Компьютерное зрение для Orange Pi One (Python)

Для реализации компьютерного зрения на Orange Pi One с использованием Python и библиотек, оптимизированных для ARM-процессоров, я бы рекомендовал следующие варианты:
Dlib - мощная библиотека машинного обучения и компьютерного зрения, поддерживающая ARM-процессоры. Она предоставляет инструменты для обнаружения и распознавания лиц, а также другие алгоритмы компьютерного зрения. Dlib обычно быстрее и эффективнее, чем OpenCV на ARM-платформах.
OpenCV.io - оптимизированная версия OpenCV, специально разработанная для встраиваемых систем и ARM-процессоров. Она предлагает более легкий вес и лучшую производительность по сравнению с обычной OpenCV на ARM-платформах.
Coral - библиотека компьютерного зрения от Google, разработанная для использования с их аппаратными акселераторами Coral. Она обеспечивает высокую производительность и энергоэффективность на ARM-устройствах.
TensorFlow Lite - облегченная версия TensorFlow для встраиваемых систем и мобильных устройств. Она позволяет использовать предобученные модели машинного обучения и компьютерного зрения на ARM-процессорах.
Для установки библиотек на Orange Pi One с Armbian/Debian вы можете использовать менеджер пакетов apt или pip. Следуйте официальной документации соответствующей библиотеки для получения инструкций по установке и использованию.
Кроме того, вы можете рассмотреть возможность использования Docker-контейнеров с предустановленными библиотеками компьютерного зрения, оптимизированными для ARM-процессоров. Это может упростить процесс настройки и обеспечить более стабильную среду выполнения.
Если появятся еще вопросы, найдите нейросеть «Ложку» в телеграме https://t.me/linda_lozhka_93_bot
И вы получите ответ на любой вопрос в течение 1.7 сек