最近两天搞了一下树莓派部署yolov5，有点难搞（这个东西有点老，版本冲突有些包废弃了等等）
最后换到ubuntu系统弄了，下面是我的整体步骤：
1.烧完ubuntu镜像后，接显示器按系统流程进行系统部署(大于16G的SD卡)，连上热点（2.4GHz，5GHz连不上）;
2.Applications进入Terminal，执行以下命令更新系统：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
（遇到y/n，输入y+回车）
python3
查看python版本（本镜像为3.10.12）;
3.接下来准备配置虚拟环境(注意后面的包都装在虚拟环境中)：
安装venv：
sudo apt-get install python3-venv
创建名为pytorch的虚拟环境：
python3 -m venv pytorch
激活虚拟环境（退出执行deactivate就行了）：
source pytorch/bin/activate
安装pip与依赖：
sudo apt install python3-pip
pip install package_name
4.接着安装依赖(虚拟环境中)：
sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython3 python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-wheel python3-pil python3-numpy
5.安装opencv:(注意：这一步会出现error，再重复几次该命令)
pip install opencv-python
检查是否安装好：
python
import cv2
安装好执行exit()退出python;
6.安装torch 与torchvision:
点开火狐浏览器，进入https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，找到与python版本和系统匹配的两个.whl包下载下来：
cpu/torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
cpu/torchvision-0.17.1-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
顺便进入github，找到yolov5-5.0版本下载下来
把刚转好的三个包移动到与pytorch同一目录下，解压yolov5-5.0
回到终端，还是pytorch虚拟环境下执行：(这里会失败几次，多执行几次命令)
pip install cpu/torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
pip isntall cpu/torchvision-0.17.1-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
检查是否安装好：
python
import torch
import torchvision
exit()
7.进入解压好的yolov5-5.0，找到requirements.txt把 numpy、opencv-python、torch和torchvision注释（前面加#)，执行命令：
cd yolov5-5.0
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
安装完成后，到这里部署已经基本完成了,后面是检测的部分了。
8. 装Thonny用来运行代码：
pip install thonny
sudo apt isntall python3-tk
pip install requests
thonny
没有这个tkinter显示不了页面，运行Thonny执行thonny命令即可。
9.使能ssh，通过WinSCP将windows里面的文件传给树莓派
退出虚拟环境
deactivate
sudo apt-get install openssh-server
sudo ps -e | grep ssh
sudo systemctl enable --now ssh
查看树莓派ip，直接查看连接热点的设备，最后去WinSCP官网https://winscp.net/eng/download.php下载软件即可，注意传文件的时候需要电脑和树莓派连着同一个热点。
下面是树莓派运行的结果：没有优化的网络运行起来帧率很低不适合实时监测
