### Lab3-1 ###

# 在樹莓派官方網頁，下載作業系統的燒錄程式
https://www.raspberrypi.com/software/



### Lab3-2 ###

# 加入下面四行 (第一行為註解) 到樹莓派的 /boot/config.txt

# Enable TTL
dtoverlay=pi3-miniuart-bt
core_freq=250
enable_uart=1



### Lab3-3 ###

# PL2303 driver for Windows (https://24h.pchome.com.tw/prod/DSAJ2B-A9009BJ6X)
http://avrtx.cn/download/USB%20driver/PL2303/pl2303_332102_64.zip



### Lab3-4 ###

# 下載 putty
https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html



### Lab3-5 ###

~$ nano myfile.txt



### Lab3-6 ###

~$ mkdir ch3		# 建立目錄
~$ rm -rf ch3		# 刪除目錄
~$ rm myfile.txt	# 刪除檔案
~$ mkdir ch3		# 建立目錄
~$ cd ch3		# 變更目錄到指定位置
~$ cd ~			# 回到家目錄



### Lab3-7 ###

~$ ifconfig wlan0		# 檢查第一張無線網卡的設定

~$ ifconfig			# 檢查所有網卡的設定



### Lab3-8 ###

~$ sudo raspi-config



### Lab3-9 ###

# 手動設定無線網卡
~$ sudo nano /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf



### Lab3-10 ###

# 下載 VNC Viewer
https://www.realvnc.com/en/connect/download/viewer/



### Lab3-11 ###

# 調整解析度分辨率
~$ sudo nano /boot/config.txt



### Lab3-12 ###

# 檢查相機狀態指令
~$ vcgencmd get_camera



### Lab3-13 ###

# WinSCP 下載
https://winscp.net/eng/download.php



### Lab3-14 ###

# Xming 下載
https://sourceforge.net/projects/xming/



### Lab3-15 ###

# 遠端開啟照片檔
~& wget https://fchart.github.io/img/koala.png
~$ gpicview koala.png &



### Lab3-16 ###

# 修改 X11Forwarding no --> yes
~$ sudo nano /etc/ssh/sshd_config



### Lab3-17 ###

~$ uname -m		# 查詢 CPU 的版本：

~$ file /bin/bash	# 查詢 OS 的版本

~$ python -V		# 顯示目前的 Python 版本

~$ python		# 進入 Python 的互動模式

>>> exit()		# 離開互動模式



### Lab3-18 ###

~$ mkdir ~/ch3 && cd ~/ch3		# 在家目錄下建立 ch3 資料夾，並進入該資料夾

~/ch3$ nano 3-1.py			# 新增一個 Python 的程式檔



### Lab3-20 (3-1.py) ###

# 暫停 5 秒後，印出 Hello World!
from time import sleep

sleep(5)
print('Hello World!')



### Lab3-21 ###

~/ch3$ python 3-1.py			# 用 python 執行程式檔



### Lab3-22 ###

~$ sudo apt-get update			# 更新軟體資料庫
~$ sudo apt-get upgrade			# 更新已安裝的軟體
~$ sudo apt-get install mousepad	# 安裝 mousepad
~$ mousepad &				# 執行 mousepad



### Lab3-23 ###

~$ sudo apt-get install thonny		# 安裝 thonny
~$ thonny &				# 執行 thonny



### Lab3-24 ###

# 安裝 virtualenv 和 virtualenvwrapper 套件
~$ sudo pip install virtualenv
~$ sudo pip install virtualenvwrapper

# 使用 pip 執行檢查目前安裝的模組，檢查是否有安裝 virtualenv 和 virtualenvwrapper 
~$ pip list



### Lab3-25 ### 

# 編輯 .bashrc 檔，新增路徑設定，以便可以執行 virtualenvwrapper
~$ sudo nano ~/.bashrc

# 加入下列三行到 .bashrc
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

# 重新載入更新的路徑設定
~$ source ~/.bashrc



### Lab3-26 ###

# 新增名為 opencv 的 Python 虛擬環境
~$ mkvirtualenv opencv -p python3

# 關閉目前虛擬環境
~$ deactivate

# 顯示已建立的虛擬環境
~$ lsvirtualenv 

# 啟動虛擬環境
~$ workon opencv

# 移除虛擬環境
~$ rmvirtualenv opencv

# 複製虛擬環境
~$ cpvirtualenv opencv opencv_new



### Lab3-27 ###

# 步驟一：更新與升級已安裝的套件
~$ sudo apt-get update		# 軟體資料庫同步，升級前都先做
~$ sudo apt-get upgrade		# 升級已安裝的軟體



### Lab3-28 ###

# 步驟二：安裝 OpenCV 的相關支援套件
# 安裝 HDF (Hierarchical Data Format version 5) 資料集的套件
~$ sudo apt-get install -y libhdf5-dev

# 安裝矩陣運算和 JPEG-2000 圖片函式庫
~$ sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
~$ sudo apt-get install -y libopenjp2-7-dev

# 安裝 QT GUI 圖形介面的套件
~$ sudo apt-get install -y libqt5gui5
~$ sudo apt-get install -y libqt5test5
~$ sudo apt-get install -y python3-pyqt5



### Lab3-29 ###

# 步驟三：新增名為 opencv 的 Python 3 虛擬環境
~$ mkvirtualenv opencv -p python3

# 檢查目前安裝的 Python 模組
(opencv) ~$ pip list



### Lab3-30 ###

# 步驟四：在虛擬環境安裝支援的 Python 套件
(opencv) ~$ pip install numpy==1.21.1
(opencv) ~$ pip install matplotlib
(opencv) ~$ pip install imutils



