树莓派安装桌面环境,树莓派安装桌面系统

  树莓派安装桌面环境,树莓派安装桌面系统

  本文根据以下链接翻译:在你的树莓pi上安装opencv 4;经过我的实验,可以在树莓pi 4B(debian系统)上安装使用。我的SD卡是闪迪,64G如果要制作图像,SD卡要尽量大。4G内存。

  首先,你需要一个屏幕来连接你的树莓派。可以用VNC或者直接HDMI;

  文中仅摘录安装步骤:详细解释请点击原文。

  第一步:在终端上运行以下代码,出现以下界面$ sudo raspi-config,然后一步一步选择高级选项:

  选择扩展文件系统:raspberry pi“扩展文件系统”菜单,允许我们使用整个闪存卡。这将给我们必要的空间来安装OpenCV 4和其他软件包。(通过键盘上的上下左右键进行选择)

  然后点击完成,最后用下面的代码重启Raspberry Pi。

  重新启动$ sudo reboot后,您的文件系统应该已经扩展到包含micro SD卡上的所有可用空间。您可以通过执行df-h并检查输出来验证磁盘是否已扩展:

  步骤2:在Raspberry PI上安装OpenCV 4依赖项

  1.更新系统

  $ sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2,然后安装开发工具,包括CMake。

  $ sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config 3,安装映像和视频库

  $ sudo apt-get Install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev $ sudo apt-get Install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev lib v4 l-dev $ sudo apt-get Install libxvidcore-dev libx 264-dev 4,install GTK,GUI后端:

  $ sudo apt-get安装libgtk-3-dev5,安装一个可以减少烦人的gtk警告的包。

  $ sudo apt-get安装libcanberra-GTK * 6,然后安装两个包,包括OpenCV的数值优化。

  $ sudo apt-get安装lib atlas-base-dev gfortran 7,安装Python 3

  $ sudo apt-get安装python 3-dev第三步:下载OpenCV 4 1,下载OpenCV和opencv_contrib

  $ CD ~ $ wget-o opencv . zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.0.0.zip$ wget-o opencv _ contrib . zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.0.0.zip 2。使减压

  $ unzippopencv . zip $ unzippopencv _ contrib . zip 3 .原文在这里更改了文件名。如果您需要修改它,请遵循以下代码。如果您跳过重命名目录,不要忘记更新CMake路径。

  $ mv OpenCV-4 . 0 . 0 OpenCV $ mv OpenCV _ contrib-4 . 0 . 0 OpenCV _ contrib第四步:为OpenCV 4配置Python 3虚拟环境1、安装pip

  $ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py$ sudo python 3 get-pip . py2,安装虚拟环境

  $ sudo pip install virtualenv virtualenv wrapper $ sudor um-RF ~/get-pip . py ~/。要完成这些工具的安装,我们需要更新我们的~/。配置文件(类似于。巴沙尔或者。bash_profile)

  3.使用终端文本编辑器(如vi/vim或Nano)并将下面一行添加到您的~/中。个人资料:

  # virtualenv和virtualenvwrapper导出在_ home=$ home/上工作。virtualenvexport virtualenwwrapper _ python=/usr/considerate indicands/python 3 source/usr/local/considerate indicands/virtualenvwrapper . sh或者使用bash命令直接添加:

  $ echo -e n# virtualenv和virtualenvwrapper ~/。配置文件$ echo export WORKON_HOME=$HOME/。virtualenvs ~/。profile $ echo export VIRTUALENVWRAPPER _ PYTHON=/usr/thoughten signed/PYTHON 3 ~/。profile $ echo source/usr/local/体贴的招牌/virtualenvwrapper.sh ~/。配置文件添加完毕后,可以先打开~/。配置文件,查看上面的代码是否已添加。确认添加后,运行以下代码:

  $ source ~/。profile 4,创建一个虚拟环境来保存OpenCV 4等软件包,

  $ mkvirtualenv cv -p python3这一行是创建一个名为cv的python3虚拟环境。Cv只是一个可以改的名字。运行此行后,您可以验证此环境;使用以下命令

  $ workon cv的现象是:cv开头表示我们的上述步骤是成功的。

  5.安装numpy

  $ pip install numpy第五步:CMake和编译opencv比较耗时,请稍候。

  1、

  $ CD ~/OpenCV $ mkdir build $ CD build 2,运行CMake来配置OpenCV 4

  $ CMAKE-D CMAKE _ BUILD _ TYPE=RELEASE -D CMAKE _ INSTALL _ PREFIX=/usr/local -D OPENCV _ EXTRA _ MODULES _ PATH=~/OPENCV _ contrib/MODULES -D ENABLE _ NEON=ON -D ENABLE _ VFP v3=ON -D BUILD _ tests=off -D OPENCV _ ENABLE _ non free=ON -D INSTALL _ python _ examples=off -D BUILD _ examples=off.请确保更新以上命令以使用正确的OpenCV_EXTER_MODES_PATH路径。如果你完全按照这个教程,你不需要更新路径。一旦CMake完成,检查输出是非常重要的。你的输出应该类似于下面的输出(取自原文,我是这样运行的);

  3.增加交换空间

  打开/etc/dphys-swapfile文件:

  $ sudono/etc/d phys-swapfile然后编辑CONF_SWAPSIZE的值;改成2048;这个值最后需要改回100。这是从100MB到2048MB。

  #将大小设置为绝对值,留空(默认)则使用计算值#除非有特殊的磁盘情况,否则您很可能不希望这样100CONF _交换大小=100CONF _交换大小=2048

  如果您不执行此步骤,您的PI很可能会挂起。

  4.重新启动exchange服务:

  $ sudo/etc/init . d/d phys-swap file stop $ sudo/etc/init . d/d phys-swap file start 5,编译opencv4

  $ make -j4 -j4参数指定我有4个内核要编译。如果出现编译错误或Raspberry PI挂起/冻结,您可以尝试不使用-J4开关。

  编译过程大概是这样的(来自原文)。在这里,你可以看到OpenCV 4编译没有任何错误。

  6.使用另外两个命令来安装OpenCV 4

  在$ sudo make install$ sudo ldconfig的步骤之后,重复刚才修改交换值的步骤,将CONF _交换大小的值从2048改为100

  第六步:将OpenCV 4链接到Python 3虚拟环境。从SystemSite-Packages目录中的OpenCV安装创建一个到我们的虚拟环境的符号链接:(我安装了python3.7,所以我在下面的命令中使用了python3.7)

  $ cd ~/。virtualenvs/cv/lib/python 3.5/site-packages/$ ln-s/usr/local/python/cv2/python-3.5/cv2 . cpython-35m-arm-Linux-gnueabihf . socv 2 . so $ CD ~这个如果不创建符号链接,就无法在脚本中导入OpenCV。此外,确保上述命令中的路径和文件名对于Raspberry PI是正确的。

  第七步:在树莓PI上测试已安装的OpenCV 4;打开终端并输入以下命令,将出现以下屏幕,表明您已经安装了opencv4.0.0。

  $ workon cv$ python导入cv2 cv2。__version__4.0.0 退出()

  安装后,您可以测试它。树莓Pi 4B opencv4 python打开摄像头。

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