# Visual Studio Code 编辑 Java 和 OpenCV利用YOLO DNN 实现 Raspberry Pi 图像检测和分析

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{% tab title="关键词" %}
Visual Studio Code | Java | OpenCV | 定向 FAST 和旋转 BRIEF | YOLO | 对象检测 | Raspberry Pi | 基于 Haar 的级联分类器 | 灰色滤镜 | 边淥保持滤镜 | Canny 滤镜 | 语音助手 | Mosquitto  | MQTT
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{% tab title="梗概" %}
在具有深度神经网络的实时物联网成像中，学习如何利用最佳 DNN 模型，使用 Java 和 OpenCV 封装，检测图像中的对象。 在为远程编程准备 Visual Studio 代码时，仔细了解 Java 脚本在 Raspberry Pi 上的工作方式。

其次，您将探索 Java 如何连接到 MQTT 并处理参数化的 Rhasspy 语音命令。 语音控制系统准备就绪后，您将能够执行简单的任务，例如在您选择的环境中检测猫、人和咖啡壶。

本文目标包括：

1. 创建 OpenCV 过滤器
2. 执行一个 YOLO DNN 模型进行图像检测
3. 在 Raspberry Pi 4 上应用最好的 Java 脚本
4. 为实时远程编程准备设置
5. 使用 Rhasspy 语音平台处理语音命令并增强您的家庭自动化设置

### Visual Studio Code 编辑 Java

编写 Java 代码，使用 OpenCV 运行基本图像处理，并了解不同的软件部分如何组合在一起。

### 视频流中对象检测

从处理图像到分析视频流开始，同时对图片和视频运行基于特征和基于网络的对象检测

### Raspberry Pi 视觉控制

展示了如何在 Raspberry Pi 上运行代码，以最低限度设置正常工作所需条件。

### Raspberry Pi 视觉分析

运行板载应用程序，主要关注实时视频流中的对象检测，包括录制的和实时性。

### 视觉和家庭自动化

将 Raspberry Pi 设置扩展为家庭自动化应用程序，将语音命令插入视频流分析。

### 源代码
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