派:Qt开发套件和opencv安装sudo apt-get install qt4-dev-tools libqt4-dev 不用qt core 的话,其实只要按照 qt4-qmake就行了(只做 pro 文件生成makefile文件,我们目的也仅仅如此) sudo apt-get install qt4-qmake sudo apt-g