要使用VNC桌面连接到树莓派，你需要确保已经安装并启动了VNC服务器。以下是连接到树莓派的步骤：





1. **在树莓派上启动VNC服务器**：

   - 打开终端或SSH连接到你的树莓派。

   - 输入以下命令以安装RealVNC的VNC服务器：

     ```
     sudo apt update
     sudo apt install realvnc-vnc-server
     # 如果是ubuntu系统需要安装这个，而不是realvnc-vnc-server
     sudo apt install tightvncserver
     ```

   - 安装完成后，你可以通过以下命令启动VNC服务器：

     ```
     vncserver :1
     ```

   - 这将创建一个VNC服务器实例，标识为`:1`。如果你想创建多个VNC服务器实例，可以使用不同的端口号。

   - 

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03316.png)


2. **设置VNC服务器密码**：

   - 首次启动VNC服务器时，它会要求你设置连接密码。输入你想要的密码并确认。

3. **连接到树莓派**：

   - 在你的电脑上下载并安装VNC Viewer软件（https://www.realvnc.com/en/connect/download/viewer/）。

   - ubuntu系统需要下载 [https://www.tightvnc.com/download.php](https://www.tightvnc.com/download.php)

   - 打开VNC Viewer并输入树莓派的IP地址，后面加上VNC服务器的端口号，格式为`IP地址:端口号`（例如：`192.168.1.100:1`）。

   ![在这里插入图片描述](/static/img/images/03317.png)

   -

![](/static/img/images/03318.png)

   - 点击连接，输入之前设置的VNC密码。

4. **连接成功**：

   - 连接成功后，你将能够远程访问树莓派的桌面界面。


如果是灰屏，需要执行：

```clike
sudo apt-get install gnome-panel
```

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03319.png)

修改xstartup为：

```clike
#!/bin/sh                                                                       
unset SESSION_MANAGER
unset DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS
export XKL_XMODMAP_DISABLE=1
export XDG_CURRENT_DESKTOP="GNOME-Flashback:GNOME"
export XDG_MENU_PREFIX="gnome-flashback-"
[ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
[ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
xsetroot -solid grey
vncconfig -iconic &
#gnome-terminal &    
#nautilus &   
gnome-session --session=gnome-flashback-metacity --disable-acceleration-check &
```

可以运行下面的命令来杀死正在Raspberry Pi上运行的现有VNC桌面。

```clike
vncserver -kill :1
```

关机后vnc也会全部掉，想开机自启动可以按照这里设置：[https://www.labno3.com/2021/08/03/setting-up-a-vnc-server-on-the-raspberry-pi/](https://www.labno3.com/2021/08/03/setting-up-a-vnc-server-on-the-raspberry-pi/)

这是连接成功后的桌面：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03320.png)

# 问询、帮助

```csharp
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
```

【树莓派】如何用电脑连接树莓派的远程桌面，灰屏解决

这里有大概的环境配置：





[https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/138048132](https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/138048132)


yolov5树莓派跑不起来，用yolov5 Lite可以：

[https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite](https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite)



## YOLOv5 Lite: 在树莓派上轻松运行目标检测

今天我将向您介绍如何使用YOLOv5 Lite在树莓派上进行目标检测。YOLOv5 Lite是一种轻量级目标检测模型，适用于资源受限的设备，如树莓派。在本文中，我将分享环境配置、项目克隆、模型部署以及示例推理的详细步骤。

### 1. 环境配置

首先，让我们配置环境以准备部署YOLOv5 Lite。以下是您需要执行的命令：

```bash
export http_proxy=http://192.168.3.2:10811
export https_proxy=http://192.168.3.2:10811
```


### 2. 克隆项目

接下来，我们将克隆YOLOv5 Lite项目。执行以下命令：

```bash
git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite.git
```

### 3. 安装依赖项

进入项目目录并安装所需的依赖项：

```bash
cd ~/YOLOv5-Lite-master/python_demo/onnxruntime
python3 -m pip install onnx onnxruntime
```

