《嵌入式系统与Qt程序开发》一书主要讲述了基于Qt的嵌入式图形化界面程序的开发，从准备工作开始讲述直到网络程序的开发。本书主要分为三大部分：第1部分包含了第1章，主要讲述了虚拟机和Qt的安装、配置和使用，为后续章节做好准备；第2部分包含了第2～4章，每章都用两种方法实现相同的功能，从而引导读者入门；第3部分包含了第5、6章，实现了串口通信和网络通信两个实例。本书可作为高职高专院校电子信息类相关专业
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内容简介
本书基于嵌入式人工智能开发板EAIDK-310和嵌入式虹膜门禁系统EAIDK-310-P20实验平台，使用Qt和PyQt作为界面设计和运行框架，通过在嵌入式Linux系统中使用Python和C++语言编写程序代码，实现视频采集、物体分类、人脸识别、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取与匹配、虹膜图像采集与定位显示、虹膜识别门禁系统、智能音箱等实践案例。本书重实践、重应用、重开发、重创新，以人工智能主流应用场景落地为导向、以强化学生应用能力的培养为目标，详细阐述解决实际问题的前沿技术和方法。
章节目录
- A-fy
- 58718-bq
- C-qy
- D-ml
- 01
- 第1章 基础知识
- 1.1 嵌入式人工智能概述
- 1.2 EAIDK-310快速入门
- 1.2.1 连接WiFi
- 1.2.2 自动登录
- 1.2.3 使用SSH连接开发板
- 1．使用命令行方式连接开发板
- 2．使用PuTTY工具连接开发板
- 1.2.4 使用VNC连接开发板
- 1.3 Linux文件系统与常用命令
- 1.3.1 Linux文件系统
- 1.3.2 Linux常用命令
- 1.4 EAIDK-310固件烧录
- 1．安装驱动
- 2．烧录固件
- 1.5 本章小结
- 02
- 第2章 视频采集
- 2.1 视频采集的Python实现
- 2.1.1 图像读写
- 1．图像的读取
- 2．图像的显示
- 3．图像的保存
- 2.1.2 视频捕获
- 1．实时视频捕获
- 2．添加Python解释器路径
- 3．添加类
- 4．多线程编程
- 5．最终程序
- 2.2 视频采集的C++实现（PC端）
- 2.2.1 Qt下载与安装
- 2.2.2 Qt快速入门
- 1．新建一个项目
- 2．项目管理文件
- 3．界面文件
- 4．主函数main()
- 2.2.3 视频采集
- 2.3 视频采集的C++实现（EAIDK端）
- 2.4 本章小结
- 03
- 第3章 物体分类
- 3.1 AI端侧推理框架Tengine-Lite
- 3.1.1 Tengine-Lite简介
- 3.1.2 Tengine及其特点
- 3.1.3 使用Tengine-Lite的准备工作
- 1．编译准备
- 2．编译部署
- 3．环境变量设置
- 4．Python环境设置
- 3.2 物体分类的Python实现
- 3.2.1 MobileNet简介
- 3.2.2 编写程序
- 3.2.3 运行程序
- 3.3 物体分类的C++实现
- 3.3.1 SSD算法简介
- 3.3.2 编写程序
- 1．创建工程项目，编写源码
- 2．编译
- 3.3.3 运行程序
- 3.4 本章小结
- 04
- 第4章 人脸识别
- 4.1 人脸识别的Python实现
- 4.1.1 人脸识别系统的组成
- 1．人脸图像采集及检测
- 2．人脸图像预处理
- 3．人脸特征提取
- 4．人脸图像匹配与识别
- 4.1.2 简单人脸识别
- 1．安装相关库
- 2．编写和运行人脸识别程序
- 4.1.3 人脸属性识别
- 1．安装ONNX Runtime
- 2．检查安装结果
- 3.编写和运行人脸属性识别程序
- 4.1.4 人脸识别门禁
- 1．人脸识别
- 2．人脸注册（摄像头单张图像注册）
- 3．人脸注册（图像文件批量注册）
- 4．人脸删除
- 4.1.5 基于PyQt的人脸识别系统界面设计
- 1．安装PyQt
- 2．测试
- 3．设计UI界面
- 4．编写程序
- 4.2 人脸识别的C++实现
