Instalowanie opencv na raspberry pi przy użyciu cmake

Wcześniej komputer uzyskiwał dane wejściowe z klawiatur i myszy, teraz ewoluował, aby móc przetwarzać informacje z obrazów i filmów. Zdolność komputera (maszyny) do wydobywania, analizowania i rozumienia informacji z obrazu nazywana jest widzeniem komputerowym. W ostatnich latach zdolność widzenia komputerowego stała się wystarczająco wyrafinowana, nie tylko do rozpoznawania ludzi / przedmiotów, ale także do analizowania ich natury, a nawet odczytywania ich emocji. Wszystko to było możliwe dzięki głębokiemu uczeniu się / sztucznej inteligencji, gdzie algorytm trenował z wieloma podobnymi obrazami, aby mógł wyszukiwać informacje w nowym obrazie. Dziś technologia stała się na tyle niezawodna, że ​​może być używana w bezpieczeństwie, hotelarstwie, a nawet w portalach płatności finansowych.

Najczęściej używaną biblioteką do widzenia komputerowego jest OpenCV. Jest to otwarta, bezpłatna biblioteka wieloplatformowa firmy Intel, co oznacza, że ​​może działać na każdym systemie operacyjnym, takim jak Windows, Mac lub Linux. Wyjaśniliśmy już instalację OpenCV w systemie Windows, a także wykonaliśmy kilka manipulacji obrazami przy użyciu Python OpenCV w systemie Windows. Dziś dowiemy się, jak zainstalować bibliotekę OpenCV4 na Raspberry Pi 3, abyśmy mogli jej używać w aplikacjach wizyjnych. Pozwoli to OpenCV działać na urządzeniu przenośnym, takim jak Pi, otwierając drzwi do wielu możliwości. Więc zacznijmy

Instalowanie OpenCV na Pi jest trudnym procesem, głównie dlatego, że jest bardzo czasochłonne, a prawdopodobieństwo natknięcia się na błąd jest wysokie. Dlatego uczyniłem ten samouczek tak prostym i pouczającym, jak to tylko możliwe, w oparciu o trudności, które miałem i upewniając się, że nie napotkasz tego samego. W momencie pisania tego samouczka OpenCV wydało już wersję 4.0.1 trzy miesiące temu, ale zdecydowałem się pozostać przy poprzedniej wersji, czyli 4.0.0, ponieważ nowa wersja miała pewien problem z kompilacją.

Wymagania wstępne

Zanim zaczniemy, zakładam, że masz już zainstalowany najnowszy system operacyjny na swoim Raspberry PI i masz do niego dostęp przez SSH. Jeśli nie, postępuj zgodnie z samouczkiem Wprowadzenie do Raspberry Pi przed kontynuowaniem. Tutaj używam Rasbian Stretch zainstalowanego na Raspberry Pi 3.

Pip Instalowanie OpenCV na Raspberry PI

Jak wszyscy wiemy, python ma własnego menedżera pakietów o nazwie pip, którego można użyć do łatwego dodawania bibliotek dla Pythona. I tak, jest też sposób na użycie PIP do zainstalowania openCV w ciągu kilku minut na Pi, ale niestety nie zadziałało to dla mnie i dla wielu innych. Również instalacja przez pip nie pozwala nam uzyskać pełnej kontroli nad biblioteką OpenCV, ale mimo to, jeśli szukasz najszybszego sposobu, możesz również spróbować.

Upewnij się, że pip jest zainstalowany na twoim pi i jest zaktualizowany do najnowszej wersji. Następnie wprowadź kolejno następujące polecenia na terminalu

sudo apt-get install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libqtwebkit4 libqt4-test sudo pip zainstaluj opencv-contrib-python

Powinno to zainstalować OpenCV na twoim Pi, jeśli odniesiesz sukces w tym kroku, możesz pominąć samouczek i przewinąć w dół do kroku 13, aby sprawdzić, czy OpenCV jest poprawnie zainstalowany w Pythonie. W przeciwnym razie weź głęboki oddech i zacznij postępować zgodnie z poniższym samouczkiem.