### 4. 下载模型权重

现在，让我们下载YOLOv5 Lite的模型权重，您可以通过以下链接获取：

![模型权重下载链接](/static/img/images/03330.png)

### 5. 理解end2end的含义

在YOLOv5 Lite中，我们使用end2end方法进行推理。这意味着模型内置了非极大值抑制（NMS），无需额外的后处理步骤。这样可以极大地简化代码并提高推理速度。

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03331.png)

比如对下图的左图推理，可以得到12*6的结果：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03332.png)

### 6. 示例推理

在Windows系统上，使用YOLOv5 Lite进行推理非常快速，达到了每秒100帧的速度。这使得它成为在资源受限的设备上进行实时目标检测的理想选择。

![推理速度示例](/static/img/images/03333.png)

### 7. 文件介绍

onnx推理不用管太多底层，不像mnn那样，所以更简单一点，经过上面的步骤，我们有如下文件：

（1）v5lite_e_onnx_end2end.py

（2）v5lite-e_end2end.onnx

执行v5lite_e_onnx_end2end.py就可以直接推理任意图片并保存，下图中的所有文件我放这里：

```clike
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?u=bdf8eeb84961492ba2b62f7bfee641ea&tab=BB08J2
```

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03334.png)

### 8. 把文件弄到树莓派4B执行

FPS只能达到9，即是每秒大概可以推理9帧图像。因为我们是onnx的fp32的运算，这个运算对树莓派来说还是比较大的，最快看宣传可以达到17帧，需要做一些量化之类的，我这里就不做了。

这是代码执行：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03335.png)

执行结果保存为save.jpg，打开看到：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03336.png)

### 9. 进一步尝试fp16的onnx（行不通）

是否可以使用fp16的onnx推理呢，速度会不会快一些呢，尝试一下，win上安装环境：

```clike
pip install onnxmltools  onnxconverter-common
```

执行python代码：

```clike
import onnxmltools
# 加载float16_converter转换器
from onnxmltools.utils.float16_converter import convert_float_to_float16
# 使用onnxmltools.load_model()函数来加载现有的onnx模型
# 但是请确保这个模型是一个fp32的原始模型
onnx_model = onnxmltools.load_model('./v5lite-e_end2end.onnx')
# 使用convert_float_to_float16()函数将fp32模型转换成半精度fp16
onnx_model_fp16 = convert_float_to_float16(onnx_model)
# 使用onnx.utils.save_model()函数来保存，
onnxmltools.utils.save_model(onnx_model_fp16, './v5lite-e_end2end_fp16.onnx')
```

有警告，但是文件得到了，并且是一半的大小：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03337.png)

执行推理失败了，说明转换的时候有的nms算子还是不能成功转换的，这一条路堵住了。

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03338.png)


### 10. 视频流检测

这一步就比较简单了，建立一个文件写点opencv-python的代码，进行usb摄像头检测即可：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03339.png)

所使用的代码如下，其中v5lite_e_onnx_end2end.py在文档中去搜索获取~感谢~

```clike
import cv2
from v5lite_e_onnx_end2end import yolov5_lite
if __name__ == '__main__':
    # 初始化摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0 表示第一个摄像头，如果有多个摄像头，可以尝试不同的索引
    # 加载模型
    modelpath = 'v5lite-e_end2end.onnx'  # 模型路径
    classfile = 'coco.names'  # 类别文件路径
    net = yolov5_lite(modelpath, classfile)  # 加载模型
    # 循环读取摄像头流
    while True:
        ret, frame = cap.read()  # 读取一帧图像
        if not ret:
            break  # 如果没有读取到图像，退出循环
        # 进行检测
        detected_img = net.detect(frame)
        # 显示检测结果
        cv2.imshow('YOLOv5Lite Detection', detected_img)
        # 检测按键，如果按下 q 键则退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    # 释放摄像头并关闭所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
```

--------

# 问询、帮助

```csharp
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
```

【树莓派】yolov5 Lite，目标检测，树莓派4B，推理v5lite-e_end2end.onnx，摄像头实时目标检测

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03357.png)





