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為了在樹莓派上實現物件影像辨識功能，同時不影響樹莓派原來的python運行環境，選擇建置python虛擬環境[Note1]是一個好方式，其可避免版本衝突和不同運行環境的問題。另外，一併在該虛擬環境中安裝TensorFlow[Note2]和OpenCV[Note3]等等函式庫，並確認版本是否符合需求。

建置python虛擬環境

建置python虛擬環境有venv, virtualenv, conda等方式，其中venv最為簡單易用，也符合此影像辨識的項目需求，建置步驟如下:

sudo apt install python3-venv

python3 -m venv tensorflow_env

source tensorflow_env/bin/activate

在tensorflow_env中安裝TensorFlow和OpenCV

完成tensorflow_env虛擬環境後，接續在tensorflow_env虛擬環境中，安裝TensorFlow和OpenCV兩個函式庫，如下:

pip install tensorflow
pip install opencv-contrib-python

確認tensorflow_env中TensorFlow和OpenCV的版本

為了確認安裝在tensorflow_env虛擬環境中的TensorFlow和OpenCV的版本，可先簡易撰寫一個test.py檔案，test.py程式碼如下:

import tensorflow as tf # 匯入TensorFlow函式庫 
import cv2 # 匯入OpenCV函式庫 
print(tf) print(tf.__version__) 
print(cv2) print(cv2.__version__)

在終端機執行過程和結果如下:

python /your_path/test.py<module 'tensorflow' from '/home/xxx/lib/python3.10/site-packages/tensorflow/init.py'> 2.16.1 <module 'cv2' from '/home/xxx/python3.10/site-packages/cv2/init.py'> 4.9.0

離開tensorflow_env虛擬環境

deactivate

Note:

1.之所以稱之為虛擬環境，即是與原作業系統中的python進行隔離，因此在虛擬環境中所需要的庫都需要重新安裝，避免與原系統中的python安裝庫的版本有所衝突，特別符合測試需求的環境。

2.TensorFlow 是由Google開發的一個開源的機器學習和深度學習框架，其具有高度靈活性和擴展性，可讓開發者建立和訓練神經網路模型。

3.OpenCV是一個開源的電腦視覺和機器學習軟體庫，其可以用於影像處理、視訊捕捉和分析等領域，並容易與許多程式語言搭配使用，如python和matlab等。

4.在物件影像辨識中，OpenCV一般用於影像的讀取和輸出等等處理需求，而TensorFlow則是用於加載模型格式和推論作業。