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39 Experiments with Raspberry Pi and Arduino This book is about Raspberry Pi 3 and Arduino camera projects. The book explains in simple terms and with tested and working example projects, how to configure and use a Raspberry Pi camera and USB based webcam in camera-based projects using a Raspberry Pi. Example projects are given to capture images, create timelapse photography, record video, use the camera and Raspberry Pi in security and surveillance applications, post images to Twitter, record wildlife, stream live video to YouTube, use a night camera, send pictures to smartphones, face and eye detection, colour and shape recognition, number plate recognition, barcode recognition and many more. Installation and use of popular image processing libraries and software including OpenCV, SimpleCV, and OpenALPR are explained in detail using a Raspberry Pi. The book also explains in detail how to use a camera on an Arduino development board to capture images and then save them on a microSD card. All projects given in this book have been fully tested and are working. Program listings for all Raspberry Pi and Arduino projects used in this book are available for download on the Elektor website.

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Raspberry Pi 5 fournit deux connecteurs MIPI à quatre voies, chacun pouvant prendre en charge une caméra ou un écran. Ces connecteurs utilisent le même format FPC « mini » à 22 voies au pas de 0,5 mm que le kit de développement de module de calcul et nécessitent des câbles adaptateurs pour se connecter aux connecteurs au format « standard » à 15 voies au pas de 1 mm du Raspbery Pi actuel. produits d'appareil photo et d'affichage. Ces câbles adaptateurs mini vers standard pour caméras et écrans (notez qu'un câble de caméra ne doit pas être utilisé avec un écran, et vice versa) sont disponibles en longueurs de 200 mm, 300 mm et 500 mm.

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Raspberry Pi 5 fournit deux connecteurs MIPI à quatre voies, chacun pouvant prendre en charge une caméra ou un écran. Ces connecteurs utilisent le même format FPC « mini » à 22 voies au pas de 0,5 mm que le kit de développement de module de calcul et nécessitent des câbles adaptateurs pour se connecter aux connecteurs au format « standard » à 15 voies au pas de 1 mm du Raspbery Pi actuel. produits d'appareil photo et d'affichage. Ces câbles adaptateurs mini vers standard pour caméras et écrans (notez qu'un câble de caméra ne doit pas être utilisé avec un écran, et vice versa) sont disponibles en longueurs de 200 mm, 300 mm et 500 mm.

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Computer vision is probably the most exciting branch of image processing, and the number of applications in robotics, automation technology and quality control is constantly increasing. Unfortunately entering this research area is, as yet, not simple. Those who are interested must first go through a lot of books, publications and software libraries. With this book, however, the first step is easy. The theoretically founded content is understandable and is supplemented by many practical examples. Source code is provided with the specially developed platform-independent open source library IVT in the programming language C/C++. The use of the IVT is not necessary, but it does make for a much easier entry and allows first developments to be quickly produced. The authorship is made up of research assistants of the chair of Professor Ruediger Dillmann at the Institut für Technische Informatik (ITEC), Universitaet Karlsruhe (TH). Having gained extensive experience in image processing in many research and industrial projects, they are now passing this knowledge on. Among other subjects, the following are dealt with in the fundamentals section of the book: Lighting, optics, camera technology, transfer standards, camera calibration, image enhancement, segmentation, filters, correlation and stereo vision. The practical section provides the efficient implementation of the algorithms, followed by many interesting applications such as interior surveillance, bar code scanning, object recognition, 3-D scanning, 3-D tracking, a stereo camera system and much more.

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Raspberry Pi 5 fournit deux connecteurs MIPI à quatre voies, chacun pouvant prendre en charge une caméra ou un écran. Ces connecteurs utilisent le même format FPC « mini » à 22 voies au pas de 0,5 mm que le kit de développement de module de calcul et nécessitent des câbles adaptateurs pour se connecter aux connecteurs au format « standard » à 15 voies au pas de 1 mm du Raspbery Pi actuel. produits d'appareil photo et d'affichage. Ces câbles adaptateurs mini vers standard pour caméras et écrans (notez qu'un câble de caméra ne doit pas être utilisé avec un écran, et vice versa) sont disponibles en longueurs de 200 mm, 300 mm et 500 mm.

