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OpenVINO神经棒2代在树莓派上部署所需程序2020.1版

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简介：
简介：本文详细介绍如何在树莓派上安装和配置Intel OpenVINO神经棒2代所需的软件包及工具，适用于希望利用该硬件加速深度学习模型推理的开发者。 适用于Raspbian 10 Buster的神经棒部署程序为.tar格式文件，可以直接移动到树莓派上使用，无需进行任何更改。该程序与我的博客内容配套使用，方便新手快速完成部署操作。

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  • OpenVINO神经棒2代在树莓派上部署所需程序2020.1版
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    简介：本文详细介绍如何在树莓派上安装和配置Intel OpenVINO神经棒2代所需的软件包及工具，适用于希望利用该硬件加速深度学习模型推理的开发者。 适用于Raspbian 10 Buster的神经棒部署程序为.tar格式文件，可以直接移动到树莓派上使用，无需进行任何更改。该程序与我的博客内容配套使用，方便新手快速完成部署操作。
     
  • YOLOv8在树莓派上的部署流程.zip
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    本资源提供了YOLOv8模型在树莓派设备上详细部署指南和相关文件，帮助用户轻松实现在嵌入式系统中的目标检测应用。 YOLOv8是著名目标检测算法系列YOLO（You Only Look Once）的最新版本，该系列由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2016年首次提出。作为一种实时目标检测工具，YOLO的核心理念在于将目标识别任务转化为回归问题，并通过单一神经网络模型同时预测物体类别与位置信息。 作为第八代产品，YOLOv8在精度及速度方面较先前版本有了显著提升。其采用了一套创新的深度学习架构，包含一系列连续卷积层和池化操作来提取特征并减小输入数据维度。此外，该算法还引入了多尺度检测与筛选器裁剪技术等改进措施以进一步优化性能。 在训练及推理过程中，YOLOv8使用全新的损失函数对目标识别的准确性和稳定性进行优化处理，并且能够有效应对不同大小比例的目标物体挑战，在实际应用中表现出色。凭借其高效、精确和实时的特点，该算法广泛应用于智能监控、自动驾驶以及工业检测等多个领域当中。 总之，作为一种前沿技术手段，YOLOv8在多个应用场景下展现出了卓越的能力与潜力。
     
  • Kubeedge在树莓派上的部署文档.docx
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    本文档详细介绍了如何在树莓派上部署KubeEdge，涵盖环境准备、安装步骤及常见问题解决方法，帮助用户轻松实现边缘计算应用。 本段落档详细介绍了如何在基于arm64架构的树莓派上部署Kubeedge的过程，涵盖了k8s云端CloudCore的安装以及边缘设备树莓派上的EdgeCore部署，并涉及了交叉编译过程——即在x86架构下对arm64架构源码进行编译。 **系统安装** 开始之前，请确保已准备好16GB或32GB容量的SD卡、Raspberry Pi 4计算设备及Windows 10操作系统。下载官方刻录软件，选择合适的操作系统（如Ubuntu 18.04），将其写入到SD卡中。接着将此SD卡插入树莓派，并连接电源线和网线，然后进行远程登录。 **安装Docker** 在部署Kubeedge前，请先安装Docker。确保设备能够访问网络；如果无法ping通，则需修改相应的网络配置文件（如更改IP地址或网关）。之后按照指示添加GPG key并设置源，接着完成Docker的安装，并验证其信息。 **安装Kubeedge** 部署Kubeedge前，请先安装gcc和Go语言环境。下载并编译Kubeedge的源代码，在此过程中需对arm64架构下的代码进行交叉编译。生成所需的证书，包括Edge证书及CloudCore证书。 **部署Kubeedge** 在完成上述步骤后，接下来需要部署Kubeedge：首先是在k8s云端安装CloudCore，然后在树莓派上配置并启动EdgeCore服务。最后验证整个系统的运行状态。 本段落档为读者提供了详细的指导，在树莓派上从头开始设置和使用Kubeedge环境的过程，包括系统安装、Docker部署、源代码编译及最终的组件部署等步骤。
     
