基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的手写数字识别
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ARMLinux armLinux即可，64位与32位系统都可运行，Paddle-Lite预编译库
- gcc g++ opencv cmake的安装（以下所有命令均在设备上操作）
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config $ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tar.gz $ tar -zxvf cmake-3.10.3.tar.gz $ cd cmake-3.10.3 $ ./configure $ make $ sudo make install
$ git clone https://github.com/hang245141253/raspi4B_num_demo
num文件夹下为项目源码
Paddle-Lite文件夹为Paddle-Lite的预测库，包含32位与64位的预测库。其中库版本是Paddle-LiteV2.6.0。
进入num文件夹，提供三个脚本。cmake.sh用于编译程序，run.sh与infer_3.sh用于预测。
执行sh cmake.sh编译代码。
执行run.sh预测0-9的28x28的灰度图像；infer_3.sh预测一个RGB三通道152x148的数字3。
以下是run.sh脚本的部分代码：
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/0.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/1.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/2.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/3.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/4.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/5.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/6.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/7.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/8.jpg
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./num ../models/num.nb ../images/9.jpg
程序会运行10次，按键盘上的“0”即可停止运行程序（注意按“0"之前需要点击一下跳出来的图片结果预测框）
项目默认环境是armlinux 64位。如果您的系统是armlinux32位的，需要自行在cmake.sh与 run.sh中将TARGET_ARCH_ABI=armv8 注释掉，并取消#TARGET_ARCH_ABI=armv7hf的注释即可。