1. 安装基础工具

sudo apt install -y git wget curl build-essential cmake python3-pip python3-venv

2. 创建Python虚拟环境

python3 -m venv ~/yolo_env
source ~/yolo_env/bin/activate

3. 配置pip镜像

mkdir -p ~/.pip
cat > ~/.pip/pip.conf << EOF
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
EOF

# 配置多个pip镜像源
mkdir -p ~/.pip
cat > ~/.pip/pip.conf << 'EOF'
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
extra-index-url = 
    https://pypi.doubanio.com/simple/
    https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
timeout = 120
retries = 5

[install]
trusted-host = 
    pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    pypi.doubanio.com
    mirrors.aliyun.com
    pypi.mirrors.ustc.edu.cn
EOF

4. 安装Python依赖

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install ultralytics opencv-python numpy

5. 测试安装

python3 << 'EOF'
from ultralytics import YOLO
import torch
import cv2

print("YOLO安装成功")
print("PyTorch版本:", torch.__version__)
print("OpenCV版本:", cv2.__version__)
EOF

太棒了！🎉 模型文件都已经复制好了！

现在在树莓派上执行以下命令来测试：

1. 进入项目目录

cd ~/yolo_project/ros_package

2. 给脚本添加执行权限

chmod +x scripts/*.sh

3. 激活Python环境

source ~/yolo_env/bin/activate

4. 测试模型加载

./scripts/test_model.sh

如果模型测试成功，接下来测试摄像头：

测试摄像头

./scripts/test_camera.sh

最后运行检测：
选择相机4

玉米病害检测

./scripts/quick_detect.sh corn 0

请告诉我测试结果！

demo_detect.py

现在把修改后的文件复制到树莓派，然后重新运行。

cd ~/yolo_project/ros_package/scripts
python3 demo_detect.py corn 4

或者，你可以在树莓派上直接运行这个命令来测试显示是否正常：

先测试摄像头是否能显示

python3 -c "
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(4)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        cv2.imshow('Test', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
"

如果这个也是黑屏，可能是树莓派的显示环境问题。试试：

设置显示环境变量后运行

export QT_QPA_PLATFORM=xcb
export DISPLAY=:0
python3 demo_detect.py corn 4

或者如果你是通过 VNC 远程连接的，可能需要：

export DISPLAY=:1
python3 demo_detect.py corn 4