orange_pi3(H6)香橙派玩转NAS你好！这是我的首作有什么好的建议欢迎跟我联系！开始之前：下载工具包第一步：把linux系统刷到SD卡使用balenaEtcher-Portable.exe工具进行烧录建议选择USB3.0的读卡器，否则要烧录很久很久久久久久。烧录之后软件会自动校验包烧录成功弹出SD卡，插入orangepi开发板连接上串口线使用MobaXterm监听串口上电（第一次启动会比较慢一点）orangepi3-ltslogin:rootPassword：orangepi插入网线也可以用wifi连接网络安装docker下面的选一个就行，因为源的问题可能会安装不上curl-sSLh

目录一、USB摄像头测试二、face_recognition人脸识别库的安装和测试方法三、face_recognition的测试方法face_recognition的使用        定位人脸，人脸识别，识别单张图片中人脸的关键点，识别人脸并使用方框标注，比较两个人脸是否属于一个人，识别未知图片中的人脸是谁，识别USB摄像头中的人脸，使用Web服务上传图片运行人脸识别，face_detection命令测试示例一、USB摄像头测试1)首先将USB摄像头插入到OrangePi开发板的USB接口中2)然后通过lsmod命令可以看到内核自动加载了下面的模块3)通过v4l2-ctl命令可以看到USB摄

香橙派Zero2系列文章目录一、香橙派Zero2设置开机连接wifi二、香橙派Zero2获取LinuxSDK源码三、香橙派Zero2搭建Qt环境文章目录香橙派Zero2系列文章目录前言一、下载交叉编译工具二、编译QT库1.先去网站下载Qt的资源包2.解压3.开始移植：4.编译：5.安装：三.安装QT1.配置QT1.打开qt2.点击工具-选项-Kits-编译器3.在编译器的Manual中添加GCC和C++路径为交叉编译工具的路径4.在QtVersions中添加qmake为编译好的qt目录5.构建套件Kit设置2.编译Qt任意例子3.使用打包命令打包程序上传到OrangePi4.成果总结前言主要讲

香橙派Zero2系列文章目录一、香橙派Zero2设置开机连接wifi文章目录香橙派Zero2系列文章目录前言一、调试串口的连接说明二、WIFI连接测试1.首先使用`nmclidevwifi`命令扫描周围的WIFI热点2.找到自己的wifi，准备好wifi名称和密码三、设置开机连接WiFi总结前言记录自己玩香橙派遇到的一些问题和解决一、调试串口的连接说明1.首先需要准备一个3.3v的USB转TTL模块，然后将USB转TTL模块的USB接口一端插入到电脑的USB接口中USB转TTL模块GND、TX和RX引脚需要通过杜邦线连接到开发板的调试串口上a.USB转TTL模块的GND接到开发板的GND上b.

目录一、OrangePiPCPlus的串口1.开启OrangePiPC+用于通信的串口 🔖方法一：修改/boot/orangepiEnv.txt 🔖方法二：通过orangepi-config2.基于wiringPi的串口通信Demo1.c二、Linux下的串口开发基础 1.Linux下的串口配置2.Linux串口通信Demo2.c一、OrangePiPCPlus的串口        根据官方的用户手册所描述，OrangePiPC+可用于设备通信的串口有三个，分别对应的设备文件是：/dev/ttyS1、/dev/ttyS2、/dev/ttyS3，且默认未开启（zero plus据说默认开启，总之

目录一、香橙派刷ubuntu系统和SSH登录1.Ubuntu有趣的Codename2.刷机步骤（ubuntu20.04）🔖格式化TF卡🔖烧写系统到TF卡🔖调试串口登陆系统🔖SSH登陆系统 二、开发环境准备1.香橙派ubuntu20.04换源2.VNC远程连接香橙派（1）安装VNC服务（2）VNC连接香橙派3.安装wiringPi（1）安装git工具（2）使用git下载wiringOP（3）编译安装（4）测试安装是否成功4.配置vim一、香橙派刷ubuntu系统和SSH登录刷机前准备：①TF卡（8G）、读卡器、OrangePiPCPlus②Win32DiskImager（烧写系统工具）、SDFo

目录一、香橙派刷ubuntu系统和SSH登录1.Ubuntu有趣的Codename2.刷机步骤（ubuntu20.04）🔖格式化TF卡🔖烧写系统到TF卡🔖调试串口登陆系统🔖SSH登陆系统 二、开发环境准备1.香橙派ubuntu20.04换源2.VNC远程连接香橙派（1）安装VNC服务（2）VNC连接香橙派3.安装wiringPi（1）安装git工具（2）使用git下载wiringOP（3）编译安装（4）测试安装是否成功4.配置vim一、香橙派刷ubuntu系统和SSH登录刷机前准备：①TF卡（8G）、读卡器、OrangePiPCPlus②Win32DiskImager（烧写系统工具）、SDFo

三、将best.onnx转为RKNN格式    这一步就需要我们进入到Ubuntu20.04系统中了，我的Ubuntu系统中已经下载好了anaconda，使用anaconda的好处就是可以方便的安装一些库，而且还可以利用conda来配置虚拟环境，做到环境与环境之间相互独立。       对于我来说，使用了以下命令创建了一个名为rknn_ceshi的虚拟环境condacreate-nrknn_ceshipython=3.8       之后，点击GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2把整个项目给下载下来，解压后，我们进入刚刚创立虚拟环境下安装rknn-toolki

三、将best.onnx转为RKNN格式    这一步就需要我们进入到Ubuntu20.04系统中了，我的Ubuntu系统中已经下载好了anaconda，使用anaconda的好处就是可以方便的安装一些库，而且还可以利用conda来配置虚拟环境，做到环境与环境之间相互独立。       对于我来说，使用了以下命令创建了一个名为rknn_ceshi的虚拟环境condacreate-nrknn_ceshipython=3.8       之后，点击GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2把整个项目给下载下来，解压后，我们进入刚刚创立虚拟环境下安装rknn-toolki

前言：    寒假里，博主完成了树莓派4B搭载yolofastest-V2的ncnn加速，效果挺不错的，但总感觉还是稍微差点意思，于是就购买了一块香橙派5，想要用RK3588芯片自带的NPU来加速深度学习的部署，在2023年3月4日也是完成了香橙派5的NPU加速深度学习部分，其效果也确实非常可观，在画质较低的情况下，运行速度达到了100fps以上，下面是我在B站发布的效果视频点我跳转。这篇博客也是为了总结一下玩香橙派5的时候遇到的坑。准备材料：    1、香橙派5    2、一台windows10或windows11的电脑    3、一个内部带有Ubuntu20.04的移动硬盘（如果没有，也可