### Lab3-31 ###

# 步驟五：在 Python 的虛擬環境中，安裝 OpenCV
(opencv) ~$ pip install opencv-python==4.5.1.48
(opencv) ~$ pip install opencv-contrib-python==4.5.1.48

# 輸入指令來檢視虛擬環境安裝的套件清單：
(opencv) ~$ pip list


### Lab3-32 (若網路不穩，可以下載老師已經下載的 package) ###

(opencv) ~$ wget http://max543.com/debugger/class/python02/人臉辨識與物體辨識/pi4_packages.zip
(opencv) ~$ unzip pi4_packages.zip
(opencv) ~$ cd pi4_packages
(opencv) ~$ pip install numpy-1.21.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl
(opencv) ~$ pip install matplotlib-3.9.4-cp39-cp39-linux_armv7l.whl
(opencv) ~$ pip install imutils-0.5.4-py3-none-any.whl
(opencv) ~$ pip install opencv_contrib_python-4.5.1.48-cp39-cp39-linux_armv7l.whl
(opencv) ~$ pip install opencv_python-4.5.1.48-cp39-cp39-linux_armv7l.whl



### Lab3-33 ###

(opencv) ~$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
>>> exit()



### Lab3-33 ###

(opencv) ~$ wget http://max543.com/debugger/class/python02/人臉辨識與物體辨識/code/ch1.zip
(opencv) ~$ unzip ch1.zip
(opencv) ~$ cd ~/ch1
(opencv) ~/ch1$ python 1-7.py



### Lab3-34 ###

# 步驟一：下載 YOLOv5 原始碼
(opencv) ~$ deactivate						# 離開目前的虛擬環境
~$ mkvirtualenv yolov5 -p python3				# 從虛擬環境 opencv，複製出一個虛擬環境 yolov5
(yolov5) ~$ cd ~						# 先切換至到家目錄
(yolov5) ~$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5	# 下載 YOLOv5 原始碼
(yolov5) ~$ cd yolov5						# 進入 YOLOv5 資料夾



### Lab3-35 ###

# 步驟二：手動安裝所需模組
(yolov5) ~/yolov5$ pip install ipython				# 安裝 ipython 互動模式
(yolov5) ~/yolov5$ pip install matplotlib			# 安裝 matplotlib
(yolov5) ~/yolov5$ pip install numpy==1.26.0			# 安裝 numpy
(yolov5) ~/yolov5$ pip install opencv-python==4.6.0.66		# 安裝 OpenCV (需降級)
(yolov5) ~/yolov5$ pip install Pillow				# 安裝 Pillow
(yolov5) ~/yolov5$ pip install psutil				# 安裝 psutil
(yolov5) ~/yolov5$ pip install PyYAML				# 安裝 PyYAML
(yolov5) ~/yolov5$ pip install requests				# 安裝 requests
(yolov5) ~/yolov5$ pip install scipy				# 安裝 scipy



# 手動安裝下載的 torch 與 torchvision
(yolov5) ~/yolov5$ wget https://github.com/KumaTea/pytorch-arm/releases/download/v1.8.1/torch-1.8.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl			# 下載樹莓派 4B 專用的 torch
(yolov5) ~/yolov5$ pip install torch-1.8.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl										# 安裝 torch-1.8.1
(yolov5) ~/yolov5$ wget https://github.com/KumaTea/pytorch-arm/releases/download/v1.8.1/torchvision-0.9.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl		# 下載樹莓派 4B 專用的 torchvision
(yolov5) ~/yolov5$ pip install torchvision-0.9.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl									# 安裝 torchvision-0.9.1



# 安裝 QT GUI 圖形介面的套件
~$ sudo apt-get install libopenblas-dev



# 繼續安裝剩餘的模組
(yolov5) ~/yolov5$ pip install ultralytics==8.0.232		# ultralytics
(yolov5) ~/yolov5$ pip install thop				# 安裝 thop
(yolov5) ~/yolov5$ pip install tqdm				# 安裝 tqdm
(yolov5) ~/yolov5$ pip install tensorboard			# 安裝 tensorboard
(yolov5) ~/yolov5$ pip install pandas				# 安裝 pandas
(yolov5) ~/yolov5$ pip install seaborn				# 安裝 seaborn



### Lab3-36 ###

# 使用 YOLOv5 的指令稿進行攝影機偵測，第一台攝影機參數為 --source 0
(yolov5) ~/yolov5$ python detect.py --img-size 40 --iou-thres 0.3 --source 0

# 樹莓派可再使用 yolov5n.pt 降低辨識延遲
(yolov5) ~/yolov5$ python detect.py --img-size 40 --iou-thres 0.3 --weight yolov5n.pt --source 0



### Lab3-37 ###

# 在樹莓派裡直接下載 Chapter 2 的專案 (ch2.zip)
(yolov5) ~/yolov5$ wget http://max543.com/debugger/class/python02/人臉辨識與物體辨識/code/ch2.zip
(yolov5) ~/yolov5$ unzip ch2.zip && cd ~/ch2
(yolov5) ~/yolov5$ cd ./yolov5-master
(yolov5) ~/yolov5$ python detect.py --weight runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 40 --iou-thres 0.3 --source 0
(yolov5) ~/yolov5$ python detect.py --weight runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 40 --iou-thres 0.3 --source https://www.youtube.com/watch?v=1EiC9bvVGnk