2.4 Python 使用
本章节主要介 绍在 Bianbu ROS 系统上使用 Python 时的一些核心要点
常用命令汇总
| 作用 | 命令 |
|---|---|
| 安装虚拟环境工具 | sudo apt install python3-venv python3-pip |
| 创建虚拟环境 | python3 -m venv myenv |
| 激活虚拟环境 | source myenv/bin/activate |
| 升级 pip (重要) | pip install --upgrade pip |
| 设置 pypi 源 | pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simplepip config set global.extra-index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple |
| 退出虚拟环境 | deactivate |
系统环境使用Python
当打开终端时，就进入了系统的默认环境，该环境内置了一个 Python 解释器，可以在终端输入 python3 进入解释器
按 ctrl + D 可以退出解释器。
which python3 查看 Python 解释器位置：
bianbu@bianbu:~$ which python3
/usr/bin/python3
系统环境的 Python 包使用 apt 来管理而非 pip ，例如，要安装 Python 的科学计算库 scipy，请运行以下命令：
sudo apt install python3-scipy
要查找使用 apt 发布的 Python 包，请使用 apt search 。在大多数情况下，Python 包使用前缀 python3-，例如，python3-numpy 对应于 Python 的 numpy 包。
注意：请不要在系统环境使用 pip 安装包，这是不推荐且不安全的行为。
使用虚拟环境
要使用虚拟环境，请创建一个容器来存储 Python 环境。您可以通过多种方法来完成此操作，具体取决于您想要使用 Python 的方式。这里以 venv 工具为例。
-
在系统的 Python 环境安装
venv：sudo apt install python3-venv python3-pip -
运行以下命令创建虚拟环境配置文件夹（其中的
myenv可以替换成任何您喜欢的名字）：python3 -m venv myenv -
执行虚拟环境配置文件夹中的
bin/activate脚本，进入虚拟环境：source myenv/bin/activate然后您应该会看到类似于以下内容的提示：
(myenv) ➜ ~myenv命令提示符前缀表示当前终端会话位于名为myenv虚拟环境中。 -
检查您是否处于虚拟环境中，请使用
pip list查看已安装软件包的列表：(myenv) ➜ ~ pip list
Package Version
------- -------
pip 24.0该列表应该比系统 Python 中安装的包列表短得多。
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您现在可以使用
pip安全地安装软件包。 在虚拟环境中使用pip安装的任何软件包都只会安装到该虚拟环境中。在虚拟环境中，python或python3命令会自动使用虚拟环境下的 Python 软件包，而不是系统环境的 Python 包。为了保证
pip的正常使用，请更新pippip install --upgrade pip例如使用
pip安装wheel包：(myenv) ➜ ~ pip install wheel
Collecting wheel
Downloading wheel-0.44.0-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB)
Downloading wheel-0.44.0-py3-none-any.whl (67 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 67.1/67.1 kB 27.9 kB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: wheel
Successfully installed wheel-0.44.0您可以通过执行
python3，然后import安装的模块来验证安装是否成功。(myenv) ➜ ~ python3
Python 3.12.3 (main, Apr 10 2024, 05:33:47) [GCC 13.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import wheel -
您可以使用
sys模块来验证当前的解释器路径是否符合预期：>>> import sys
>>> print("当前Python解释器路径:", sys.executable)
当前Python解释器路径: /home/zq-card/myenv/bin/python3 -
使用
exit()退出交互式模式：>>> exit()
(myenv) ➜ ~ -
要离开虚拟环境，请运行以下命令：
(myenv) ➜ ~ deactivate
设置进迭时空 PyPI 源
当您在虚拟环境中使用 pip 安装某些 Python 包时，如果这些包未提供适配于 RISC-V 架构的预编译 whl 安装文件，则 pip 会拉取包的源码在本地进行构建，对于底层依赖于 C/C++ 的 python 包而言，这个过程通常非常耗时且容易出现编译时的依赖问题。
为了提高开发效率，进迭时空为 RISC-V 架构构建了一些常用的 Python 包（如 numpy），这些包已经打包为 .whl 文件，供开发者在 RISC-V 平台上使用。本教程将指导您如何在 RISC-V 环境下安装并使用这些 Python 包。
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配置成额外源
pip默认支持一个主要的index-url，但是您可以通过配置多个extra-index-url来添加额外的源。pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set global.extra-index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple可以通过
pip config list查看是否成功，如果成功，可以看到以下信息。global.extra-index-url='https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple'
global.index-url='https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/' -
安装 PyPI 包
<package_name>是包名。pip install --index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple <package_name>
使用 ONNX Runtime
请确保你已经完成前面章节的学习。
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创建虚拟环境
