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本文作者的数字识别模型、树莓派所需的依赖包（含onnxruntime）及YOLOv5-lite 1.4版本源码

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简介：
本文章介绍了作者开发的一款高效的数字识别模型，并提供了在树莓派上运行所需的完整ONNX Runtime环境和优化后的YOLOv5-lite 1.4版本的详细代码。 所有在树莓派上所需的依赖项都在这里，并且还包括了笔者训练好的模型。

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  • 本文作者的数字识别模型、树莓派所需的依赖包（含onnxruntime）及YOLOv5-lite 1.4版本源码
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    本文章介绍了作者开发的一款高效的数字识别模型，并提供了在树莓派上运行所需的完整ONNX Runtime环境和优化后的YOLOv5-lite 1.4版本的详细代码。 所有在树莓派上所需的依赖项都在这里，并且还包括了笔者训练好的模型。
     
  • 基于树莓派的YOLOv5-Lite部署代码和模型.zip
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    本资源包提供在树莓派上部署轻量级目标检测模型YOLOv5-Lite所需的全部代码与预训练模型，适用于嵌入式设备上的快速物体识别。 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得95分的高分。代码经过调试测试，并确保可以顺利运行。欢迎下载使用，适合初学者学习或进阶研究。 该资源主要适用于计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业者，也可作为课程设计、大作业和毕业设计等项目的参考材料。项目整体具有较高的学习借鉴价值，基础能力强的用户可以在现有基础上进行修改调整，以实现不同的功能需求。
     
  • 树莓派Zero交叉编译TensorFlow-Lite所需的依赖、工具链和预编译库文件
    优质
    本项目提供针对树莓派Zero优化的TensorFlow-Lite交叉编译环境，包含必需的依赖库与工具链，并集成预编译库文件，便于在资源受限设备上快速部署机器学习模型。 树莓派zero交叉编译tensorflow-lite所需依赖、工具链及编译好的库文件（基于tensorflow2.4.1版本）的使用方法可以参考相关博客内容。该博客详细介绍了整个过程，包括如何准备必要的环境以及具体步骤等信息。
     
  • 在树莓派上安装yolov5-lite所需ONNX Runtime的简便方法
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    本文介绍了一种简单的方法，在树莓派设备上为YOLOv5-Lite模型安装所需的ONNX运行时环境，帮助用户快速部署轻量级目标检测系统。 树莓派安装yolov5-lite所需的onnxruntime包很方便。
     
  • 适用于ARMV7L架构树莓派的ONNXRuntime版本
    优质
    本项目提供针对ARMV7L架构树莓派优化的ONNX Runtime版本，旨在为嵌入式设备上的机器学习推理任务带来高效性能。 从 onnxruntime-1.9.0-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl 到 onnxruntime-1.16.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 版本都有： Python 3.6 支持的版本为 onnxruntime 1.9.0 至 1.16.0； Python 3.7 支持的版本为 onnxruntime 1.9.0 至 1.16.0； Python 3.8 支持的版本为 onnxruntime 1.9.0 至 1.16.0； Python 3.9 支持的版本为 onnxruntime 1.9.0 至 1.16.0； Python 3.10 支持的版本为 onnxruntime 1.9.0 至 1.16.0； Python 3.11 支持的版本为 onnxruntime 1.15.0 至 1.16.0。
     
  • 树莓派安装人脸识别依赖库及OpenCV的详细步骤
    优质
    本教程详细介绍在树莓派上安装人脸识别所需的各种依赖库以及配置OpenCV的过程和具体步骤。 在树莓派上安装OpenCV以及人脸识别所需的依赖库，最终实现嵌入式人脸识别。
     
  • 数码管数字识别与树莓派 OpenCV
    优质
    本项目介绍如何使用OpenCV在树莓派上进行数码管数字图像处理及识别，适用于电子显示板等应用场景。 使用树莓派进行数码管数字图像识别的项目可以采用KNN算法。这个项目的目的是让初学者也能轻松理解并上手实践。通过简单的代码和详细的解释，即使是编程基础薄弱的人也能够掌握基本的知识和技术要点。这是一个很好的机会来尝试一些有趣的技术应用，并且加深对机器学习基础知识的理解。
     
  • 基于RapidOcr和Onnxruntime的离线文字识别（涉及依赖库）
    优质
    本项目利用RapidOcr与Onnxruntime实现高效离线文字识别，适用于资源受限环境。详细介绍其安装步骤及所涉依赖库，便于开发者快速集成使用。 在IT领域，文字识别是一项重要的技术，在自动化及人工智能应用中有广泛的应用。RapidOcr-Onnxruntime的实现提供了一种高效且实用的离线解决方案。 Onnxruntime是一个高性能运行环境，用于执行优化后的ONNX模型，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，支持多种深度学习框架间的数据交换。RapidOcr是一款专门针对文字识别设计的工具，结合了Onnxruntime，在本地环境中高效地进行OCR处理。 理解RapidOcr的工作原理至关重要。通常，OCR技术依赖于经过大量训练数据优化的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们能够从图像中准确识别文本信息。CRNN或基于Transformer的模型可能被用于此类任务，因其擅长处理序列型数据。 Onnxruntime的主要功能是加载并执行预先训练好的OCR模型。由于它支持多平台及多种编程语言环境，因此在不同的操作系统和开发环境下使用RapidOcr进行文字识别变得非常简单且灵活。此外，其优化特性如动态形状支持、硬件加速等确保了即使是在资源有限的设备上也能实现快速准确的文字识别。 为了利用RapidOcr-Onnxruntime，首先需要安装必要的依赖库，包括Onnxruntime本身和图像处理工具（例如OpenCV）。在Python环境中，可以通过pip命令或其他包管理器来完成这些安装步骤。接下来是获取并解压包含OCR模型文件的压缩包，并按照API文档指导使用Onnxruntime加载模型进行文字识别。 实际应用中，利用RapidOcr-Onnxruntime的文字识别过程可以概括为以下几步： 1. 加载预先训练好的OCR模型。 2. 对输入图像进行必要的预处理操作（如裁剪、缩放等）以适应模型的输入要求。 3. 将预处理后的数据传递给Onnxruntime执行推理，获取预测结果。 4. 解析并校正输出信息，形成最终可读文本字符串。 5. 释放资源避免内存泄漏。 离线文字识别的优势在于保护用户隐私和提高稳定性，在无网络连接的情况下仍能正常工作。RapidOcr-Onnxruntime方案特别适用于需要实时高效处理的场景如文档管理、车牌识别或屏幕截图转文本等应用中，为开发者提供了一个强大且灵活的文字识别工具。
     
  • MySQL解压版本所需依赖包：libaio和Perl
    优质
    本文介绍了在安装MySQL解压版本时所需的两个关键依赖包：libaio和Perl，并简述了它们的作用。 首先安装Perl：运行命令`./Configure -d`, 然后执行 `make`, 接着是 `make test`, 最后使用 `make install` 完成安装。 接着，安装libaio.rpm包：运行命令 `rpm -ivh libaio.rpm`。
     
  • Nginx所需的依赖包
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    本文将介绍安装Nginx过程中所需的各种依赖包，帮助用户顺利完成环境搭建。 Nginx所需的依赖包包括nginx、openssl、zlib和pcre等，这些版本都是比较新的。