本书通过讲述树莓派（Raspberry Pi 4 Model B）上的Python实现，使读者在熟悉Python语言和许多传感器使用的同时，掌握如何使用树莓派的GPIO与外围硬件进行数据交互、读取硬件的工作状态、控制硬件工作等，实现树莓派与外界硬件设备的交互，通过软硬件的结合，掌握人工智能项目开发的基本方法，实现智能车辆、机械手掌、视觉机器人等多个基于树莓派的智能实践项目。 本书可作为高等学校计算机类、信息类、电子类等专业人工智能相关课程的教材，也可供希望学习Python、OpenCV的读者或其他从事人工智能项目开发的工程技术人员学习参考。

贺雪晨 上海电力大学电子与信息工程系主任，多年从事高校教学和科研工作。主持2019年上海高校本科重点教学改革项目“基于人工智能应用场景的产教深度融合实践教学改革与探索”；主持2019年上海市高水平应用型大学建设重点教改项目“新工科背景下卓越工程师培养模式探索”和“嵌入式智能技术产教融合教学团队”。主编教材多部。

前言 人工智能是国家新兴战略产业中信息产业发展的核心领域。作者团队在校企合作教书育人过程中，通过与企业工程师共同探讨，选用开源软硬件进行基于树莓派的智能车辆、机械手掌、视觉机器人等人工智能项目的设计和制作，完成了基于人工智能应用场景的实践教学，经过近几年卓越工程师班的教学实践，教学良好。 本书由上海电力大学“嵌入式智能技术”产教融合教学团队编写，是上海市2019年高校本科重点教学改革项目“基于人工智能应用场景的产教深度融合实践教学改革与探索”的成果，也是2019年上海市高水平应用型大学建设上海电力大学重点教改项目“新工科背景下卓越工程师培养模式探索”的成果。 本书共分6章，前3章主要讲解基本知识，后3章进行项目实践，具体如下。 第1章介绍树莓派的安装使用。 第2章介绍Python程序的编写和OpenCV的基础内容，包括人脸检测、人脸比对、运动检测等内容。 第3章介绍如何使用树莓派的GPIO与硬件的交互，包括LED、继电器、蜂鸣器、各类开关、各类模拟传感器和数字传感器等内容。 第4章介绍智能车辆实践项目，通过深度学习实现智能交通，具体包括模拟车辆智能视觉巡线及无人自动驾驶，通过图像预处理及相应算法获取车道线及障碍物信息，以及根据路径规划实现车辆的自主导航。 第5章介绍机械手掌实践项目，通过智能视觉识别功能，实现颜色识别和跟踪、人脸检测、手势识别等功能。 第6章介绍视觉人形机器人实践项目，通过黑线识别实现自主巡线，通过圆形识别实现点球射门，通过单色物体识别实现云台跟踪，通过多色物体识别实现物品识别，通过手势识别实现交互。 实践项目案例会不断更新，有兴...