树莓派4B卷积神经网络图像识别

树莓派4B可以用来搭建一个入门级的卷积神经网络（CNN）图像识别系统，它通常用于边缘计算或物联网应用中。以下是简单的步骤：

1. **硬件准备**：需要一台配备足够的内存(Raspberry Pi 4B建议4GB以上)、高速存储（如microSD卡）以及一个摄像头模块，以便捕捉图像。

2. **软件安装**：首先，安装Raspbian操作系统，然后更新软件包并安装必要的库，例如Python（特别是NumPy、PIL、TensorFlow等深度学习框架）。

3. **数据集**：选择合适的图像识别数据集，比如MNIST手写数字识别数据集或者更复杂的CIFAR-10或ImageNet。

4. **模型训练**：使用Python编写脚本，构建CNN模型并用所选数据集进行训练。可以利用Keras或PyTorch这样的高级API快速搭建和训练模型。

5. **模型部署**：将训练好的模型保存到树莓派上，并编写程序来进行实时图像输入，通过模型预测分类结果。