树莓派部署yolov5lite onnx

### 部署 YOLOv5Lite ONNX 模型到树莓派 要在树莓派上成功部署 YOLOv5Lite 的 ONNX 模型，需要完成以下几个方面的配置： #### 1. 安装必要的依赖库 为了支持 ONNX 模型推理，需安装 `onnxruntime` 库以及 Python 和其他相关工具。以下是具体命令： ```bash pip install onnxruntime numpy opencv-python ``` 如果树莓派的操作系统为基于 Debian 的版本（如 Raspbian 或 Raspberry Pi OS），还需确保已更新系统的包管理器并安装开发工具链： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git libopencv-dev python3-pip -y ``` 此部分操作提供了编译和运行所需的基础环境[^2]。 #### 2. 下载预训练的 YOLOv5Lite ONNX 模型 访问 GitHub 上的 YOLOv5-Lite 存储库下载对应的 ONNX 文件： ```bash git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite.git cd YOLOv5-Lite/weights/ wget https://example.com/path_to_your_model.onnx # 替换为目标模型的实际链接 ``` 注意：上述 URL 是占位符，请替换为实际可用的 ONNX 模型文件路径[^1]。 #### 3. 编写用于加载和推断的 Python 脚本 创建一个新的脚本来实现图像输入处理、ONNX 推理及结果可视化功能。以下是一个简单的示例代码片段： ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort def load_onnx_model(model_path): session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CPUExecutionProvider']) input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [output.name for output in session.get_outputs()] return session, input_name, output_names def preprocess_image(image_path, target_size=(640, 640)): image = cv2.imread(image_path) resized = cv2.resize(image, target_size) normalized = resized.astype('float32') / 255.0 transposed = np.transpose(normalized, (2, 0, 1)) expanded = np.expand_dims(transposed, axis=0) return expanded model_path = 'path/to/model.onnx' # 修改为您的 ONNX 模型路径 image_path = 'test.jpg' session, input_name, _ = load_onnx_model(model_path) input_data = preprocess_image(image_path) outputs = session.run(None, {input_name: input_data}) print("Model outputs:", outputs) ``` 该脚本实现了从图片读取到前向传播的过程，并打印出网络输出的结果。 #### 4. 使用 MobaXterm 远程连接至树莓派执行程序 通过 MobaXterm 输入树莓派 IP 地址建立 SSH 连接后，在终端中依次执行前述步骤中的指令即可完成整个流程设置。 ---