樹(shù)莓派使用的是3B+

1. 將攝像頭硬件正確的安裝到板子上

2. 檢查攝像頭是否正確安裝

$ vcgencmd get_camera
supported=1 detected=1

detected=1表示已經(jīng)檢測(cè)到攝像頭

3. 添加驅(qū)動(dòng)程序文件

sudo vim /etc/modules

在文件的最后一行添加bcm2835-v412;添加后的文件內(nèi)容為：

i2c-dev
bcm2835-v412

4. 運(yùn)行配置項(xiàng)設(shè)置程序

sudo raspi-config

選擇5 interfacting Options
進(jìn)入后，選擇P1 Camera

設(shè)置完后，重啟設(shè)備,

6. 抓取圖片

運(yùn)行以下命令抓取圖片

raspistill -o image.jpg -tl 5000
//raspistill -o image%d.jpg -rot 0 -w 300 -h 300 -t 5000 -tl 5000 -v

抓取的圖片效果為：

image

常用參數(shù)意義：
-v：調(diào)試信息查看
-w：圖像寬度
-h：圖像高度
-rot：圖像旋轉(zhuǎn)角度，只支持 0、90、180、270 度（這里說(shuō)明一下，測(cè)試發(fā)現(xiàn)其他角度的輸入都會(huì)被轉(zhuǎn)換到這四個(gè)角度之上）
-o：圖像輸出地址，例如image.jpg，如果文件名為“-”，將輸出發(fā)送至標(biāo)準(zhǔn)輸出設(shè)備
-t：獲取圖像前等待時(shí)間，默認(rèn)為5000，即5秒
-tl：多久執(zhí)行一次圖像抓取

7. 生成h246文件

使用raspivid指令來(lái)生成.h246的文件

raspivid -o imagechain.h264

這樣就會(huì)在當(dāng)前文件夾下面生成imagechain.h264的文件，默認(rèn)時(shí)間是5秒;可以設(shè)置錄制的視頻寬高和時(shí)間（raspivid --help）

"-t" 選項(xiàng)來(lái)設(shè)置你想要的長(zhǎng)度就行了（單位是毫秒）。
"-w" 和 "-h" 選項(xiàng)設(shè)置分辨率

8.安裝和使用opencv

安裝opencv

sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install python-opencv

測(cè)試是否安裝成功

ython
Python 2.7.13 (default, Sep 26 2018, 18:42:22) 
[GCC 6.3.0 20170516] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'2.4.9.1'
>>> 

opencv測(cè)試相機(jī)預(yù)覽
opencv.py

# import the necessary packages
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2

# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.framerate = 32
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))

# allow the camera to warmup
time.sleep(0.1)

# capture frames from the camera
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
    # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the timestamp
    # and occupied/unoccupied text
    image = frame.array

    # show the frame
    cv2.imshow("Frame", image)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # clear the stream in preparation for the next frame
    rawCapture.truncate(0)

    # if the `q` key was pressed, break from the loop
    if key == ord("q"):
        break