对于树莓派而言我们自然需要一个SD卡并且烧录系统，SD卡大多推荐32G或者64G的（我是用的是16G貌似也可以），也可以搞更大的，系统我选择的是树莓派官网的Lite32位系统（毕竟树莓派内存就那么小，带UI界面的系统会卡成PPT，论坛上有人对比64位系统性能更好，但是目前64位系统还只是测试版，而且后续的加速棒OpenVINO只支持32位，所以安装32位系统）。 64位系统下载地址 64位系统安装参考

烧录软件是BalenaEtcher，也可以选择树莓派官方的Respberry Pi Imager或者Win32DiskImager都可以。其中Win32DiskImager也可以读取制作好的sd卡的镜像。制作过程也比较简单，本次我是用的是BalenaEtcher。

依次选择镜像文件，sd卡设备，等待烧写就好了。

制作完毕后插入启动卡，启动树莓派，约30s就可启动成功。

后续安装一系列依赖库和工具都需要下载文件，因此更换系统源为国内镜像源，更新前先设置root登录密码，解锁root登录

执行命令：

输入root 登录密码。

即可解锁。

将初始的源使用#注释掉，添加如下两行清华的镜像源 【注意】这里的树莓派系统是Raspbian-buster系统，在写系统源链接时要注意是buster，网上很多教程都是之前stretch版本，容易出错！

用#注释掉原文件内容，用以下内容取代：

保存执行如下命令完成源的更新软件包索引。

安装python包管理器pip

或者

pip更换为国内源，可以大大的提高安装成功率和速度。不管你用的是pip3还是pip，方法都是一样的， 这里举例换清华源（网上多推荐豆瓣源，看个人选择，我是用清华源还是比较快的 ）打脸了，最近又安装TensorFlow用清华的源报错，换豆瓣就正常，还是用豆瓣吧！ 先创建文件夹，再创建这个文件

在里面添加如下内容：

保存退出执行

就行了！ 国内源列表： 树莓派镜像源列表： 阿里云 中国科技大学 豆瓣 Python官方 v2ex 中国科学院 清华大学

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/raspbian/ https://blog.csdn.net/qq_40584960/article/details/86080904 https://blog.csdn.net/zqxdsy/article/details/102574239

安装vim编译器，实测树莓派下vim也不好用,可以使用winscp软件在windows下编辑好文档再上传到树莓派下。

修改这个文件如下：

或者修改interface文件

添加以下内容：

#将第32行注释取消并改成

保存退出vim编辑器输入。 开启ssh远程登录服务，开机自启动ssh服务

这样开启远程登录后就可通过xshell或者SecureCRT等第三方终端工具以root用户身份ssh访问树莓派了，如果只需user身份访问，只需

将“Interface Options”->“P2 SSH” 设置Enable即可，或者在BOOT分区新建一个SSH文件夹即可；

树莓派默认的用户名和密码是pi/ raspberry，如无需修改可以略过不看。 使用root账号登录，才可修改。

修改后，pi用户名就变成“新用户名”。 切记：修改用户名和密码后，使用SSH及xrdp访问时，要用新的用户名和密码登录访问。

ifconfig看一下无线网卡有没有开启，没有开启输入ifconifg wlan0 up开启无线网卡（wlan0换成自己的无线网卡名称），如果能够看到无线网卡说明已经开启，直接下一步。

填入以下内容

重启即可（没有验证过）。

树莓派默认采用UTC时间，因此需修改为北京时间。

选择“asia/shanghai”上海时区即可。

在安装过程，是否自动修改smb.conf，如果是dhcp地址选择yes，否则也可以选择No。然后

修改配置文件，在文件末尾添加如下内容：

保存退出后通过以下命令重启samba服务即可。

windows下访问samba目录比较简单，在运行窗口输入\ip地址即可。 Ubuntu下麻烦一些，也可能是我没找到合适的方法，我是通过mount将samba共享目录挂载到Ubuntu下的一个目录来访问的，挂载命令如下：

username和password是登录树莓派的用户名和密码，//后面是树莓派的IP地址，dir_mode和file_mode设置为0777可以保证在Ubuntu下非root用户也能修改树莓派文件。

如此之后就可在windows或Ubuntu下通过vscode编辑树莓派代码，通过ssh远程登录树莓派测试运行了。

locate工具很好用，默认没有安装，通过以下命令安装，更新索引，就可以通过locate查找文件位置了。

安装文泉驿黑体字库主要用于后续一些中文osd的显示。

修改config.txt

在末尾追加以下内容：

安装前请通过uname -a查看系统版本比如我的是armv7的版本 所以下载whl文件选择armv7的。 通过python3 -V查看python3版本，选择whl文件时cp指代python版本号，因为我的是python3.7，所以最终选择的whl文件为tensorflow-2.4.0-cp37-none-linux_armv7l.whl。 （1）更新源，升级软件

