mediapipe树莓派下载

### 如何在树莓派上安装和配置MediaPipe

#### 准备工作
为了成功安装 MediaPipe，在树莓派上的准备工作至关重要。确保所使用的硬件为 Raspberry Pi 4B，并且操作系统应为 Raspberry Pi OS Bullseye 的64位版本[^3]。

确认当前系统的位数可以通过终端执行 `getconf LONG_BIT` 命令来完成。如果返回的结果不是64，则需要重新刷写适合的64位系统镜像到SD卡中。

#### 安装依赖项
在开始之前，更新现有的包列表并升级已安装的软件包至最新版本：

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y

接着安装必要的构建工具和其他依赖库：

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libatlas-base-dev -y

#### 创建Python环境
建议创建一个新的 Python 虚拟环境来进行开发，这有助于管理项目所需的特定版本的库文件而不影响全局设置。这里推荐使用 Miniconda 或者 venv 工具来建立隔离的工作空间[^4]。

通过 Miniconda 方式为例展示如下操作过程：

1. 下载 Miniconda 安装脚本:

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

2. 执行该 Shell 文件以启动安装向导:

bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

按照提示完成安装流程后重启终端使更改生效。

激活新创建的 conda 环境前先初始化它以便每次打开新的 shell 都能自动加载路径变量：

conda init bash
source ~/.bashrc

现在可以创建一个专门用于运行 MediaPipe 应用程序的新环境了：

conda create --name mediapipe-env python=3.9
conda activate mediapipe-env

#### 安装MediaPipe及相关组件
进入刚才激活好的 Conda 环境之后就可以继续下一步骤——安装 MediaPipe 及其依赖关系了。考虑到性能优化方面的需求，通常还会一同安装 TensorFlow Lite 和 OpenCV 这两个重要的第三方模块。

pip install mediapipe opencv-python-headless tflite-runtime

对于希望进一步扩展功能的应用开发者来说，还可以考虑加入 PyTorch 支持，不过需要注意的是由于资源限制的原因，在 ARM 架构下的树莓派上编译完整的 PyTorch 版本可能会遇到困难，因此可以选择轻量级实现方式如 TorchScript 或 ONNX Runtime 来替代。

最后验证一切正常工作的简单测试就是尝试导入刚刚安装完毕的各种库而不出错：

import cv2
import mediapipe as mp
print("MediaPipe and dependencies installed successfully!")