- 1．人脸检测与跟踪
- 2．人脸属性识别
- 3．人脸特征提取
- 4．人脸图像匹配与识别
- 4.2.1 Vision.Face简介
- 4.2.2 编写mainwindow程序
- 1．构造函数
- 2．updateImage()函数
- 3．人脸识别处理部分
- 4．人脸属性识别处理部分
- 5．人脸跟踪处理部分
- 6．open_camera()函数
- 4.2.3 编写AlgThread程序
- 4.2.4 运行程序
- 1．使用Qt运行程序
- 2．通过命令行运行程序
- 4.3 本章小结
- 05
- 第5章 虹膜图像预处理
- 5.1 虹膜识别技术概述
- 5.1.1 虹膜与虹膜识别
- 5.1.2 虹膜识别发展简史
- 5.1.3 虹膜识别系统框架
- 1．图像预处理
- 2．特征提取
- 3．特征匹配
- 5.2 虹膜图像读写与变换
- 5.2.1 图像读写的C++实现
- 5.2.2 图像变换的C++实现
- 5.3 虹膜图像检测与定位
- 5.3.1 虹膜图像检测与定位原理
- 1．CINET网络模型
- 2．CINET实现细节
- 3．网络推理及后处理技术细节
- 5.3.2 虹膜图像检测与定位的C++实现
- 1．cinet_tengine.h文件
- 2．cinet_tengine.cpp文件
- 3．main.cpp文件
- 4．编译、安装及运行
- 5.3.3 C++代码封装为Python接口
- 1．Python封装库pybind11简介
- 2．Python封装库pybind11的编译部署
- 3．Python封装库pybind11的使用示例
- 5.3.4 虹膜图像检测与定位的Python实现
- 1．pybind11_mat.h文件
- 2．eaidk.cpp文件
- 3．CMakeLists.txt编译脚本文件
- 4．进入eaidk.cpp和CMakeLists.txt所在目录进行编译
- 5．cinet类的python接口调用示例
- 5.4 虹膜图像的精确定位及归一化
- 5.4.1 虹膜图像的精确定位及归一化原理
- 1．虹膜图像的精确定位
- 2．虹膜图像归一化
- 5.4.2 虹膜图像精确定位及归一化的C++实现
- 1．虹膜图像精确定位C++实现
- 2．虹膜图像精确定位C++调用
- 3．虹膜图像归一化C++编程及调用
- 4．C++编译及运行
- 5.4.3 虹膜图像精确定位及归一化的Python实现
- 1．在pyeaidk目录下的eaidk.cpp文件中添加image_result等类和结构体的封装
- 2．添加iris_segment等类的封装
- 3．添加normalization等类的封装
- 4．编写CMakeLists.txt编译脚本文件
- 5．进入eaidk.cpp和CMakeLists.txt所在目录进行编译
- 6．iris_segment类的Python接口调用示例
- 5.5 本章小结
- 06
- 第6章 虹膜图像特征提取与匹配
- 6.1 虹膜图像质量评估
- 6.1.1 虹膜图像质量评估原理
- 1．虹膜有效区域
- 2．清晰度
- 3．虹膜半径
- 4．虹膜-瞳孔对比度
- 5．虹膜-巩膜对比度
- 6.瞳孔扩张性
- 7．灰度利用率
- 6.1.2 虹膜图像质量评估的C++实现
- 1．在iris_segment目录下新建两个文件
- 2．在main.cpp文件中添加iris_quality_assess类的调用代码
- 3．C++编译及运行
- 6.1.3 虹膜图像质量评估的Python实现
- 1．在pyeaidk目录下的eaidk.cpp文件中添加iris_quality_assess类的封装
- 2．编写CMakeLists.txt编译脚本文件
- 3．进入eaidk.cpp和CMakeLists.txt所在目录进行编译
- 4．quality_assess类的Python接口调用示例
- 6.2 虹膜图像特征提取与匹配
- 6.2.1 虹膜图像特征提取算法
- 6.2.2 虹膜图像特征匹配算法
- 6.2.3 虹膜图像特征提取与匹配的C++实现
- 1．iris_code_net.h文件
- 2．iris_code_net_tengine.cpp文件
