国外一个名叫Jen Fox的创客分享了一个由Raspberry Pi驱动的垃圾分类设备，该设备能告诉我们，当前的垃圾是可回收的，可堆肥的，还是有害的。
这个项目对初学者很友好，因为你不需要任何代码来训练机器学习模型，只需要稍微花点时间就可以将其加载到Raspberry Pi上。
这也是一个相当经济的装置，包括Raspberry Pi 4在内，价格不到70美元。
硬件：
Raspberry Pi 4B
树莓派摄像头模块
Adafruit 按钮
Adafruit LED
软件：
免编码的机器学习模型是用Lobe创建的，这是一个免费的桌面应用程序，可根据显示的对象自动训练图像分类器。
训练图像分类器：
基本上，你要上传一大堆的图片，然后告诉Lobe（分类程序）每一张图片显示的是什么对象。
比如哪些图片是可堆肥垃圾，哪些是可回收利用的物品，哪些是对生物有害的垃圾。当然，正如Jen所说，“你拥有的图片越多，模型识别起来越准确。”
你只需要编写少量代码就可以将图像分类器加载到树莓派上。Raspberry Pi摄像头充当图像分类器的“眼睛”，因此树莓派可以认出你要区分的垃圾种类。
将按钮和LED连接到Raspberry Pi的GPIO引脚，让它们与摄像头一起工作，并根据图像分类器识别“看到”的内容，点亮相应的LED。
当然，你要先找个盒子，最好可以安在墙上。
然后在纸板箱上钻一个方形的孔，以确保摄像头可以“看到”垃圾。
再钻几个孔，以便用户能看到LED灯，并可以接触按钮。
记得为Raspberry Pi的电源留出空间，以便接线。
该项目源码地址：
https://github.com/IoToutpost/TrashClassifier
来自：Raspberrypi.org
编译：王文文