树莓派4B/5 yolov8

### 使用YOLOv8在树莓派4B或5上的部署 #### 安装Raspberry Pi操作系统 为了确保设备能够正常运行，建议先通过Pi Imager工具安装最新的Raspberry Pi OS至SD卡内[^1]。 #### 配置网络连接 当准备就绪后，将树莓派4B连接到个人电脑并禁用其他所有网络接口以防止冲突和干扰[^2]。 #### 设置Python环境与依赖库 针对树莓派4B，在执行物体检测任务前需构建适合的开发环境。对于PyTorch框架而言，由于官方并不直接提供适用于ARM架构预编译版本，因此推荐采用社区维护好的二进制文件来简化安装过程。具体命令如下所示： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 注意上述指令可能不完全适用最新版模型训练需求；如果遇到兼容性问题，则可以尝试指定特定版本号或者寻找更合适的替代方案，比如下面这条命令用于安装适配于arm v7架构下的`torchvision`包[^3]： ```bash pip3 install https://github.com/KumaTea/pytorch-arm/releases/download/v1.8.1/torchvision-0.9.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl ``` #### 下载YOLOv8权重文件及配置 获取由Ultralytics团队发布的YOLOv8预训练模型参数以及对应的`.yaml`配置文档，可以从GitHub仓库或者其他可信资源站点下载得到。 #### 编写推理脚本 创建一个新的Python脚本来加载已有的模型并对摄像头捕获的画面实施实时分析处理。这里给出一段简单的代码片段作为参考实现方式之一： ```python import torch from PIL import Image, ImageDraw import cv2 def main(): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='path/to/best.pt') # 加载本地自定义模型 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break results = model(frame) img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(img) for det in results.xyxy[0]: label = f'{results.names[int(det[-1])]} {det[-2]:.2f}' box = list(map(int,det[:4])) draw.rectangle(box,outline="red",width=3) draw.text((box[0],box[1]-10),label,fill="white") result_img = cv2.cvtColor(np.array(img),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow('Detection Result',result_img) key=cv2.waitKey(1)&0xFF if key==ord('q'): break if __name__ == '__main__': main() cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此段程序会打开默认摄像装置，并利用先前建立起来的目标识别引擎逐帧解析视频流中的对象类别及其位置边界框信息，最后把标注后的图像显示出来供观察者查看效果。