树莓派yolov5控制
时间: 2025-04-27 10:30:21 浏览: 23
### 安装和配置YOLOv5进行目标检测
#### 准备工作
为了在树莓派上成功部署YOLOv5模型,需先准备好相应的硬件设备并确保其操作系统已更新至最新版本。对于软件环境而言,建议采用Ubuntu 22.04 LTS作为基础系统。
#### 下载YOLOv5源码库
通过Git工具克隆官方GitHub仓库中的YOLOv5项目到本地目录下[^2]:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
#### 修改依赖项列表
由于部分默认包可能不适合于ARM架构下的树莓派平台,因此需要调整`requirements.txt`文件内的内容来适应当前计算资源特性。具体操作为注释掉numpy、opencv-python、torch以及torchvision这几行前缀字符以阻止它们自动下载安装:
编辑后的`requirements.txt`片段如下所示:
```text
# numpy>=1.19.4,<1.23.0; python_version<'3.8'
# opencv-python-headless>=4.5.1.48
# torch>=1.7.0
# torchvision>=0.8.1
...
```
#### 安装Python依赖库
利用pip命令按照修改过的依赖关系表批量获取所需第三方模块,并指定国内镜像站点加速整个过程:
```bash
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
```
#### 配置PyTorch框架
考虑到性能因素,推荐选用预编译版的PyTorch二进制包而非自行构建。可以从社区维护者处寻找适用于特定型号树莓派处理器优化过的发行版本链接完成手动加载。
#### 测试模型推理功能
当上述准备工作全部就绪之后,就可以编写简单的脚本来验证YOLOv5能否正常读取图像数据集并对其中物体做出精准识别了。如果一切顺利的话,则说明已经具备了初步的应用开发条件。
#### 使用Docker简化流程(可选)
另一种更为便捷的方式是借助Docker容器化技术封装好完整的运行时环境连同必要的驱动程序一起打包发布给用户直接调用而无需关心底层细节复杂度。只需启动对应ID编号的服务实例就能立即获得可用接口访问权限[^4]。
```bash
docker pull ultralytics/yolov5:latest-arm64 # 拉取针对arm架构优化过的官方镜像
docker run --rm -it --gpus all -v $(pwd):/app ultralytics/yolov5:latest-arm64 bash
python detect.py --source 0 # 调用内置摄像头实时捕获画面做预测分析
```
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