在本系列文章中，已经介绍了如何使用SSD模型在图像中检测人物的Python代码。本文将介绍如何在树莓派设备上安装Python-OpenCV，以及如何在这个设备上运行Python代码。
首先，需要下载并安装树莓派操作系统——这是树莓派系列设备的官方操作系统。使用的是带有桌面和推荐软件的32位树莓派操作系统。操作系统可以通过磁盘映像工具安装到设备的SD卡上。对于Windows桌面，使用了Win32DiskImager。在首次启动时，系统会提示更新所有预安装的系统包——建议这样做。更新可能需要几分钟时间。
现在该在设备上安装Python-OpenCV了。有两种主要的安装方式：在设备上编译OpenCV源代码，或者在系统上安装现有的包。为了简便选择了后者。幸运的是，树莓派对Python包有很好的支持。在安装OpenCV库之前，需要安装一些先决条件，如HD5和Qt包。之后，需要为OpenCV包的进一步使用设置一个虚拟环境。安装了virtualenv和virtualenvwrapper工具，然后激活了一个名为'cv'的虚拟环境。然后，在该环境中安装了opencv-contrib-python包。这个包非常推荐，因为它包含了所有必需的OpenCV模块。
import cv2
from utils import *
from SSD import SSD
from CaffeModelLoader import CaffeModelLoader
from FrameProcessor import FrameProcessor
# 测试SSD
proto_file = r"/home/pi/Desktop/PI_RPD/mobilenet.prototxt"
model_file = r"/home/pi/Desktop/PI_RPD/mobilenet.caffemodel"
ssd_net = CaffeModelLoader.load(proto_file, model_file)
print("Caffe模型载入自: " + model_file)
proc_frame_size = 300
# MobileNet的帧处理器
ssd_proc = FrameProcessor(proc_frame_size, 1.0/127.5, 127.5)
person_class = 15
ssd = SSD(ssd_proc, ssd_net)
im_dir = r"/home/pi/Desktop/PI_RPD/test_images"
im_name = "woman_640x480_01.png"
im_path = os.path.join(im_dir, im_name)
image = cv2.imread(im_path)
print("图像读取自: " + im_path)
obj_data = ssd.detect(image)
persons = ssd.get_objects(image, obj_data, person_class, 0.5)
person_count = len(persons)
print("图像中人物数量: " + str(person_count))
Utils.draw_objects(persons, "PERSON", (0, 0, 255), image)
res_dir = r"/home/pi/Desktop/PI_RPD/results"
res_path = os.path.join(res_dir, im_name)
cv2.imwrite(res_path, image)
print("结果写入至: " + res_path)
如果代码位于一个单独的Python文件中，比如pi_rpd_run_img.pi3.py，可以通过两个连续的命令从终端启动它：
workon cv
python /home/pi/Desktop/PI_RPD/pi_rpd_run_img.pi3.py