基于树莓派的文件扫描器的设计与实现

秦子实

摘要：随着物联网设备的普及，物联网设备成本大幅下降，基于物联网设备的低成本硬件大量出现。在日常工作中，纸质文件扫描过程烦琐，需要配置扫描仪，而在对数据输入设备有限制的专用网络中，扫描仪接入及管理也是一件复杂的工作。因此，需要一种具有多种输入方式，且能够以常用方式输出的文件扫描设备。本文实现了一种基于树莓派的简易文件扫描器，具有成本低、低功率、体积小、使用限制少等特点，可以广泛应用于多种文件扫描场景。

关键词：树莓派;OpenCV;Python

中图分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）21-0132-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1概述

在日常企业办公过程中，由于无纸化办公的推进，有大量纸质文件需要转换为数字档案进行存储，此类业务通常选用扫描仪来完成。扫描仪设备的使用场景较为单一，必须将大量文件资料逐页送入扫描仪，且通常使用USB输出在一台特定的计算机上。随着物联网技术的发展，卡片计算机及微型摄像头的成本大幅降低，同时图像处理技术也有了较大提升，而扫描仪本身即为一种将图像进行数字化处理的光学设备。因此，可以使用小型物联网设备对这一过程进行模拟并优化，使其符合更多的使用场景。

本文实现了一种基于树莓派和微型摄像头的文件扫描器，输入为文件的照片，可以通过USB、蓝牙、无线/有线网络等多种方式进行输出，使用场景灵活，且成本较扫描仪大幅降低。

2技术简介

2.1树莓派

树莓派是目前应用较为广泛的卡片计算机，最初设计用于基本的计算机科学教育。信用卡大小，流行版本峰值功率约10～15瓦，具备40针GPIO与外部硬件通信，同时具有15针MIPI接口（摄像头输入），CPU为ARMv7或v8系列四核1.2～1.5GHz，完全满足图像处理等复杂任务要求。操作系统通常使用基于Debian Linux的Raspbian，因此，Linux的大量软件可以通过本地编译在树莓派上继续使用。

2.2树莓派本地编译

在树莓派上使用OpenCV或新版Python需要通过源码编译，对于OpenCV，需要提前安装编译工具、开发工具、图片依赖、视频依赖、GUI依赖等库，此外，由于在树莓派这种计算资源受限的设备上，还应该安装矩阵计算优化库：

[# 编译/开发工具

sudo apt-get install build-essential cmakepkg-config

# 图片处理相关依赖

sudo apt-get install libjpeg-devlibtiff5-dev libjasper-devlibpng12-dev

# 视频处理相关依赖

sudo apt-get install libavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devlibv4l-dev libxvidcore-devlibx264-dev

# GUI界面顯示相关依赖

sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

# 矩阵运算优化库

sudo apt-get install libatlas-base-devgfortran ]

对于Python，需要提前安装头文件等资源：

[sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev ]

另外，在编译前应临时调整系统虚拟内存大小并重启虚拟内存服务，使得编译过程能够利用树莓派的全部四颗核心，避免编译过程因为内存不足而挂起：

[sudo vim /etc/dphys-swapfile

CONF_SWAPSIZE=1024

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start ]

编译完成后应改回默认值，以避免SD卡因过度读写损坏。

3文件扫描器实现方案

3.1安装相关工具

在完成摄像头硬件安装后，应安装带有array模块的picamera库，以通过Python驱动摄像头并直接将图像转为numpy数组，以供下游的OpenCV处理：

[pip install "picamera[array]" ]

3.2获取图像

通过PiCamera获取摄像头图像，送入OpenCV并显示在Raspbian系统的GUI中：

[from picamera.array import PiRGBArray

from picamera import PiCamera

import time， cv2

# 初始化摄像头及数据引用

camera = PiCamera（）

rawCampture = PiRGBArray（camera）

# 空一小段时间让摄像头硬件启动

time.sleep（0.1）

# 获取一张图片并显示

camera.capture（rawCapture， format="bgr"）

img = rawCapture.array