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1. 安裝 Python venv 虛擬環境
首先，確認安裝了 python3-venv 库，用來創建虛擬環境的工具。執行以下命令安裝：
[bash代碼]
sudo apt install python3-venv
2. 創建虛擬環境
在您的主目錄中或任何您希望存放虛擬環境的地方，創建一個資料夾並在其中建立虛擬環境：
[bash代碼]
python3 -m venv tensorflow_env
將在當前目錄下創建一個名為 tensorflow_env 的虛擬環境。
3. 啟動虛擬環境
為了啟動虛擬環境，執行：
[bash代碼]
source tensorflow_env/bin/activate
啟動後，應會看到命令行提示符變更為 (tensorflow_env)，表示當前已經進入虛擬環境。
4. 安裝 TensorFlow 和 OpenCV
在虛擬環境中，可用 pip 安裝所需的 Python 函式庫。首先，安裝 TensorFlow 和 OpenCV：
[bash代碼]
pip install tensorflow
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
會安裝 TensorFlow 和 OpenCV 相關的套件。
5. 確認版本
為了確認您安裝的 TensorFlow 和 OpenCV 的版本，可創建一個簡單的 Python 腳本來檢查版本。創建一個 test.py 文件，並加入以下代碼：
[python代碼]
import tensorflow as tf # 匯入 TensorFlow 函式庫
import cv2 # 匯入 OpenCV 函式庫
print(tf) # 輸出 TensorFlow 模組
print(tf.__version__) # 輸出 TensorFlow 版本
print(cv2) # 輸出 OpenCV 模組
print(cv2.__version__) # 輸出 OpenCV 版本
然後執行該腳本來檢查安裝的版本：
python test.py
輸出結果應該會顯示安裝的版本，如：
[javascript代碼]
<module 'tensorflow' from '/home/raspberry/python-venv/tensorflow_env/lib/python3.10/site-packages/tensorflow/__init__.py'>
2.16.1
<module 'cv2' from '/home/raspberry/python-venv/tensorflow_env/lib/python3.10/site-packages/cv2/__init__.py'>
4.9.0
6. 離開虛擬環境
當完成工作後，可用 deactivate 命令退出虛擬環境：
[bash代碼]
deactivate
小提示：
虛擬環境：虛擬環境的作用是隔離不同專案之間的依賴，確保它們不會互相影響，並避免與系統的 Python 環境衝突。
TensorFlow和OpenCV：TensorFlow用於深度學習模型的訓練和推論，而OpenCV主要用於圖像處理和視覺分析。在物件影像辨識任務中，TensorFlow可用來處理模型的訓練和推論，OpenCV則用於影像讀取、預處理及顯示。
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