树莓派3B+配置 opencv 与 tensorflow（虚拟环境）

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2020/04/14/1586871193115

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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 opencv 与 tensorflow 的 python 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：

https://microsoft.github.io/ELL/tutorials/Raspberry-Pi-setup/

https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh_cn#package_location

创建虚拟环境

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

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

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

当 virtualenv 处于有效状态时，shell 提示符带有 (venv) 前缀。

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

安装 TensorFlow pip 软件包请从 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。

安装 tensorflow


pip install --upgrade tensorflow

验证安装效果


python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

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