自动化树莓派教程：带快照功能的摄像头动作检测器！

让我们开始今天的内容！

如果你和我一样，你的树莓派总是运行着某些东西：可能是备份、网络监控，或者只是一个简单的脚本。但是每天重复同样的任务很快就会让人厌烦。这时Python就派上用场了。只需几个简单的脚本，你的树莓派就能自动处理这些无聊的事情。我测试了许多脚本，并挑选出了其中最有用的几个。

Python脚本可以在树莓派上用于自动化功能任务，如备份、监控、警报和设备控制，只需几行代码即可实现。与bash脚本相比，它们更容易编写、阅读和扩展，尤其是在使用库或Web API时。

在本文中，我将分享一些我最常用的Python脚本，这些脚本让我的树莓派变得更智能、更省心。你会发现一些想法、代码片段和提示，你可以立即应用它们，不需要高级技能。

带快照功能的摄像头动作检测器

将树莓派变成一个基础的安全系统听起来很复杂，但实际上比您想象的要简单得多。通过使用树莓派的摄像头模块和一些计算机视觉技术，您可以轻松实现这一目标。

OpenCV 是一个开源库，兼容 Python 和 C++ 等语言。它允许您构建计算机视觉和机器学习项目。使用 OpenCV，您可以实现人脸识别、手势识别等功能。

https://raspberrytips.com/install-opencv-on-raspberry-pi/

您可以按照以下指南配置树莓派摄像头以与 Python 一起使用：2025 年如何使用 Python 与树莓派摄像头。

https://raspberrytips.com/picamera2-raspberry-pi/

您可以使用以下命令在树莓派上安装 OpenCV：

sudo apt install python3-opencv

然后，您可以在 Python 脚本中使用 OpenCV 创建一个运动检测算法，如下所示：

import cv2# Capture video streamcam = cv2.VideoCapture(0)# Read the first frame and preprocess it_, frame1 = cam.read()gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray1 = cv2.GaussianBlur(gray1, (21, 21), 0)while True:    # Read the next frame    _, frame2 = cam.read()    gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    gray2 = cv2.GaussianBlur(gray2, (21, 21), 0)    # Compute difference between frames    delta = cv2.absdiff(gray1, gray2)    thresh = cv2.threshold(delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)    # Find contours (moving areas)    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)    # Check for motion    motion_detected = any(cv2.contourArea(c) > 1000 for c in contours)    if motion_detected:        print(" Motion detected!")    # Update the baseline frame    gray1 = gray2.copy()    # Exit on 'q'    if cv2.waitKey(10) == ord('q'):        breakcam.release()cv2.destroyAllWindows()

这个运动检测脚本可以通过简单的 Python 代码将检测到的图像通过电子邮件发送给您：

import smtplibfrom email.message import EmailMessagedef send_email(image_path):    # Set up the email details    msg = EmailMessage()    msg['Subject'] = ' Motion Detected on Raspberry Pi'    msg['From'] = 'your_email@gmail.com'    msg['To'] = 'recipient_email@gmail.com'    msg.set_content('Motion detected! See attached snapshot.')    # Attach the image    with open(image_path, 'rb') as f:        msg.add_attachment(f.read(), maintype='image', subtype='jpeg', filename='snapshot.jpg')    # Send via Gmail (or your preferred SMTP)    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) as smtp:        smtp.login('your_email@gmail.com', 'your_app_password')        smtp.send_message(msg)        print(" Email sent successfully!")

通过结合这两个脚本，您可以让树莓派充当家庭哨兵。每当摄像头检测到任何运动时，它都会拍照并通过电子邮件发送给您。

您可以通过添加 HC-SR501 运动检测传感器来改进此项目，以增强系统的运动检测能力。

很多人一直以为树莓派（Raspberry Pi）只是创客圈子里的小玩具——一块信用卡大小的开发板，用来点亮 LED、跑个 Python 脚本、或者给中学生上一堂入门编程课。然而，事实远比想象震撼：树莓派已经悄悄完成了从“教学演示”到“工业级主力”的华丽转身，正在产线、机房、实验室甚至外太空里 7×24 小时不间断服役。

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