树莓派4B：从零开始搭建环境与OpenCV+TensorFlow+ncs2安装教程

本资源详细介绍了在树莓派4B上进行系统配置与环境搭建的过程，旨在为用户提供一个在该小型单板计算机上高效工作的基础。首先，从系统烧录开始，包括选择合适的SD卡（推荐32G或64G）并下载官方Lite 32位系统，以保持系统的轻量级和稳定性。使用BalenaEtcher等工具进行烧录，确保操作简便。 在树莓派设置阶段，关键步骤包括设置root登录密码、静态IP地址，以及开启SSH远程登录，以便于远程管理和维护。此外，用户还需要修改原始pi账号的密码，配置无线网络，设置时区，并通过Samba服务使Windows或Ubuntu能够访问树莓派共享目录。 更换源代码包管理器的源是接下来的重要环节，包括pip和apt源的替换，以获取更稳定和最新的软件包。这里涉及到了源文件备份、编辑和索引更新的操作，并可能需要根据特定的文章指导进行调整。 安装TensorFlow环境部分，着重介绍了如何扩展树莓派文件系统，然后安装必要的依赖项，如CMake、图像和视频库、gtk开发库及优化库。用户需下载OpenCV 4.2.0源码，通过CMake进行编译，并解决可能遇到的boostdesc_bgm.i文件错误，最后进行编译和安装，以确保TensorFlow的兼容性和性能。 针对英特尔神经棒2代OpenVINO的安装，虽然具体步骤未详述，但可推测这部分内容会涉及到OpenVINO的集成和优化，利用树莓派的硬件特性进行深度学习任务的加速。 运行测试代码是验证所有安装和配置是否成功的重要环节，这可能包括编写和执行简单的示例程序，以检查TensorFlow、OpenCV和OpenVINO等库的正常工作。 最后，资源还提到了在Ubuntu环境下搭建树莓派交叉编译环境，这对于需要利用树莓派处理其他架构代码的开发者来说是一个必不可少的技能。附录部分详细介绍了系统烧录的完整流程，确保读者从头到尾都能理解并完成整个环境的构建。 总结起来，这份资源提供了一个全面的树莓派4B环境配置指南，覆盖了从硬件准备到软件安装的全过程，尤其适用于那些想要在树莓派上进行深度学习、机器视觉或其他计算密集型任务的开发者和爱好者。