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能看出品牌方为推广花了不少心思。 

 1. 拆箱及硬件外观

看起来“乱糟糟”的测试环境： 

2. 建立调试环境

linux的应用开发环境，除了桌面端外， 远程链接才是主流开发模式，把常用连接方式都湿了一遍。 

1）ssh内网直连

出厂镜像已经预装开启了ssh，只要网络能连接就可以正常通过ssh进行接入。 

为了方便，在桌面通过ifconfig查看IP地址， 然后ssh连接：

2)串口调试接入

按手册用microusb线连接上位机，在ubuntu上位机查看串口资源。 

安装串口工具： 

sudo apt-get install screen

配置连接： 

sudo screen /dev/ttyS0 115200

打开权限

sudo chmod 777 /dev/ACM0

建立连接

sudo screen /dev/ttyACM0 115200

 顺利建立连接。

3）frp内网穿透接入，方便远程接入

服务器端指定端口6103， 运行frps服务

orangePi本地解压frp安装包，注意是arm64版本，配置服务端6104映射到本地22端口 ，运行frpc

 

 任意外网端口可以访问orangePi了：

至此， 可以通过外网愉快的访问了。 

安装其他环境备注： 

1）python和opencv库安装成功，vscode安装成功

2）远程桌面temviewer的arm64未能安装成功

3. 推流应用测试

1）摄像头测试

最简便的方法可以用ffplay测试摄像头。 

插入USB摄像头， 查看设备，可以正常识别： 

2）测试FFMPEG/FFPLAY 环境

经测试， 原厂镜像已安装FFMPEG/FFPLAY， 可正常使用（原以为要编译安装），版本为4.4.2,是比较新的版本了，不用自己折腾了。 

 ffmpeg

 ffplay

 直接用ffplay可以正常打开摄像头，获取视频，帧率跑到15帧： 

 3）测试opencv获取图像

python opencv 摄像头测试代码：

import cv2


 
def get_camera_frame():
    cap = cv2.VideoCapture(1)
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        
        if ret:
            cv2.imshow("Camera Frame", frame)
        
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break
    
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

get_camera_frame()

顺利获取摄像头图像：

4）mjpeg-streamer推流测试

拉取代码： 

git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer

安装依赖： 

sudo apt install libjipeg8-dev 

进入目录，编译： 

 

 启动服务： 

 打开网页访问： 

流畅度还可以。  

5）livego推流ffplay拉流测试，测试延时

在本地服务器构建livego服务器，参见另一篇博客： 

livego搭建推流服务器_livego 推流-CSDN博客

 运行livego服务器后，本地用ffplay拉流播放

延时大约300ms,还有很大的优化空间。

其他应用就根据项目实际开发应用来拓展了，FFMPEG基础库能用，很多推流和远程监控类应用都可以移植或扩展开发。 

opencv能用，就可以拓展基于python的AI应用，还是很方便的。 

后续重点是移植NPU应用，跑通模型。