  • 在树莓派上安装OpenCV所需的文件
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    本文章介绍了如何在树莓派上下载和配置必要的软件包以成功安装OpenCV，适合希望利用树莓派进行计算机视觉项目的开发者。 在本段落中，我们将深入探讨如何在树莓派上安装OpenCV以及相关依赖文件，以便进行计算机视觉项目。我们要了解树莓派是一款基于Linux的微型电脑，它非常适合初学者和爱好者进行各种DIY项目，其中包括图像处理和计算机视觉。 **树莓派镜像** 在开始之前，你需要一个适合树莓派的操作系统。通常推荐使用Raspberry Pi OS（以前称为Raspbian），这是一个基于Debian的定制版Linux发行版。你可以从官方树莓派网站下载适合你树莓派版本的最新镜像，并通过类似balenaEtcher这样的工具将其写入SD卡。 **MediaPipe** MediaPipe是一个跨平台的框架，用于构建高性能的计算机视觉和机器学习管道。它支持实时的音频和视频分析，特别适合于运行在树莓派4上的硬件环境。在树莓派上安装MediaPipe可以帮助你执行复杂的视觉任务，如人脸识别、手势识别等。 **NumPy** NumPy是Python科学计算的核心库，提供了多维数组对象、各种衍生对象（例如矩阵）以及用于处理这些数组的函数。当处理OpenCV图像数据时，NumPy是一个不可或缺的工具，因为它允许快速且高效地操作大型多维数组。 **opencv_contrib** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的库，用于执行图像处理和计算机视觉任务。而OpenCV_contrib扩展模块包含了更多实验性的特性和算法如面部识别、物体检测等。这些额外的功能可能未包含在标准的OpenCV库中，因此需要单独安装。 **opencv_python** OpenCV-Python是用于访问OpenCV功能的Python接口，它提供了一个易于使用的API，使Python程序员能够轻松利用这些功能。在树莓派上安装OpenCV-Python将让你能够编写Python脚本来执行各种计算机视觉任务。 **protobuf-3.20.1** Protocol Buffers（protobuf）是Google开发的一种数据序列化协议。它可以用于结构化的数据的序列化，并且比XML更小巧、更快、也更简单。在OpenCV和MediaPipe中，protobuf被用来存储及传输配置文件或模型数据。 **安装步骤** 1. **安装基本依赖** 更新系统并安装必要的编译工具： ``` sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` 2. **安装Python相关库** 安装NumPy和其他Python依赖项： ``` sudo apt install python3-dev python3-numpy ``` 3. **获取OpenCV源代码** 从GitHub克隆OpenCV和OpenCV_contrib仓库： ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 4. **配置并编译OpenCV** 进入OpenCV目录，添加OpenCV_contrib模块，并进行配置、构建及安装： ``` cd opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules .. make -j4 sudo make install ``` 5. **安装protobuf** 下载并编译protobuf，确保版本与OpenCV兼容： ``` wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.20.1/protobuf-cpp-3.20.1.tar.gz tar xvf protobuf-cpp-3.20.1.tar.gz cd protobuf-3.20.1 ./configure make sudo make install ``` 6. **安装MediaPipe** MediaPipe的安装过程可能根据版本不同而有所变化，但通常包括克隆源代码、构建和安装： ``` git clone https://github.com/google/mediapipe.git cd mediapipe 遵循官方提供的Raspberry Pi安装指南进行操作。 ``` 完成以上步骤后，在你的树莓派上成功地安装了OpenCV、MediaPipe以及所有必要的依赖项。现在你可以开始编写Python或C++代码，利用这些库来进行计算机视觉项目如图像处理、目标检测和人脸识别等任务。记得在你的项目中导入相应的库，并确保你的树莓派有足够的内存及CPU资源来运行复杂的视觉任务。
     
  • 在树莓派上为Python 3.7安装TensorFlow所需的文件
    优质
    本教程详细介绍如何在树莓派设备上为Python 3.7环境配置和安装TensorFlow库所需的所有步骤与文件。 包括h5py，numpy，grpcio，scipy，TensorFlow2.0以及python3.7.3版本，并使用pycharm作为开发环境。
     
  • Python程序在树莓派上的应用
    优质
    本简介探讨了如何在树莓派上利用Python语言开发各种实用程序和项目，涵盖从基础设置到复杂项目的全面指导。 使用Python编写控制树莓派运动的程序，并结合红外避障传感器和超声波传感器进行障碍物检测。
     
  • 在树莓派上安装yolov5-lite所需ONNX Runtime的简便方法
    优质
    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。
     
  • 在树莓派上安装ROS.pdf
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    本PDF文档详细介绍了如何在树莓派设备上成功安装和配置ROS（机器人操作系统）的步骤与技巧，适合初学者参考学习。 经过无数次尝试与挑战，我终于成功地在小车上安装了ROS操作系统，并记录下了整个过程，其中包含了许多详细的注释以帮助他人更好地理解和学习。
     
  • 在树莓派上安装Codesys
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    本教程详细介绍如何在树莓派设备上安装和配置Codesys软件，帮助用户轻松实现基于PLC的应用开发与调试。 树莓派安装Codesys的知识点涵盖了从选择合适的操作系统到配置和安装运行环境的详细步骤。在进行安装之前，了解Codesys的含义和作用是必要的。Codesys是一款专门为工业自动化领域设计的开发工具，它支持IEC 61131-3标准编程语言。通过它，开发者能够进行PLC和运动控制应用程序开发。 关于树莓派系统的选择，通常推荐使用基于Debian或Raspbian的操作系统，因为它们对硬件兼容性较好且社区支持强大。在开始安装前，请确保树莓派的硬件配置满足Codesys运行要求，包括足够的存储空间、内存以及处理器性能。 安装说明部分将指导用户如何获取Codesys runtime包，并根据文档进行安装。通常runtime包可以从官方网站下载。安装过程中可能涉及硬件驱动和网络配置以确保与树莓派设备有效通信。 配置说明主要关注如何调整Codesys环境适应树莓派需求，包括设置虚拟内存、优化系统性能等，同时需针对应用需求对Codesys进行相应配置，如设定通讯参数适应特定工业协议。 安装完Codesys runtime V3.15.0后，可使用开发工具进行项目开发和管理。此版本支持最新IEC标准及多种通讯协议，并提供配置编辑器、PLC代码编辑器以及调试工具等简化流程并提高效率的资源。 总体而言，树莓派上安装Codesys需要用户具备一定技术背景和经验。由于涉及系统配置与软件安装，不熟悉Linux操作系统的用户可能需额外学习实践。建议仔细阅读官方文档遵循步骤，并在遇到问题时参考社区论坛或寻求专业帮助。 此外，在安装完Codesys后，用户能够利用其强大功能进行自动化项目设计实施，包括基本PLC编程、HMI（人机界面）设计、运动控制及数据通讯等高级应用。掌握Codesys的安装和配置技术对于希望在工业自动化领域深入发展的工程师来说是一项宝贵技能。 总结而言，树莓派安装Codesys是将一款功能强大的工业自动化软件与具有灵活性和可扩展性的硬件平台相结合的过程。正确地安装和配置可以将树莓派转变为一个功能完备的自动化控制器，为实现各种自动化项目提供强大支持。