前面提了 一堆的內容
實務上呢?
我們可以用OpenCV和Python來實現一個人群計數器

為了實現一個高精準的計數器,我們要將目標檢測器與目標追蹤結合再一起
就是每N各frame會進入一次檢測階段,其餘時間都是追中階段

另外
可以用OpenCV的EAST方法來實現自然場景的文字檢測
EAST是一個模型,可以處理13FPS的720P影片,並檢測出影片中的文字

人臉追蹤
在OpenCV中是一個經典的應用
首先,要識別出影片中的某些特定目標,像是劃出區別的矩形外框
再來是在識別出的目標上給單獨的編號
最後是目標在影片中移動時,上面給的編號不會發生變化

最後搭配上雲台
可在人臉移動時利用雲台的轉動讓目標永遠都在影片的中心

嗯~
屁了好多~
這30天
我覺得Raspberry pi 除了電控
搭配上攝影以及網路,還有可以外加Arduino來多控制其他元件
後面也許真的如duckietown的發展
搭配辨識來判斷電控
或是利用網路數據來處理電控設備

好了~
下一步~應該是往ROS來鑽研吧
(如果這30天所敘述的內容,我都能充分地掌握)

還有TinyML

其實,我還沒找到Arm開發的真諦,也許要看看晶片的架構與運用
或是透過Raspberry pi 來對照電腦架構吧

小的~在這邊下台一鞠躬
(大家多看看Jack那邊才是貨真價實的內容,我這都是每天擠出來的小小心得)

不曉得STMicroelectronics 開發板與Raspberry pi是不是雷同