Raspberry Pi安裝OpenCV與Jupyter(透過conda方法)

前言:
Anaconda/miniconda是專注於數據分析的Python發行版本，包含了conda、Python等190多個科學包及其依賴項。
conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。

• packages 管理： 可以使用 conda 來安裝、更新 、卸載工具包 ，並且它更關注於數據科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在數據分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 並不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語言的集成開發環境 Rstudio。
• 虛擬環境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環境，用於隔離不同項目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的衝突。對糾結於 Python 版本的同學們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，來分別運行不同版本的 Python 代碼。

不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。用於企業級大數據分析的Python工具。其包含了720多個數據科學相關的開源包，在數據可視化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。透過conda安裝OpenCV和Jupyter快很多，且沒有遇到錯誤。

環境:
1.Raspberry Pi 4
2.Micro SD Card 64G
3.kernel = Linux raspberrypi 5.4.51-v7l+
4.OS = Raspbian GNU/Linux 10 (buster) VERSION=”10 (buster)”

安裝:
步驟 1:下載miniconda。
$ wget http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh

步驟2:安裝miniconda。
一開始會出現License ，一直按enter會出現問你是否同意Licence，輸入yes。
$ sudo /bin/bash Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh

步驟3:安裝路徑。
輸入完yes，會問你要安裝在預設路徑 /root/minconda3，或其他地方。
我是安裝到此處:
/home/pi/miniconda3

步驟 4:加入PATH。
會問你要不要加入PATH，先輸入no，下步驟再加入PATH。

步驟5:設定PATH。
1.下面命令開啟.bashrc文件，
$ sudo nano /home/pi/.bashrc
2.在檔案最尾端加入下方文字後存檔
export PATH=”/home/pi/miniconda3/bin:$PATH”

步驟6:更改miniconda3下的所有檔案及目錄，為pi的擁有者。
$ source ~/.bashrc
$ sudo chown -R pi miniconda3

步驟 7:安裝python，會問是否同意安裝，按y。
conda config — add channels rpi
conda install python=3.6

步驟8:安裝OpenCV。
pip3 install opencv-python
conda install -y -c conda-forge opencv

步驟9:安裝Jupyter notebook。
$ conda install jupyter

步驟10:測試。
1.輸入指令Jupyter notebook，開啟jupter。

2.輸入import cv2和cv2.__version__，查詢版本。