基于树莓派csi摄像头实时仓库谷物计数和仓库温湿度和烟雾检测系统的代码

时间: 2023-06-18 18:05:36 浏览: 141
这个项目涉及到多个模块,需要分别进行开发。以下是基本的代码结构和思路: 1. 树莓派连接CSI摄像头: ```python import cv2 # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 显示画面 cv2.imshow("CSI Camera", frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放摄像头资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 2. 图像处理和物体计数: ```python import cv2 # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 初始化背景 bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 初始化计数器 count = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 背景差分 fg_mask = bg_subtractor.apply(frame) # 二值化 _, binary = cv2.threshold(fg_mask, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轮廓检测 contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w > 30 and h > 30: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) count += 1 # 显示画面和计数 cv2.putText(frame, "Count: {}".format(count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("CSI Camera", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 3. 温湿度检测: ```python import Adafruit_DHT # 温湿度传感器型号和引脚 sensor = Adafruit_DHT.DHT11 pin = 4 while True: # 读取温湿度 humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin) if humidity is not None and temperature is not None: print('Temperature: {:.1f} C\tHumidity: {:.1f} %'.format(temperature, humidity)) else: print('Failed to read temperature and humidity!') # 等待1秒 time.sleep(1) ``` 4. 烟雾检测: ```python import RPi.GPIO as GPIO import time # 烟雾传感器引脚 detection_pin = 17 # 初始化GPIO GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(detection_pin, GPIO.IN) while True: # 读取烟雾状态 smoke_detected = GPIO.input(detection_pin) if smoke_detected: print('Smoke detected!') else: print('No smoke detected.') # 等待1秒 time.sleep(1) ``` 以上是基本的代码结构和思路,具体的实现需要根据硬件和传感器的具体情况进行调整和优化。
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