【Nanopi NEO试用体验】【机器学习/计算机视觉/NLP操作篇】USB摄像头的使用以及ascii显示摄像头画面

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最近要处理一些事情，工作较忙，所以都没什么时间搞这些，冷落了几天，今天再发一点帖子。
由于ML首先是需要数据集，数据集一般都是图像，那么涉及到图像，就不得不先从opencv开始，从这个帖子起
将开始一些opencv的教程。由于neo并没有接lcd，所以玩opencv就有点问题，不过这难不倒我们，先简单的从
终端用ascii显示图像，后面将讲解到opencv保存图像，然后就可以搭建web，就可以用浏览器浏览图片。、
我用的是ps3 eye摄像头，如下图。

u***接口，neo源码中带有这个摄像头的驱动，但是有些奇怪，使用起来会不太正常。
马云家的产物，好像是38块买回来的，做工非常好，值得一赞！
大家可以从同版本的linux内核源码中copy一份ov534的源码出来，替换掉再进行编译即可。
插上摄像头会闪烁一下红色led灯，表示启动成功！（由于板子没有wifi，u***又要接摄像头
所以无奈之下只能把neo放在路由器附近，但路由器是在我的阳台外，所以忘了拍照片。。。）
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一看可能大家都懵逼了，这是个啥？黑乎乎的，一堆字符。其实这是一个椅子。
看的出是椅子靠背吗？哈哈哈，先不急，看代码。
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#! /usr/bin/env python
import cv2#导入opencv库
import time
import os
txt=""
screen=(205,58)#终端宽高定义,stty size可取得。
ascii_char = "$@B%8&WM*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`'. "
def get_char(gray_number):#获取图像矩阵内单个元素的信息
      length=len(ascii_char)
      unit=(256.0+1)/length
      return ascii_char[int(gray_number/unit)]
if __name__ == '__main__':
#       image1=cv2.imread("/1.jpg")
#       image=cv2.resize(image1,screen)
#       gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#       txt=""
      cap=cv2.VideoCapture(0)#实例化摄像头对象
      time.sleep(1)#等待1秒
#    nf=int(cap.get(7))#视频帧数获取
#    for mn in range(nf):
      while(1):
            ret,frame=cap.read()#读取摄像头图像矩阵信息
            image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#颜色空间转换
            image=cv2.GaussianBlur(image, (21, 21), 0)#高斯滤波
#             abs=image
#             frameDelta = cv2.absdiff(abs,image)
            image=cv2.threshold(image, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]#把图像矩阵二值化，只剩黑白颜色
            image=cv2.dilate(image, None, iterations=2)#小小膨胀腐蚀一下，减少毛躁的点。
            image1=cv2.resize(image,screen,interpolation=cv2.INTER_AREA)#重新设定图像宽高
            for i in range(image1.shape[0]):
                     for j in range(image1.shape[1]):
                              txt+=get_char(image1[i,j])
                     txt+='
'
            print txt
            break
/************************************************************************************/
都有注释，这段代码直接编辑为python可执行文件，chmod +x 赋予执行权限即可。对于screen的参数，可以

手动获取。虽然也可以实现自动检测终端宽高，但我觉得没必要，因为要显示图像细节，必须有多大放多大。

到这里可能有同学会问，这上面黑漆漆的跟鬼一样，看都看不懂啊！其实这个代码是用以进行循环检测移动物体
的，我改动了一下，因为neo的性能低了点，循环检测还要操作矩阵，就有点勉为其难了，虽然大量的矩阵操作
可以用numpy代替，但毕竟矩阵小的很，numpy反而会降低效率。下面来一张图片矩阵的ascii显示。
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有木有回到诺基亚时代的感觉？！对！曾经的诺基亚巨头，在那个还没有彩屏，只有128X64点阵lcd的时候
彩信发的图片，就是这个样子，而且还会动！甚是怀念那时候的手机，多少年前了？？
其实这一张图片，只需要把上面的代码中高斯滤波跟二值化等图片处理代码去掉，只留下resize跟cvtcolor
就是这样了！那么这个图片里是什么呢？相信大家已经猜出来了！
那么问题来了，这样子做只是能够把摄像头捕捉的画面以粗暴的方式显示出来而已，而对于opencv各种识别检测
啥的精细的操作，这明显就不适合了是吧，那么要怎么办？没关系，下一张就告诉你怎么办！
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