weixin_42206625的博客

双击安装，选择对应的usb接口，install ，生成 LibUSB-Win32 文件夹，（一路next就不贴图了） 在LibUSB-Win32 文件夹下的bin目录下，点击inf-wizard安装驱动，生成USB驱动信息，保存在任意目录下。

在 cmd 中 cd 到 opencv_createsamples.exe 所在文件夹下运行如下命令，生成训练用的 vec 文件，（注意路径中不要有中文） opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos.txt -num 21 -w 50 -h 50 -vec ：写 vec 文件名 -info：pos.txt 在处理正样本时生成的正样本说明文件 -num ：正样本的系数 -w ：正样本照片的宽度 要与 正样本_txt生成.py 的 w 值一至

用于在树莓派安装 opencv_contrib-4.3 时报错， 解压后氢文件复制到 *opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/ 目录下

用于在树莓派中安装opencv人脸识别，请按说明安装 用于在树莓派中安装opencv人脸识别，请按说明安装

// 根据下载的版本而定 1，cd opencv // 创建release文件夹 2，mkdir release // 进入release目录下 3，cd release // cmake读入所有源文件之后，自动生成makefile 4，sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. // 编译, 请进入 VNC 或者直接操作树莓派 5，sudo make // 安装 6，sudo make install //更新动态链接库 7，sudo ldconfig

1. 配置并更新树莓派系统 1，sudo raspi-config // 进入后打开摄像头、SSH 2，sudo apt-get update 3，sudo apt-get upgrade 4，sudo rpi-update 2. 安装OpenCV的相关工具 sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config 3. 安装OpenCV的图像工具包 1，sudo apt-get install libjpeg8-dev 2，sudo apt-get install libtiff5-dev 3，sudo apt-get install libjasper-dev 4，sudo apt-get install libpng12-dev 4. 安装视频I/O包 sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev 5.安装gtk2.0和优化函数包 1，sudo apt-get install libgtk2.0-dev 2，sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran 6. 下载OpenCV源码 git clone https://github.com/opencv/opencv.git 这里我使用迅雷下载 zip 文件 用 unzip 命令解压 git clone https://github.com/opencv/opencv-4.1.0.git ''' opencv建议安装3.3及以后版本吧，对以后想要深度学习，神经网络都很方便 要注意的一点是一定要先安装CUDA后安装opencv，否则不能使用GPU，很麻烦 先安装一下依赖吧，很多，还是全一点好，要比到时候报错好很多     sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev libtbb-dev libqt4-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip       sudo apt-get install build-essential cmake git       sudo apt-get install ffmpeg libopencv-dev libgtk-3-dev python-numpy python3-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libv4l-dev libtbb-dev qtbase5-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip 依赖安装好后就可以去opencv官网，下载opencv3.3了 https://opencv.org/opencv-

// 根据下载的版本而定 1，cd opencv // 创建release文件夹 2，mkdir release // 进入release目录下 3，cd release // cmake读入所有源文件之后，自动生成makefile 4，cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. // 编译, 请进入 VNC 或者直接操作树莓派

intel神经网络计算棒NCS2，openvino加载.bin , .xml 模型文件进行目标检测 ， 帧率: 4.26 运行代码：python detect_realtime_tinyyolo_ncs.py --conf=config/config.json --input=videos/car_chase_01.mp4 --conf后跟配置文件 --input后跟视频文件

查看：https://github.com/Movidius/ncsdk ubuntu系统,安装ncsdk,如果你网络好的话可以自己安装： git clone -b ncsdk2 https://github.com/movidius/ncsdk.git && cd ncsdk && sudo make install

如果只是部署 object_detection API 模型，不训练模型，可安装此包，省去安装 object_detection API 配置环境，

本包有问题，请到： https://download.csdn.net/download/weixin_42206625/12728235 下载

适合于树莓派 raspbian-buster 按 https://blog.csdn.net/weixin_42206625/article/details/107705411 操作可成功

树莓派+Movidius2神经计算棒，适合于armv7l，按 https://blog.csdn.net/weixin_42206625/article/details/107705411 搭建可实现

树莓派tensorflow2.0安装包 适合armv7l系统，需要安装依赖，注意网络良好，按 https://blog.csdn.net/weixin_42206625/article/details/107705411 操作，

树莓派tensorflow2.0安装包64位，需要安装依赖，注意网络良好，按 https://blog.csdn.net/weixin_42206625/article/details/107705411 操作，

适合于 tensorflow1.6 的 object_detection API的 models 文件