1.1、根据官方镜像文件
下载地址：https://rvspace.org/zh/application/Application
如下图所示，官方提供的镜像有9个版本，我应该是使用的第一个版本的镜像Debian。之后就出现了各种问题，和官方的应用指南就对不上了，少了很多功能，也没有相关的程序小样。开始自己搭建之路。。。
1.2、官方教程文件
官方文件的GPIO、PWM到图像识别，看里面的操作都很简单，然在我这里全部不能通用，只能一步步的搭建运行环境。
1.3、apt-get安装软件工具报错
1.3.1、工具命令不可用
使用sudo apt-get install python3-opencv 报错
1.3.2、报错解决方法
E: Unmet dependencies. Try 'apt --fix-broken install' with no packages (or specify a solution).
在使用apt-get是提示以上报错信息。大概意思是：未设置依赖项。尝试“apt–fix broken install”，不使用包（或指定解决方案）根据问题提示信息，是由于所依赖的包linux-image-4.10.0-35-generic并没有被正确安装导致。linux-image-x.x.x是内核文件，从提示信息上看，应该是升级过程中断导致的问题。
执行修复命令，并重新执行更新和升级，确保完整修复问题。
sudo apt --fix-broken install
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
至此解决完毕，解决前所有的使用此命令安装的软件都没安装成功。
1.4、OpenVC安装
1）首先车看是否已经安装了OpenCV软件包，使用dpkg命令查看
dpkg -l | grep libopencv
2）OpenCV安装
sudo apt-get install python3-opencv
1.5、Git安装
如下图所示，刚开始使用git命令是报错的。
sudo apt-get install git
二、软件开发
2.1、官方教程文件
根据教程指导文件显示，cd /usr/share/doc/opencv-doc/examples/python/ 路径下会有写好的例程，然我这里没有此路径，顾自己开发程序。倒很像看看官方的代码，目前还没找到。。
2.2 Python边缘检测
1、将图片上传到开发板指定路径下
2、在命令行界面直接敲代码测试，验证开发环境。
python3
>>> import cv2
>>> lena=cv2.imread("lenacolor.png")
>>> print(lena)
3、边缘检测程序开发
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("x.jpg")
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
min_HSV = np.array([0 ,10,80], dtype = "uint8")
max_HSV = np.array([33, 255, 255], dtype = "uint8")
mask = cv2.inRange(hsv, min_HSV, max_HSV)
reusult = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("reusult",reusult)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
4、实际运行
在这里使用的命令和以往不同，正常运行python脚本使用./dome.py就行，我这开发环境应该是有疏漏需要使用python3 dome.py才可以正常云心
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