python3 -m venv ort_env -
安装
spacemit_ortsource ort_env/bin/activate
pip install spacemit_ort终端输出如下：
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验证是否安装成功
python
>>> import onnxruntime as ort
>>> import spacemit_ort
>>> available_providers = ort.get_available_providers()
>>> print(available_providers)
['SpaceMITExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']最后输出
['SpaceMITExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']表示安装成功。Ctrl + D退出 -
安装 demo 依赖
source ort_env/bin/activate
pip install opencv-python pillow matplotlib onnx -
下载模型、标签和图片
我们提供量化好的开源模型，可从 ModelZoo 下载。理论上，onnx 的模型都可以推理，但性能比我 们量化的差点。
wget https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/ModelZoo/classification.tar.gz
tar -zxf classification.tar.gz
wget -P classification https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/ModelZoo/classification/kitten.jpg
wget -P classification https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/ModelZoo/classification/synset.txt -
运行 demo 脚本
生成 demo 文件
vim demo.py拷贝以下脚本到
demo.py里，并保存。import onnx
import numpy as np
import onnxruntime as ort
import spacemit_ort
from PIL import Image
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import time
# 读图片
def get_image(path, show=False):
with Image.open(path) as img:
img = np.array(img.convert('RGB'))
if show:
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
return img
# 图片预处理
# 预处理推理图像 -> 缩放到0~1，调整大小到256x256，取224x224的中心裁剪，标准化图像，转置为NCHW格式，转换为float32并添加一个维度以批处理图像。
def preprocess(img):
img = img / 255.
img = cv2.resize(img, (256, 256))
h, w = img.shape[0], img.shape[1]
y0 = (h - 224) // 2
x0 = (w - 224) // 2
img = img[y0 : y0+224, x0 : x0+224, :]
img = (img - [0.485, 0.456, 0.406]) / [0.229, 0.224, 0.225]
img = np.transpose(img, axes=[2, 0, 1])
img = img.astype(np.float32)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
return img
# 预测
def predict(path):
img = get_image(path, show=True)
img = preprocess(img)
ort_inputs = {session.get_inputs()[0].name: img}
start = time.time()
preds = session.run(None, ort_inputs)[0]
end = time.time()
preds = np.squeeze(preds)
a = np.argsort(preds)[::-1]
print('time=%.2fms; class=%s; probability=%f' % (round((end-start) * 1000, 2), labels[a[0]], preds[a[0]]))
#导入模型、标签并推理
with open('classification/synset.txt', 'r') as f:
labels = [l.rstrip() for l in f]
# Set the number of inference threads
session_options = ort.SessionOptions()
session_options.intra_op_num_threads = 2
# IMPORTANT: Specified SpaceMITExecutionProvider providers
session = ort.InferenceSession('classification/resnet50/resnet50.q.onnx', sess_options=session_options, providers=["SpaceMITExecutionProvider"])
img_path = 'classification/kitten.jpg'
predict(img_path)执行 demo
source ort_env/bin/activate
python demo.py结果：
time=95.15ms; class=n02123045 tabby, tabby cat; probability=13.498201
API
更多 API 请查阅官方 API Overview。
使用 gpiozero
python gpiozero 库可用于控制板子上的引脚，实现基本输入输出、PWM 等功能
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系统环境安装
sudo apt install python3-gpiozero这一步是必需的，它会开启 GPIO 的设备权限
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虚拟环境安装
python3 -m venv gpioenv
source gpioenv/bin/activate
pip install gpiozero --index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple详细使用教程参考：从 Python 使用 GPIO