0 环境准备
一、操作系统
VirtualBox虚拟机软件+Ubuntu24.04
选择VirtualBox（VB）原因：虽然在各个方面VM都碾压VB，但是VB是开源且免费的，而VM免费版有相关限制，VMpro（要米）；针对此项目，这个阶段只是为了验证系统闭环，即：摄像头-->模型-->推理-->输出，这个过程不需要强大的虚拟机软件，所以VB即可。
选择Ubuntu24.04原因：稳定且较新。
二、系统环境配置
首先是检查并更新软件库（强烈建议每次开机先跑一遍）
sudo apt update
sudo apt upgrate
三、安装依赖
依赖：代码正常运行所要依靠的东西 本验证阶段需要的三个核心依赖：python、onnxruntime、cv2
安装python基础环境
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv
-y：下载过程中自动帮你补齐yes
pip：用来安装、管理python的各种库
venv：用来创建虚拟环境。为了防止pip下载一些包破坏了系统的Python环境，通常在虚拟环境中使用pip下载和管理包。
验证：
python --version
pip --version
如果有对应版本号，即下载成功。
创建、打开、关闭子环境代码
创建
python3 -m venv ort_env
在终端里输
source ort_env/bin/activate
即可进入。其中，ort_env换成自己的子环境文件夹名。
在虚拟环境下输入
deactivate
即可退出。
安装onnxruntime
子环境激活的情况下运行
pip install onnxruntime
也可以用镜像
pip install onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-i 指定下载源（index）
什么是runtime？什么是onnx？
onnx：一种专门用于模型文件的拓展名。正常情况下，在模型训练阶段，模型结构通常以. py文件格式保存。在训练过程中，会产生储存权重的.pth文件。如果想把模型部署到一个算力较小，跑不动训练的地方（某些arm架构的边缘ai产品），就需要一个“静态计算图”。这张图就是onnx。
注：不是所有模型都可以导出成onnx，注意onnx的静态特性。
runtime=把代码语言解释成机器语言+安排计算的执行顺序+管理过程中的内存+调用别人优化好的计算库+安排在哪运行（GPU，CPU，...）
验证onnxruntime正确安装
import onnxruntime as ort
print("ONNX Runtime version:",ort.__version__)
print("Available providers:",ort.get_available_providers())
安装和验证cv库
安装：
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
验证；
python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
-c:让python执行字符串里的代码
摄像头透传与验证（仅用于笔记本自带摄像头）
VB的设置（非常重要！！！）
终端里输入
ls /dev/video*
sudo apt install cheese
cheese
基础环境配置到此结束，下一步，摄像头的数据流能传入模型，并简单处理每帧图像，敬请期待。
