说明：本文章来源于https://blog.csdn.net/weixin_45880057/article/details/113925609，本人根据实际经验加以改动。
一、安装系统和部署环境
1.检查硬件
笔者使用的是树莓派4B 2G版本，系统是官方32位系统，16G内存卡，树莓派v1.3CSI摄像头，提前测试好摄像头是否能够正常使用：
摄像头使用方法，先在raspi-config里面打开对于摄像头的支持：
sudo raspi-config
选择interface options
选择legacy camera并打开，重启系统。
使用树莓派系统自带的拍照软件进行测试：
raspistill -o imageTest.jpg拍照得到的照片在命令行的工作目录里面。
2.环境部署
请先更换软件源，否则下载速度会很慢：可以参考中科大镜像源的帮助：https://mirrors.ustc.edu.cn/help/raspbian.html
首先确保树莓派默认的python环境是python3，如何确定，在命令行直接输入
python观察python命令提示符是否是python3.x.x（新装系统一般都是）如果不是，请参考这位博主的文章：https://blog.csdn.net/weixin_45880057/article/details/113926491
安装所需包体
sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libcanberra-gtk*请每行单独输入。
安装pip：（大多数的系统应该是自带了pip，无需下载）
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py下载python包：
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper numpy
sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip编辑profile文件：
sudo nano ~/.profile在该文件的最后面添加如下内容：
export WORKON_HOME=/home/pi/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=/usr/local/bin/virtualenv
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
export VIRTUALENVWRAPPER_ENV_BIN_DIR=bin
重新编译：
source ~/.profile3.下载OpenCV
注意：本步骤你的下载速度可能会比较慢（我这里速度还挺快），如果比较慢请考虑使用特殊方法加速下载。
命令行的下载方法：
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.3.0.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.3.0.zip
下载的文件保存在/home/pi，解压文件（请先安装unzip）
unzip opencv.zip
mv opencv-4.3.0 opencv
unzip opencv_contrib.zip二、编译OpenCV和安装
1.编译OpenCV
首先安装编译程序cmake（应当已经预装）
sudo apt-get install cmake创建编译文件夹：
cd ~/opencv
mkdir build
cd build进行编译检查：（这一步可能需要耗时5分钟，如果你的网络好的情况下）
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.3.0/modules \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D ENABLE_VFPV3=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..注意：在此过程中，cmake需要从网络上下载文件，同理由于国内网络问题下载可能很慢（但是可以耐心等待）因此建议您使用特殊方法进行下载。
准备完成以后，会显示两个done：（直接借用原文章图片）
确认完毕以后，就可以进行编译：
sudo make -j4根据本人亲身实践，这一步大约耗时1-1.5个小时（树莓派4B 2G内存）在执行编译过程中，建议不要操作树莓派，因为观察系统性能可以发现CPU均处于100%状态，因此多余操作会影响系统性能。编译命令后面加的j4是使用的处理器核心数，当然越多越好，根据你的需求来定（树莓派4B一共有4个核心）。
关于原作者所说的在编译过程中出现的错误，我没有遇到，出现错误的原因可能是上一步准备编译下载文件的时候超时，导致编译的时候没有可用文件报错。如果你的上一步文件下载都是正常的话，应该不会出现问题的。
2.安装OpenCV
sudo make install这一步的命令执行应当较快。
执行完毕以后，可以打开python，输入import cv2如果没有报错安装就完成了。
三、使用OpenCV
首先测试摄像头：使用luvcview
sudo apt-get install luvcview
luvcview -s 640x480640x480可以根据自己的摄像头的性能进行更改，我的摄像头是CSI摄像头v1.3不带夜视功能，使用较高分辨率会画面不正常，请根据你自己的摄像头的情况测试。使用Ctrl+C退出。
下载人脸检测程序：
cd
git clone https://gitee.com/jeebus/Facial_Recognition.git
cd Facial_Recognition运行检测程序：
python3 simpleCamTest.py会弹出两个摄像头窗口，一个是彩色一个是灰度。先检测摄像头是否颠倒，如果颠倒那么每一次执行下一步操作之前都要修改程序（更改一次保存后面就不用改了）Ctrl+C退出
更改文件
cd FaceDetection
nano faceDetection.py找到While(true)部分，找到img=cv2.filp(img,-1)将-1改成1，使用Ctrl+O保存，Ctrl+X退出。这样摄像头应当是正向的。
采集人脸信息：
创建文件夹：
cd …/FacialRecognition
mkdir dataset摄像头倒置先修改代码：
nano 01_face_dataset.py找到同样的位置进行修改，保存。（这里也可以修改拍照次数，默认是30，可以增加以提高正确率，但是同样也会增加系统负载）
运行采集程序：
python3 01_face_dataset.py首先要求输入用户ID，这里只能输入数字，然后面对摄像头，会弹出一个摄像窗口并拍照，一直面对摄像头等到窗口消失即可。
训练人脸：
mkdir trainer
python3 02_face_training.py识别人脸：
摄像头倒置的先修改代码：
nano 03_face_recognition.py同样位置修改即可。
运行程序：
python3 03_face_recognition.py即可进行识别及辨别正确度。