树莓派yolov8lite
时间: 2025-06-01 14:31:14 浏览: 11
### 部署YOLOv8Lite模型到树莓派
要在树莓派上成功部署YOLOv8Lite模型,可以按照以下方法操作:
#### 准备工作
确保树莓派已安装最新版本的操作系统,并配置好开发环境。建议使用Raspberry Pi OS (64-bit),因为其支持更多的Python库和框架[^1]。
#### 安装依赖项
在树莓派终端执行以下命令来安装必要的软件包:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip git libgl1-mesa-glx -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 下载并安装 Ultralytics 库
Ultralytics 是官方维护的用于 YOLO 模型训练和推理的 Python 库。通过以下命令安装该库及其依赖项:
```bash
pip3 install ultralytics
```
#### 获取预训练模型权重文件
可以从官方网站或其他可信资源获取 YOLOv8Lite 的预训练权重文件。如果已有可用链接,则可以直接下载:
```bash
wget https://your-model-url.com/yolov8lite.pt
```
或者手动上传至树莓派中的指定目录下[^2]。
#### 测试摄像头功能
为了验证 USB 摄像头是否正常工作,在树莓派上运行 OpenCV 来捕获实时视频流:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print("无法打开相机")
else:
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
cv2.imshow('Camera', frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
#### 进行对象检测
加载 YOLOv8Lite 模型并对单张图片或视频帧进行预测处理:
```python
from ultralytics import YOLO
model_path = 'path/to/your/yolov8lite.pt'
image_file = '/home/pi/sample.jpg'
# 加载模型
model = YOLO(model_path)
# 推理一张测试图像
results = model(image_file)[0]
for result in results.boxes.data.tolist():
x1, y1, x2, y2, score, class_id = map(int, result[:6])
print(f'Bounding Box Coordinates: ({x1}, {y1}), ({x2}, {y2})')
```
完成上述步骤后即可实现基于树莓派平台上的轻量化目标识别应用^。
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