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本智能车牌识别系统基于Raspberry Pi 5开发板搭建，通过USB摄像头采集车辆图像，利用深度学习算法实现车牌自动识别功能。本文先介绍硬件准备和系统环境搭建过程。

1、硬件配件清单

核心组件

      ①Raspberry Pi 5开发板 - 4GB内存版本

      ②5英寸触摸显示屏 - DSI接口，支持触摸功能

      ③USB摄像头 - 罗技普通摄像头

      ④Micro SD卡 - 容量至少32GB

      ⑤树莓派专用电源 - 5V/5A PD电源适配器

      ⑥散热套件 - 主动散热风扇

辅助配件

      ①DSI连接线

      ②保护外壳

      ③键盘鼠标

2、系统镜像烧录

准备工作

• ①将Micro SD卡通过读卡器连接到电脑

• ②下载并安装Rasspberry Pi Imager(下载地址：https://www.raspberrypi.com/software/)

系统配置

• ①打开Raspberry Pi Imager

• ②Device选择rpi5

• ③OS选择最新的系统，目前是基于Debian Trixie的Raspberry Pi OS

• ④存储设备选择SD卡

• ⑤Customisation按引导输入Hostname、选择地区、设置账号密码、WIFI

• ⑥开启SSH

烧录系统

• ①烧录前，确认所有配置信息无误

• ②点击"Write"按钮开始烧录

• ③等待烧录完成并验证

• ④安全弹出SD卡

3、摄像头测试

启动系统

      将烧录好的SD卡插入树莓派，连接所有外设（显示器、键盘、鼠标），接通电源启动系统。

基础配置

      打开终端，执行以下命令更新软件包：

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

      安装必要的基础工具：

sudo apt install python3-opencv opencv-data

摄像头测试

      检查摄像头是否被识别：

ls /dev/video*
lsusb | grep -i camera

      测试能否正常调用摄像头：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret: break
    cv2.imshow('Camera Live Preview', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

至此，基础环境就搭建好了。