（2）安装pip和pip3

（3）卸载旧版本

（4）安装依赖库（可能大部分已安装）

（5）升级setuptools

（6）使用 Cython 版本 0.29.21安装 h5py

（7）通过gdown下载whl文件 已有whl文件可以跳过，没有试过使用gdown下载whl文件。

（8）安装TensorFlow

自此tensorflow环境搭建完毕。

树莓派4安装TensorFlow参考文章 此参考链接还提供64位环境安装TensorFlow，以及python3.5环境安装。

因OpenVINO安装默认已安装opencv，所以先安装opencv4环境。安装opencv4参考文章。

按照文档说明扩展文件系统以包含micro-SD 卡上的所有可用空间，Raspberry Pi 的“扩展文件系统”菜单允许我们利用整个闪存卡。这将为我们提供安装 OpenCV 4 和其他软件包所需的空间。 执行配置命令：sudo raspi-config 然后选择

然后选择

如下图所示：完成后退出时会自动选择重启。

完成后退出时会提示选择重启，等待系统重启完成，可以通过df -h命令来验证空间扩展成功，如下图所示可用空间位9.7G，扩展成功。

因为安装的是精简版系统，所以无需通过sudo apt-get autoremove -y卸载空间精简空间，进行下一步安装opencv4依赖项。

这些对于处理图像和视频文件至关重要，这一步下载安装的内容较大，使用国内镜像源会快很多。

在树莓派环境上下载github代码可能比较慢，建议更新hosts文件下载文件后再拷贝到树莓派下。 解压两个opencv文件

为了便于后续编译等工作，将解压后的opencv文件夹重命名，也可不重命名。

没有按照原文的Step4安装python虚拟环境，但是我执行了pip安装和

在opencv目录下执行以下命令：

执行CMake操作

编译时如果不添加build_examples=off和build_tests=off两个选项，编译时会报错，查看报错信息是缺少一些依赖库，因为只是编译库，所以不在这上面花费时间和精力，故将这两项置为off。 此步骤约需10分钟左右，执行完毕后出现如下画面：

如果树莓派内存小于4G请调整swap大小。

修改如下：

修改完毕后执行以下命令：

注意：增加交换大小会缩短 Raspberry Pi microSD 卡的寿命。基于闪存的存储卡可以执行的写入次数有限，直到卡基本上无法再保存 1 和 0 为止。我们只会在短时间内启用大交换，所以这影响不大。但是以防意外请提前份镜像文件，另外编译安装完毕后一定要修改回来。

如果直接编译会提出缺少boostdesc_bgm.i等文件错误，解决方法从网上下载这些文件拷贝到opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/目录下。

百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1BeYF8kqEZLAJYQj-MvxpmA 提取码：e1wc

执行sudo make -j4 静静等待编译完成，约需两小时，编译完成后执行sudo make install执行安装。 我将编译后的opencv.tgz和opencv_contrib.tgz 上传到百度网盘，可以避免下次长时间编译。

输出opencv版本号则证明安装成功。

可参考英特尔官方文档： 安装比较简单，下载l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2021.4.582.tgz，通过scp工具拷贝到树莓派目录下。

（1） 安装依赖

（2） 创建安装目录

（3） 解压缩文件

（4） 安装外部依赖CMake 在安装opencv时已经安装过了。

（5） 设定环境变量

也可通过以下方式永久生效环境变量

（5） 将当前用户添加到users群组

（6） 安装USB规则 要在英特尔® 神经计算棒 2 上执行推理，请运行install_NCS_udev_rules.sh脚本安装 USB 规则。

自此Openvino安装完毕。

从github上下载了一份代码，代码源码详见附录的百度网盘，因为使用了中文字体需先安装依赖

在树莓派下运行

得到如下效果：

即使安装了samba共享，在虚拟机下编译代码也比较麻烦，而且也想利用台式机的强大CPU加快编译速度，因此想在Ubuntu下搭建一个交叉编译环境，编译完后将可执行文件拷贝到树莓派下运行就比较方便了，因为CMake可以附加拷贝操作。 参考文章 （1）查看树莓派GCC/G++版本

树莓派的gcc版本为8.3.0因此我们需要下载8.3.0的gcc

（2）下载交叉编译链 从参考文章中找到下载链接，下载gcc-linaro-7.5.0-2019.12-x86_64_arm-linux-gnueabihf.tar版本。无法找到8.3.0版本的，只好找低版本的，我测试过通过sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf -y和sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf -y直接安装arm-linux-gnueabihf是10.1版本的，g++编译运行出现异常。

（3）安装交叉编译链

然后修改环境变量，在~/.bashrc或/etc/profile最后加上这句话

重启终端或机器，然后通过arm-linux-gnueabihf-gcc -v查看安装效果

自此交叉编译链安装成功，在Ubuntu下编译树莓派程序，拷贝到树莓派下运行，经测试可以正常编译在树莓派上运行，如果遇到拷贝失败，多是路径或者权限不对。

检测程序依赖openvino，普通的修改开机自启动的方法会遇到openvino环境问题，因此修改/etc/rc.local添加以下内容：

其中user和passwd是用户名和密码 这样就能以user用户执行你的自启动脚本。 autostart.sh如下

安装所需文件已上传百度网盘： 链接：https://pan.baidu.com/s/1FuOkP2szAMyrnUhbuKppJQ 提取码：6yue 网盘中的opencv4.2.0.zip和opencv_contrib4.2.0.zip是opencv官网下载的原始文件，opencv.tgz和opencv_contrib.tgz是我编译后的文件。