【树莓派配置YOLO环境❗️B站手把手入门视频教程】

原创 已于 2025-02-04 10:32:50 修改 · 405 阅读 · 5 ·
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#YOLO #树莓派 #ubuntu

于 2025-02-04 10:17:29 首次发布

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🔥全网最适合小白的，树莓派配置YOLO环境入门视频教程。
❗️教程以YOLOv8作为演示，但YOLOv11的安装亦适用~

文章目录


树莓派配置YOLOv8环境（1）环境配置与烧录

树莓派配置YOLOv8环境（2）ssh安装与连接

树莓派配置YOLOv8环境（3）Miniconda安装

树莓派配置YOLOv8环境（4）YOLOv8环境配置

树莓派配置YOLOv8环境（5）系统镜像备份

树莓派 Raspberry Pi 使用 YOLOv8 YOLOv10 YOLOv11进行目标检测及推理加速，Run YOLOv8 YOLOv10 YOLOv11 on Raspberry Pi
shiter编写程序的艺术
10-10 5081
libcamera 是 linux 新增加用于访问 camera 的 API。树莓派参与了 libcamera 的开发，并且在新的摄像头软件中开始从依赖于固件的摄像头图像处理管道(Image processing pipeline, ISP)迁移到更加开放的 libcamera。当然这块用USB 摄像头应该也是可以的。
零基础入门目标检测：YOLOv5/v8保姆级实战教程（数据集+训练全流程+避坑指南）
最新发布
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
11-17 795
作为一名从“完全不懂CV”到“独立落地目标检测项目”的开发者，我踩过的坑能装满一整个文件夹——比如一开始跟风学Faster R-CNN，光理解Anchor机制就卡了3天，训练时还因为显存不足崩溃无数次；后来试了YOLOv3，配置文件改得眼花缭乱，最终精度还惨不忍睹。开箱即用的代码、丰富的预训练模型、极少的配置工作，零基础也能在1天内完成“数据标注→模型训练→推理部署”全流程。
树莓派从零开始到部署计算机视觉项目（yolov8项目）第一集
m0_62174436的博客
02-22 1万+
本人使用的是树莓派4b，但不同版本树莓派之间差异不大，本文侧重易踩坑点和主要步骤，重点在树莓派的部署，包括opencv的安装，pytorch的安装，yolo的配置等
Yolov5移植树莓派4B问题总结
weixin_63866037的博客
12-21 3885
Hallo，大家好啊！之前出过几篇文章关于Yolov5的，不得不说Yolov5的识别率真的很高，对个体检测很有帮助，如果大家训练完之后会发现获得一个pt文件，这就是训练好的模型。但是，这个模型只能够在自己的笔记本上运行，那工厂里面要检测零件什么的，不可能抱着个笔记本电脑啊！所以，需要把这个模型移植到树莓派中，利用树莓派的摄像头进行检测。听起来挺简单的，但是操作起来就会有各种各样的问题，这也是本篇博客的由来，记录移植Yolov5遇到的各种问题，以及这些问题的解决办法，希望对你有帮助！
如何在树莓派上跑YOLO模型
dejahu的博客
09-17 2447
本文介绍了在树莓派上运行YOLO模型的完整教程。作者详细展示了硬件准备（树莓派4B 8GB、CSI摄像头等）、系统烧录过程（推荐使用Raspberry Pi OS 64位系统），并提供了邮箱SMTP服务配置方法。教程包含图形化界面开发，可实现图片/视频检测功能，特别适合在低功耗环境下部署AI应用。文章还对比了树莓派ARM架构与x86架构的差异，强调了在嵌入式设备上运行AI模型的重要性。配套视频和资源链接可帮助读者复现整个项目。
树莓派4B部署YOLOv5n[YOLOv5 PyQt5 ONNX]
weixin_41648964的博客
04-28 7440
简单Demo：利用pyqt设计yolov5目标检测GUI界面，使用ONNX框架部署在树莓派4B上运行。
树莓派模型部署----yolo
lt3037865756的博客
11-26 1842
​本文为大家讲解的是树莓派的模型部署----yolo！
【树莓派入门】从零开始在树莓派上运行YOLOV5项目实战教程
qq_44595223的博客
04-01 1万+
基于树莓派与YOLOV5的目标检测系统项目简介教程简介项目进度资料下载致谢 项目简介 本项目实现的是在树莓派3B+的环境下运行 yolov5 训练之后的模型，以达成图像识别的目的 树莓派板子： 3B+ 树莓派系统： 2022-01-28-raspios-bullseye-arm64.img opencv： opencv_python-4.5.5.64-cp36-abi3- manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64 torch: torch-1.8.1-cp39
【树莓派入门系列】6 树莓派运行 yolov5 图形界面识别图片
qq_44595223的博客
04-07 7631
sudo apt-get install python3-pyqt5 pip3 uninstall opencv-python3 # 卸载 4.5.5 版本 sudo apt-get install python3-opencv # 安装 4.5.1 版本
手把手教你用YOLOv10打造智能垃圾检测系统
isoft888的专栏，致力于C#/python分享物联网、大数据，神经网络的等领域，欢迎讨论交流！
07-13 753
垃圾分类不再难，AI助手秒识别你是否曾站在分类垃圾桶前犹豫不决？塑料瓶是可回收还是其他垃圾？外卖餐盒到底该丢哪里？随着垃圾分类政策推广，这样的困惑成为许多人的日常。今天，我将教你用当前最先进的目标检测技术YOLOv10，从零开始搭建一个智能垃圾识别系统！