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Build Smart Applications with Raspberry Pi, Arduino, and ESP32 Discover how easy and exciting mobile app development can be with MIT App Inventor. This hands-on guide takes you from basic concepts to building real-world mobile applications using a simple visual programming approach—no prior coding experience required. You will create IoT and AI-powered apps for Android devices and explore how App Inventor can also be used with iPhones and iPads. Connect your applications to platforms such as Arduino UNO R4 WiFi, ESP32, Raspberry Pi Pico (2)W and Raspberry Pi 5, enabling you to build smart, connected systems. Inside the book, you will learn how to: Build interactive apps using buttons, images, sound, and multimedia Create text-to-speech and speech-recognition applications Develop camera-based and location-aware (GPS) apps Design useful tools such as calculators and educational apps Work with smartphone sensors like accelerometers and light sensors Build AI-powered applications, including voice assistants and image-generation features Send and receive messages, and create communication-based apps Connect mobile apps to hardware using Wi-Fi and Bluetooth Control real devices such as LEDs, motors, and sensors Designed for beginners, students, and hobbyists, this book focuses on learning by doing. By the end, you will have the skills and confidence to create your own innovative applications that interact with both the digital and physical worlds. Start building and turning your ideas into reality.

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Build Smart Applications with Raspberry Pi, Arduino, and ESP32 Discover how easy and exciting mobile app development can be with MIT App Inventor. This hands-on guide takes you from basic concepts to building real-world mobile applications using a simple visual programming approach—no prior coding experience required. You will create IoT and AI-powered apps for Android devices and explore how App Inventor can also be used with iPhones and iPads. Connect your applications to platforms such as Arduino UNO R4 WiFi, ESP32, Raspberry Pi Pico (2)W and Raspberry Pi 5, enabling you to build smart, connected systems. Inside the book, you will learn how to: Build interactive apps using buttons, images, sound, and multimedia Create text-to-speech and speech-recognition applications Develop camera-based and location-aware (GPS) apps Design useful tools such as calculators and educational apps Work with smartphone sensors like accelerometers and light sensors Build AI-powered applications, including voice assistants and image-generation features Send and receive messages, and create communication-based apps Connect mobile apps to hardware using Wi-Fi and Bluetooth Control real devices such as LEDs, motors, and sensors Designed for beginners, students, and hobbyists, this book focuses on learning by doing. By the end, you will have the skills and confidence to create your own innovative applications that interact with both the digital and physical worlds. Start building and turning your ideas into reality.

