本书主要介绍如何利用NLE-AI800人工智能开发板和嵌入式人脸门禁实验平台，在嵌入式Linux系统上使用Python语言编写程序。本书注重实践、应用、开发和创新，以人工智能主流应用场景为导向，通过实践案例展示了视频采集、图像识别、人脸识别、人体检测、车牌识别、人脸识别门禁系统、稻麦成熟度监测系统、智慧家居等应用领域的前沿技术和方法。

本书共6个项目，分别是：项目1，使用OpenCV实现人脸检测；项目2，使用计算机视觉算法实现图像识别；项目3，利用串口实现边缘硬件控制；项目4，使用人脸检测算法的家用设备控制；项目5，使用计算机视觉技术的稻麦成熟度监测系统；项目6，使用语音识别实现智慧家居控制。本书理论和实践相结合，旨在培养学生应用及解决实际问题的能力，并引导学生将人工智能技术应用于实际场景。

本书可作为职业院校人工智能技术应用、软件技术、嵌入式技术应用及相关专业的教材，也可作为人工智能、嵌入式等领域技术人员的自学参考用书。

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项目1　使用OpenCV实现人脸检测 1

任务1　图像的读取与保存 2

任务2　线程的调用 13

任务3　视频流的调用 21

任务4　视频录制与视频读取 26

任务5　图像人脸检测 36

任务6　视频流方式实现人脸检测 47

项目2　使用计算机视觉算法实现图像识别 53

任务1　使用人脸识别算法实现人脸检测 54

任务2　使用人脸属性分析算法实现人脸检测 65

任务3　使用人体骨骼点检测算法实现人体检测 76

任务4　使用车牌识别算法实现车牌号码识别 87

项目3　利用串口实现边缘硬件控制 101

任务1　风扇与气氛灯控制 102

任务2　数字量信号采集 113

任务3　模拟量信号采集 122

项目4　使用人脸检测算法的家用设备控制 129

任务1　人脸检测灯光控制 130

任务2　人脸检测安防监测 138

任务3　人脸检测门禁控制 154

项目5　使用计算机视觉技术的稻麦成熟度监测系统 165

任务1　稻麦成熟度监测系统模型训练 166

任务2　稻麦成熟度监测系统模型评估与应用部署 186

项目6　使用语音识别实现智慧家居控制 205

任务1　语音合成与播报 206

任务2　语音识别和语音控制 217

参考文献 229