- 3．在main.cpp文件中添加iris_code_net类的调用代码
- 4．C++编译及运行
- 6.2.4 虹膜图像特征提取与匹配的Python实现
- 1．在pyeaidk目录下的eaidk.cpp文件中添加iris_code_net类的封装
- 2．编写CMakeLists.txt编译脚本文件
- 3．进入eaidk.cpp和CMakeLists.txt所在目录进行编译
- 4．iris_code_net类的Python接口调用示例
- 6.3 本章小结
- 07
- 第7章 虹膜图像采集与定位显示
- 7.1 虹膜图像采集
- 7.1.1 虹膜图像采集设备简介
- 7.1.2 虹膜图像采集的C++实现
- 1．虹膜图像采集类iris_scanner
- 2．虹膜图像采集项目iris_image_capture
- 7.1.3 虹膜图像采集的Python实现
- 1．在pyeaidk目录下的eaidk.cpp文件中添加iris_scanner类的封装
- 2．编写CMakeLists.txt编译脚本文件
- 3．编译
- 4．环境测试
- 5．iris_scanner类的Python接口完整调用示例
- 7.2 虹膜图像定位显示的Python实现
- 1．cinet粗定位
- 2．精确定位
- 7.3 本章小结
- 08
- 第8章 基于PyQt的虹膜识别门禁系统
- 8.1 EAIDK-310-P20实验平台
- 8.1.1 EAIDK-310-P20设备简介
- 8.1.2 EAIDK-310-P20的门禁开关控制
- 1．wiringPi库
- 2．门禁开关控制函数的Python封装
- 3．编写CMakeLists.txt编译脚本文件
- 4．编译
- 5．功能测试
- 8.1.3 EAIDK-310-P20的语音控制
- 8.1.4 基于PyQt的虹膜识别门禁系统的架构
- 8.2 虹膜识别门禁系统的核心模块
- 8.2.1 核心模块的功能代码
- 1．加载虹膜编码（load_iris_codes）
- 2．预设虹膜编码（preset_template）
- 3．保存虹膜编码（save_iris_codes）
- 4．删除虹膜编码（delete_iris_codes）
- 5．采集线程（capture_thread）
- 6．注册识别线程（enroll_identify_thread）
- 7．连接设备（attach）
- 8．断开设备（detach）
- 9．设置回调函数（set_callback）
- 10．启动注册（enroll）
- 11．启动识别（identify）
- 12．取消操作（cancel）
- 13．蜂鸣器发声（beep）
- 14．门禁开关（open和close）
- 15．状态机（state_machine_process）
- 8.2.2 核心模块的功能流程
- 8.3 虹膜图像采集与预览子系统
- 8.3.1 PyQt界面设计
- 1．初始界面设计
- 2．.ui文件格式转换
- 8.3.2 代码设计
- 8.4 虹膜注册子系统
- 8.4.1 PyQt界面设计
- 1．初始界面设计
- 2．.ui文件格式转换
- 8.4.2 代码设计
- 8.5 虹膜识别子系统
- 8.5.1 PyQt界面设计
- 8.5.2 代码设计
- 1．实时时间显示
- 2．识别过程状态显示
- 3．回调函数的设置及用户信息和虹膜编码的加载
- 4．识别信息和日志记录的显示
- 5．注册管理界面切换
- 8.6 本章小结
- 09
- 第9章 智能音箱
- 9.1 环境配置
- 9.1.1 安装VLC库
- 9.1.2 播放测试音频
- 9.1.3 查询设备节点
- 9.2 语音识别
- 9.2.1 编写程序
- 9.2.2 编译
- 9.2.3 运行程序
- 9.3 自然语言处理
- 9.4 语音合成
- 9.5 制作智能音箱
- 9.6 本章小结
- ck
- 参考文献
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嵌入式人工智能开发与实践是2022年由人民邮电出版社出版,作者主编。
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