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树莓派部署yolov5实现目标检测(ubuntu22.04.3)

最近两天搞了一下树莓派部署yolov5,有点难搞(这个东西有点老,版本冲突有些包废弃了等等)
最后换到ubuntu系统弄了,下面是我的整体步骤(建议先使能一下ssh(最下面有),结合putty来操作):
1.烧完ubuntu镜像后,接显示器按系统流程进行系统部署(大于16G的SD卡),连上热点(2.4GHz,5GHz连不上);
2.Applications进入Terminal,执行以下命令更新系统:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade 

(遇到y/n,输入y+回车)

python3

查看python版本(本镜像为3.10.12);
3.接下来准备配置虚拟环境(注意后面的包都装在虚拟环境中):
安装venv:

sudo apt-get install python3-venv

创建名为pytorch的虚拟环境:

python3 -m venv pytorch

激活虚拟环境(退出执行deactivate就行了):

source pytorch/bin/activate

安装pip与依赖:

sudo apt install python3-pip
pip install package_name

4.接着安装依赖(虚拟环境中):

sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython3 python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-wheel python3-pil python3-numpy 

5.安装opencv:(注意:这一步会出现error,再重复几次该命令)

pip install opencv-python

检查是否安装好:

python
import cv2

安装好执行exit()退出python;
6.安装torch 与torchvision:
点开火狐浏览器,进入https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,找到与python版本和系统匹配的两个.whl包下载下来:

cpu/torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
cpu/torchvision-0.17.1-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

顺便进入github,找到yolov5-5.0版本下载下来
把刚转好的三个包移动到与pytorch同一目录下(/home/用户名/),解压yolov5-5.0
回到终端,还是pytorch虚拟环境下执行:(这里会失败几次,多执行几次命令)

pip install torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
pip install torchvision-0.17.1-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

检查是否安装好:

python
import torch
import torchvision
exit()

7.进入解压好的yolov5-5.0,找到requirements.txt把 numpy、opencv-python、torch和torchvision注释(前面加#),执行命令:

cd yolov5-5.0
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装完成后,到这里部署已经基本完成了,后面是检测的部分了。
8. 装Thonny用来运行代码:

pip install thonny
sudo apt install python3-tk
pip install requests
thonny

没有这个tkinter显示不了页面,运行Thonny执行thonny命令即可。
9.使能ssh,通过WinSCP将windows里面的文件传给树莓派
退出虚拟环境

deactivate
sudo apt-get install openssh-server
sudo ps -e | grep ssh
sudo systemctl enable --now ssh

查看树莓派ip,直接查看连接热点的设备,最后去WinSCP官网https://winscp.net/eng/download.php下载软件即可,注意传文件的时候需要电脑和树莓派连着同一个热点。
下面是树莓派运行的结果:没有优化的网络运行起来帧率很低不适合实时监测

在这里插入图片描述

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