新⼿学习实记（⼗、在树莓派上做图形化界⾯）
【前⾔】
校内实习制作——基于树莓派的云台⼈脸追踪系统。本⽂主要是记录我的操作和执⾏过程。
由于要同时准备考研，所以只能学习做⼀个简易的系统啦，希望能有收获叭。
【个⼈情况（供看⽂章的同学参考）：
①树莓派初学者，第⼀次操作全新树莓派（包括选购器件、安装硬件、烧录镜像、配置所有本次实验需要的树莓派通信环境等等）。
②python初学者，但是有其他语⾔基础。
⽂中有⼤量试错过程可供参考。】
九⽉份补充说明：整体合计约两个⽉的时长，因为答主考研，所以只能花这么长时间学习相关知识并实践。
除了最开始的集中实践，后续基本都是零零散散的调试。
基础配置我卡了很久很久，花了⾮常多的时间摸索。我决定把我的操作和遇到的问题都记录下来。希望能对需要的⼩伙伴有⼀点帮助。
时长记录事件
时
长
原因
器材选购
约
四
天
选择商家并购买（半天左右），快递（三天左右）
树莓派环
境配置
约
⼀
周
镜像下载、烧录及更换（半天左右）SD卡内存不够，更换⼤内存SD卡（快递三天左右）。不到ip地址pc端⽆法远程控制
树莓派（半天左右解决）尝试更改成静态ip，尝试多种⽅法⽆果，镜像崩溃，重新烧录镜像（折腾了⼀天多）。尝试使⽤⼿
机app端控制，效果不佳，采⽤了⼀种很冷门的瞄定⽅法，成功了（约⼀天）。选择、下载及学习了如何配置⽂件传输⼯具
sshClient、远程控制⼯具vnc。
pip和
opencv配
置
约
三
天
主要难点：学习并实践opencv和pip的配置和简单使⽤。
学习
python
和
opencv
始
终
抽空学习。⽬前还是菜鸟⽔平。我在博客推荐了⼀些亲测⽐较适合新⼿学习的资源教程，欢迎讨论。
LBP特征
提取算法
两
天
左
右
LBP特征提取算法是我本次校内实习⼈脸检测选⽤的算法，也是opencv⽬标检测使⽤的算法。
在树莓派
上实现⼈
脸检测
⼀
周
左
右
难点：修改haar算法伪代码，并相关教程，⽤python实现（接近⼀周）。
摄像头的连接和调试（不到⼀天，但该算法捕捉图像的精度有限）。
PID算法
⼀
天
左
右
主要是理解，需要⼀定数学基础。
新手学做视频教程全集
在树莓派上实现云台舵机⽬标追踪 —
周
半
左
右
难点：舵机接线(因为担⼼烧坏树莓派，买了⼀块PCA9685板⼦，发现板⼦没焊好排针，换了⼀块控制板，中途浪费了不少时间)。修改T——积分控制算法(很难调到理想精度)
添加各种传感器并编写代码约
⼀
周
加了温湿度传感器、红外检测、蜂鸣器、继电器等等。
在树莓派上做图形化界⾯约
两
周
本来以为这次校内实习⽤不上了，所以⼀直在慢慢学。后来发现必须要做界⾯，离实习结束时间很接近了，来不及学Javaweb，转⽽学Qt。最终基于《QT5开发与实例》以及多个开源项⽬，改造出⼀个简易的图形化界⾯。
在树莓派上做图形化界⾯
参考资料先贴出来：
书籍：
《Qt5开发及实例》
（这本书讲的很细，⽽且有实战开发的案例，⼤佬说基本上从头到尾看完，⼊门ok的【当然我还没看
完】）
（简易买实体书。不建议买tb的要在书旗app上看的那⼀版电⼦版，虽然⽐原价便宜了三分之⼆，但app内含⼴告真的挺多的，⽽且电⼦书不能下载，只能在app上看，⾮常⿇烦。实在资⾦有限的话推荐⼊⼆⼿）
参考⽹址：
（当时没电关机忘记存了，好⽓。）
（等明年叭我再翻⼀翻列个表）
⼤致总结：
⽬前只实现了camera(视频监控)和温湿度的界⾯显⽰。
camera：其实就是⽤了v4l2和以⼀个可以编写v4l2 camera脚本的库libv4l。
温湿度：直接调⽤了前⾯写好的检测温湿度的代码。
（待续）

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