树莓派3B+配置 opencv 与 tensorflow(虚拟环境)

树莓派3B+配置 opencv 与 tensorflow(虚拟环境)

应毕业设计的要求需要、需要在树莓派上运行基于 opencvtensorflowpython 环境,然后就搜索了一下发现大多数都是直接源码编译 opencv ,这着实让我感觉很奇怪,因为一直在开发时都是使用 anaconda 创建虚拟环境来确保主机的 python 运行环境的整洁。(因为吃过这方面的亏、使用pip安装的库python库破坏了系统的依赖,最终导致系统更新失败、对于我这个目前的水平来说,我选择相信包管理器,事实上也证明了我的选择的正确性😄 )。

安装 tensorflow

参考链接:

  1. https://microsoft.github.io/ELL/tutorials/Raspberry-Pi-setup/
  2. https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh_cn#package_location

创建虚拟环境

  1. 安装依赖包
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo apt install libatlas-base-dev        # required for numpy
sudo pip3 install -U virtualenv           # system-wide install
  1. 创建一个新的虚拟环境,方法是选择 Python 解释器并创建一个 ./venv 目录来存放它:
virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv
  1. 使用特定于 shell 的命令激活该虚拟环境:
source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh
  1. 当 virtualenv 处于有效状态时,shell 提示符带有 (venv) 前缀。
  2. 在不影响主机系统设置的情况下,在虚拟环境中安装软件包。首先升级 pip
pip install --upgrade pip
pip list  # show packages installed within the virtual environment
  1. 安装 TensorFlow pip 软件包
    从 PyPI 中选择以下某个 TensorFlow 软件包进行安装:
  • tensorflow:支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)。
  • tf-nightly:预览 build(不稳定)。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持
  • tensorflow==1.15:TensorFlow 1.x 的最终版本。
  1. 安装 tensorflow
pip install --upgrade tensorflow
  1. 验证安装效果
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
  1. 之后要退出 virtualenv,请使用以下命令:
deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

安装 opencv

激活虚拟环境

cd /path/to/your/venv
`source ./venv/bin/activate bash`

开始安装

pip install --upgrade opencv-python

安装依赖

sudo apt install libqtgui4 libqt4-test -y
pip install opencv-contrib-python==4.1.0.25

标题:树莓派3B+配置 opencv 与 tensorflow(虚拟环境)
作者:糖醋鱼
地址:https://expoli.tech/articles/2020/04/14/1586871193115.html

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