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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Cette offre groupée pratique vous permet de créer de véritables applications d’IA en périphérie avec le Raspberry Pi Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Le Raspberry Pi AI HAT+ est une carte d'extension conçue pour le Raspberry Pi 5, dotée d'un accélérateur Hailo AI intégré. Ce module complémentaire offre une approche rentable, efficace et accessible pour intégrer des capacités d'IA hautes performances, avec des applications couvrant le contrôle des processus, la sécurité, la domotique et la robotique. L'AI HAT+ se connecte via l'interface PCIe Gen3 du Raspberry Pi 5. Lorsque le Raspberry Pi 5 exécute une version actuelle du système d'exploitation Raspberry Pi, il détecte automatiquement l'accélérateur Hailo intégré, rendant l'unité de traitement neuronal (NPU) disponible pour les tâches d'IA. De plus, les applications de caméra rpicam-apps incluses dans Raspberry Pi OS prennent en charge de manière transparente le module AI, en utilisant automatiquement le NPU pour les fonctions de post-traitement compatibles. Raspberry Pi Camera Module 3 Le module Caméra Raspberry Pi 3 est un appareil photo compact de Raspberry Pi. Il est doté d'un capteur IMX708 de 12 mégapixels avec HDR et d'un autofocus à détection de phase. Le Camera Module 3 est disponible en version standard et en version grand angle, toutes deux avec ou sans filtre infrarouge. Le Camera Module 3 peut être utilisé pour prendre des vidéos full HD ainsi que des photos, et dispose d'un mode HDR jusqu'à 3 mégapixels. Son fonctionnement est entièrement pris en charge par la bibliothèque libcamera, y compris la fonction d'autofocus rapide de Camera Module 3 : cela le rend facile à utiliser pour les débutants, tout en offrant beaucoup pour les utilisateurs avancés. Camera Module 3 est compatible avec tous les ordinateurs Raspberry Pi. Livre : Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ L'intelligence artificielle embarquée (Edge AI) transforme les appareils du quotidien en intégrant l'intelligence là où elle est la plus utile : directement au cœur du matériel. Grâce à l'inférence embarquée, une caméra peut reconnaître instantanément un visiteur, un téléphone peut traduire la parole sans envoyer l'audio vers le cloud et un objet connecté peut détecter les anomalies en temps réel – rapidement, en toute confidentialité et de manière fiable, même en cas de perte de réseau. Ce livre est votre guide pratique pour construire précisément ce type de systèmes avec le Raspberry Pi AI HAT+ et l'accélérateur Hailo-8L. Vous commencerez par des bases solides : les concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique, le fonctionnement des réseaux neuronaux et ce qui distingue véritablement l'Edge AI de l'IA cloud – ainsi qu'une analyse franche des considérations éthiques et des impacts futurs. Cette offre groupée contient : Livre : Edge AI Made Practical Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Raspberry Pi Camera Module 3 Refroidisseur actif pour Raspberry Pi 5 Câble d'écran FPC pour Raspberry Pi 5 (200 mm) Kit de composants Elektor Connecteur GPIO 40 broches Module de feux de signalisation LED rouge 5 V avec résistance intégrée LED jaune 5 V avec résistance intégrée LED verte 5 V avec résistance intégrée LED bleue 5 V avec résistance intégrée Plaque d'essai (400 points de connexion) 10 connecteurs Dupont Câbles (mâle-femelle) Module de capteur DHT22 Servomoteur Requis Raspberry Pi 5

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Spécifications Capteur de caméra 324x324 pixels : utilisez l'un des cœurs de Portenta pour exécuter des algorithmes de reconnaissance d'images en utilisant l'éditeur OpenMV pour Arduino Connecteur Ethernet 100 Mbps : connectez votre Portenta H7 à l'Internet filaire 2 microphones embarqués pour la détection des sons directionnels : capturez et analysez le son en temps réel Connecteur JTAG : effectuez un débogage de bas niveau de votre carte Portenta ou des mises à jour du firmware en utilisant un programmateur externe Connecteur carte SD : stockez vos données capturées sur la carte, ou lisez les fichiers de configuration La Vision Shield a été conçue pour s'intégrer à la famille Arduino Portenta. Ces cartes sont dotées de processeurs multicœurs 32 bits ARM® Cortex™ tournant à des centaines de mégahertz, avec des mégaoctets de mémoire de programme et de RAM. Elles sont équipées de Wi-Fi et de Bluetooth. La vision par ordinateur embarquée rendue facile Arduino s'est associé à OpenMV pour vous offrir une licence gratuite de l'EDI OpenMV, un moyen facile d'accéder à la vision par ordinateur en utilisant MicroPython comme langage de programmation. Téléchargez l'éditeur sur notre site et parcourez les exemples que nous avons préparés pour vous dans l'EDI OpenMV. Des entreprises du monde entier construisent déjà des produits basés sur cette approche simple, mais puissante, pour détecter, filtrer et classer des images, des codes QR et autres. Débogage avec des outils professionnels Connectez votre Portenta H7 à un débogueur professionnel via le connecteur JTAG. Utilisez des outils comme ceux de Lauterbach ou Segger sur votre carte pour déboguer votre code étape par étape. La Vision Shield expose les broches nécessaires pour que vous puissiez brancher votre sonde JTAG. Caméra Module caméra Himax HM-01B0 Résolution 320 x 320 active pixels actifs avec support pour QVGA Capteur d’image Haute sensibilité à la technologie 3,6μ BrightSense™ Microphone 2 x MP34DT05 Longueur 66 mm Largeur 25 mm Poids 11 gr Pour plus d'informations, consultez les tutoriels fournis par Arduino ici.

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