![在这里插入图片描述](/static/img/images/03358.png)

当你在配置你的系统时，这些指令将会非常有用。首先，你可能需要设置代理，特别是当你在一个受限的网络环境下工作时。以下是一些指令的详细说明：

### 设置代理

```clike
export http_proxy=http://192.168.3.2:10811
export https_proxy=http://192.168.3.2:10811
```

这些指令用于设置 HTTP 和 HTTPS 代理。替换 IP 地址和端口号为你的代理服务器的地址和端口号。

### 更新包列表并安装软件

```clike
apt update
apt install vim git -y
```

这些命令用于更新你的软件包列表并安装 Vim 和 Git。 `-y` 标志将自动回答安装过程中的所有提示。

### 安装编译工具和依赖项

```clike
sudo apt install -y build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev
```

这个命令安装了编译工具和各种开发库，为编译和安装其他软件做好准备。

### 安装机器学习相关的依赖项

```clike
sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake  python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-wheel python3-pillow python3-numpy
```

这个命令安装了一系列用于机器学习和深度学习的依赖项。

### 安装 OpenCV

```clike
sudo apt-get install python3-opencv
```

这个命令安装了 OpenCV，一个广泛使用的计算机视觉库。

### 克隆 YOLOv5 仓库

```clike
git clone https://github.com/Ultralytics/yolov5.git
```

这个命令从 GitHub 上克隆了 YOLOv5 仓库，一个用于目标检测的深度学习模型。

### 安装 Python 包管理工具 Pip

```clike
sudo apt install python3-pip
```

这个命令安装了 Python 的包管理工具 Pip，用于安装和管理 Python 包。

### 配置 Pip 使用清华大学镜像源

```clike
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

这个命令配置了 Pip 使用清华大学的镜像源，加快包的下载速度。

### 安装 YOLOv5 所需的 Python 依赖项

```clike
cd ~/yolov5
python3 -m pip install -r requirements.txt
```

这个命令安装了 YOLOv5 所需的 Python 依赖项，确保你可以成功运行 YOLOv5。

# 问询、帮助

```csharp
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
```

【树莓派】树莓派4B配置环境

# 下载镜像





[https://cn.ubuntu.com/download/raspberry-pi](https://cn.ubuntu.com/download/raspberry-pi)


![在这里插入图片描述](/static/img/images/03359.png)

# 写到sd卡

烧写方法：

[https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/138043283](https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/138043283)

选设备选树莓派4，选镜像，选存储卡，然后下一步：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03360.png)

查看IP 执行 `ip addr show | grep inet`

或者执行`hostname -I`

树莓派要装很多东西:

```clike
apt update
apt upgrade
apt install ssh
# 改端口和root登陆和之前一样
passwd 修改root密码
```

# 问询、帮助

```csharp
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
```

【树莓派】给树莓派刷一个ubuntu系统进去

# 下载树莓派镜像





[https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems/#raspberry-pi-os-64-bit](https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems/#raspberry-pi-os-64-bit)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03361.png)

# 下载烧写软件

[https://www.raspberrypi.com/software/](https://www.raspberrypi.com/software/)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03362.png)

# 烧写

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03363.png)

# 编辑设置

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03364.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03365.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03366.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03367.png)

# 连接树莓派4B

先搞个屏幕和鼠标键盘给树莓派，设置一下。

按ctrl+alt+T进入终端。

执行：`sudo nano /etc/ssh/sshd_config`

改一下端口，设置root可以登陆：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03368.png)

然后按ctrl+O ，然后按Enter确认保存文件。


然后按ctrl+X 退出文件编辑。

# 重启ssh

执行：`sudo service ssh restart`

查看状态：`sudo service ssh status`

是active才行：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03369.png)

# 查看树莓派IP

指令是：`host -I`

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03370.png)

# ssh远程连接

局域网就可以通过mobaxterm连接树莓派了。


# 路由器查看ip

有线连接，更简单看ip：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03371.png)




# 问询、帮助

```csharp
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
```