第　1章 走近人工智能　1
1.1　初識人工智能　2
1.1.1　人工智能是什么　2
1.1.2　人工智能的發展歷程　2
1.1.3　人工智能的應用現狀　4
1.2　機器人世界　5
1.2.1　機器人的發展歷史　5
1.2.2　什么是智能機器人　6
1.2.3　常見的智能機器人控制核心　7
第　2章 認識樹莓派　9
2.1　樹莓派是什么　10
2.2　樹莓派 3B+主控板簡介　11
2.3　樹莓派的連接與開機　12
2.4　Linux操作系統簡介　13
第3章　Python編程基礎　16
3.1　什么是編程語言　17
3.2　認識 Python語言　18
3.3　在樹莓派中使用 Python編程　19
3.3.1　交互式編程　20
3.3.2　使用算術運算符進行運算　20
3.3.3　用Geany編輯器編寫 Python程序　21
3.4　Python中的變量　23
3.4.1　變量的賦值　23
3.4.2　Python的數據類型　24
3.5　if條件結構　25
3.5.1　條件的真與假　25
3.5.2　比較運算符　26
3.5.3　if條件結構的格式與縮進　26
3.6　while循環結構　28
3.7　Python中的函數　28
3.7.1　自定義一個函數　29
3.7.2　給 Python程序加上注釋　30
第4章　Python編程與樹莓派硬件控制　32
4.1　樹莓派的GPIO接口　33
4.2　LED模塊與按鈕模塊的連接　33
4.3　點亮一盞小燈　35
4.3.1　導入 Python擴展包　35
4.3.2　LED顯示彩色的原理　35
4.3.3　對輸入/輸出設備的設定　36
4.3.4　讓小燈閃爍起來　37
4.4　用按鈕控制燈的狀態　38
4.4.1　按鈕狀態的讀取與判斷　38
4.4.2　兩個按鈕的控制與邏輯運算符　39
4.5　做一個搶答器吧　40
4.5.1　延時點亮小燈　40
4.5.2　判斷獲勝者與 break關鍵詞　41
4.5.3　Python中的隨機數　41
第5章　機器視覺入門　45
5.1　機器視覺與圖像識別　46
5.1.1　機器是怎樣“看”的　46
5.1.2　機器視覺技術的常見應用　48
5.2　認識OpenCV　49
5.2.1　OpenCV簡介　49
5.2.2　視頻的幀與分辨率　50
5.2.3　用樹莓派攝像頭調取圖像　51
5.3　用OpenCV識別顏色　53
5.3.1　HSV顏色空間　53
5.3.2　圖像的二值化　54
5.3.3　找到輪廓的位置　55
5.4　做一個魔法棒吧　57
5.4.1　用OpenCV繪制小圓點　57
5.4.2　Python中的列表與元組　58
5.4.3　for循環遍歷結構　59
5.4.4　按鍵值與鍵盤控制　60
第6章　機械臂智能分揀任務　64
6.1　認識機械臂　65
6.1.1　應用廣泛的機械臂　65
6.1.2　三軸機械臂結構分析　65
6.2　程序控制機械臂的運動　68
6.2.1　認識舵機　68
6.2.2　舵機的線路連接　69
6.2.3　舵機控制程序　70
6.2.4　機械臂頭部的執行裝置--電控吸盤　71
6.2.5　用示教方式完成物料分揀　73
6.3　用樹莓派控制機械臂　74
6.3.1　硬件連接　74
6.3.2　程序編寫　76
6.4　用攝像頭找到木塊位置　77
6.4.1　安裝攝像頭　77
6.4.2　調用攝像頭的圖像并識別木塊位置　79
6.5　使吸盤位于物體正上方　80
6.5.1　當物體位于吸盤正下方時，它的坐標是多少　80
6.5.2　控制 1號舵機左右運動，使物體x 坐標為 320　81
6.5.3　控制機械臂等高運動，使物體y 坐標為 150　84
6.6　抓取和放置物體　88
6.7　擴展任務　89
第7章　制作人臉追蹤機器人　92
7.1　人臉識別知多少　93
7.2　使用膚色檢測找到人臉　94
7.3　使用哈爾特征檢測找到人臉　96
7.4　人臉追蹤機器人初制　99
7.5　什么是機器學習　106
7.5.1　計算機如何識別一只貓　106
7.5.2　機器學習的分類　108
7.6　認識人工神經網絡　109
7.7　識別特定的人臉　113
7.8　擴展任務--屬于你的機器人　117
7.8.1　讓機器人認識你　117
7.8.2　讓機器人發出聲音　118
附錄　“試一試”環節參考程序　123