树莓派UBUNTU 24.04 PART 3 Ubuntu24.04 的树莓派系统安装WiringP USB摄像头
qq_39717490的博客
03-26 154
上述为参考资料。
树莓派配置YOLOv7
m0_60833277的博客
12-01 4312
新手（指笔者）配置树莓派yolov7的记录
树莓派5部署yolo
weixin_50142645的博客
01-05 2175
本文旨在给出在树莓派5B以及目前最新的基于Debian version: 12 bookworm的raspberrypiOS上部署yolo的教程。不同于一些过时的教程，这篇教程中的方法会强调与老方法的不同点以及需要注意的坑。
树莓派部署YOLOv5模型
qq_42264030的博客
04-10 4892
树莓派部署YOLOv5模型进行图片和视频检测
树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测
Warmer_Sweeter
01-18 4856
YOLO目标检测结果在本文的第一部分中，我测试了YOLO（You Only Look Once）这一流行的目标检测库的“复古”版本。只使用OpenCV运行深度学习模型，而不使用“沉重”的框架如PyTorch或Keras，对于低功耗设备来说是有前途的，因此我决定深入研究这个主题，看看最新的YOLO v8模型在树莓派上的工作原理。让我们深入了解。硬件在云中运行任何模型通常不是问题，资源几乎是无限的。但...
用树莓派4b构建深度学习应用（九）Yolo篇
深度觉醒
10-10 1万+
前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境，并跑了几个官方demo，作为关键点的模型转换工作，以各个版本的yolo实现为例，在这篇做一下实现。目标检测是人工智能应用比较成熟的领...
目标检测：树莓派运行YOLOv5，成功运行，附完整镜像源
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在知识与无知里反复横跳。
04-04 2万+
树莓派：目标检测一、前言YOLOv5镜像： 一、前言 之前一直打算在树莓派上跑目标检测，但自己弄环境总是出现问题，一直没弄成功。 前几天看到一位大佬做成了一个用于深度学习的镜像，里面已经装好了关于深度学习的环境配置了。 我安装好后很快就搭建好YOLOv5，并且运行成功。只是帧率很慢，三秒多一帧，完成运用不到工程项目里面，不过有其他的方法可以让帧率快一点，现在先分享YOLOv5的搭建。 YOLOv5镜像： 百度网盘下载链接 ...
YOLOv8 模型部署到树莓派的完整指南
m0_37302966的博客
05-28 1194
YOLOv8 模型部署到树莓派的完整指南
树莓派5部署yolov8
qq_73708922的博客
03-30 1697
如果已经用了sudo安装，则运行此命令，将用户pi设置为目录所有者，pi根据自己情况修改。安装过程中如果某个包报错，可以切换一下网络，单独安装这个包，之后重新安装依赖。安装过程中出现这种信息，一路按回车，之后输入yes，有确认选项就输入yes。第一条命令是给安装脚本加权限，第二条是安装Miniconda。运行以下命令，下载，py311代表python版本。安装的时候不要用sudo命令，否则可能出问题。运行以下命令，可以看到conda安装的包。打开配置文件，运行任意一条命令即可。在文件的最后添加一行。
树莓派5配置yolo环境
10-08
树莓派(Raspberry Pi)是一个小型、低成本的单板电脑，通常用于入门级的物联网项目和嵌入式系统。要在树莓派5上配置YOLO（You Only Look Once）物体检测模型，你需要完成以下步骤： 1. **安装Linux发行版**：选择适合Raspberry Pi的Linux发行版，如Raspbian或Ubuntu Lite。从官方网站下载并安装。 2. **更新系统**： ``` sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` 3. **安装依赖库**： - CUDA（如果需要GPU加速，对于树莓派4B或更高版本） ```bash sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit ``` - 深度学习框架（TensorFlow或PyTorch）： ```bash sudo apt-get install python3-tensorflow (or) pip3 install torch torchvision ``` - YOLO所需的Python库（例如Darknet）： ```bash git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git cd darknet make ``` 4. **下载YOLO模型**： ``` wget https://pjreddie.com/media/files/yolov4.weights ``` 5. **设置环境变量**（如果使用CUDA）： ```bash export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH" ``` 6. **训练或下载预训练模型**： 如果想从头开始训练，需要YOLO的源码和数据集。预训练模型可以在网上找到，如Darknet官网或GitHub。 7. **测试模型**： 使用`darknet detect`命令行工具，传入你的检测模型文件和一张图片或视频进行物体检测。 **相关问题--:** 1. YOLO模型是否支持CPU运行，还是必须要有GPU？ 2. 如何验证YOLO在树莓派上的物体检测效果？ 3. 我可以直接在树莓派上部署YOLO应用做实时监控吗？
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