Instalowanie OpenCV 4 na Raspberry Pi przy użyciu CMake

W tej metodzie pobierzemy pakiet źródłowy OpenCV i skompilujemy go na naszym Raspberry Pi przy użyciu CMake. Niektórzy ludzie mają tendencję do instalowania OpenCV w środowisku wirtualnym, aby mogli używać różnych wersji Pythona lub OpenCV na tej samej maszynie. Ale nie wybieram tego, ponieważ chciałbym, aby ten artykuł był krótki, a także nie widzę takiej potrzeby w najbliższym czasie.

Krok 1: Zanim zaczniemy, upewnijmy się, że system jest zaktualizowany do aktualnej wersji, aby to zrobić, wprowadź następujące polecenie

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

Powinno to pobrać wszystkie najnowsze pakiety, jeśli są dostępne, i zainstalować je. Proces zajmie 15-20 minut, więc poczekaj na to.

Krok 2: Następnie musimy zaktualizować pakiet apt-get, abyśmy mogli pobrać CMake w następnym kroku

sudo apt-get update

Krok 3: Po zaktualizowaniu oprogramowania apt-get możemy pobrać i zainstalować pakiet CMake za pomocą poniższego polecenia

sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config

Podczas instalacji CMake Twój ekran wyglądałby jak poniżej

Krok 4: Następnie zainstaluj nagłówki programistyczne Python 3 za pomocą poniższego polecenia

sudo apt-get install python3-dev

Mój już go zainstalował, więc wyświetla coś takiego.

Krok 5: Następnym krokiem byłoby pobranie pliku OpenCV Zip z GitHub. Użyj następującego polecenia, aby zrobić to samo

wget -O opencv.zip

Jak widać, pobieramy wersję 4.0.0

Krok 6: OpenCV ma kilka gotowych pakietów dla Pythona, które pomogą nam w łatwiejszym tworzeniu rzeczy zwanych wkładem OpenCV. Więc pobierzmy to również za pomocą podobnego polecenia, które jest pokazane poniżej.

wget -O opencv_contrib.zip

W tym momencie powinieneś pobrać dwa pliki zip o nazwach „opencv-4.0.0” i „opencv-contrib-4.0.0” w swoim katalogu domowym. Możesz to sprawdzić na wszelki wypadek, jeśli chcesz mieć pewność.

Krok 7: Rozpakujmy plik zip opencv-4.0.0 za pomocą następującego polecenia.

rozpakuj opencv.zip

Krok 8: Podobnie wyodrębnij plik opencv_contrib-4.0.0 za pomocą wiersza poleceń

rozpakuj opencv_contrib.zip

Krok 9: OpenCV wymaga numpy jako warunku wstępnego do pracy. Więc zainstalujmy go za pomocą poniższego polecenia.

pip install numpy

Krok 10: Teraz mielibyśmy dwa katalogi o nazwach „opencv-4.0.0” i „opencv_contrib-4.0.0” w naszym katalogu domowym. Następnym krokiem byłoby skompilowanie biblioteki Opencv, w tym celu musimy stworzyć nowy katalog o nazwie „build” w katalogu opencv-4.0.0. Wykonaj poniższe polecenia, aby zrobić to samo

cd ~ / opencv mkdir buduje kompilację cd

Krok 11: Teraz musimy uruchomić CMake dla OpenCV. Jest to miejsce, w którym możemy skonfigurować sposób kompilacji OpenCV. Upewnij się, że jesteś w ścieżce „~ / opencv-4.0.0 / build”. Następnie skopiuj poniższe wiersze i wklej w oknie terminala

CUpewnij -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / opencv_contrib-4.0.0 / modules \ -D ENABLE_NEON = ON \ -D ENABLE_VFPV3 = ON \ -D BUILD_TESTS = OFF \ -D WITH_TBB = OFF \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = OFF \ -D BUILD_EXAMPLES = OFF...

Powinien zostać skonfigurowany bez żadnych błędów i powinieneś zobaczyć tekst „ Konfiguracja zakończona” i „Generowanie zakończone”, jak pokazano poniżej.

Jeśli wystąpi jakikolwiek błąd w tym procesie, upewnij się, że wpisałeś właściwą ścieżkę i masz dwa katalogi o nazwach „opencv-4.0.0” i „opencv_contrib-4.0.0” w ścieżce katalogu domowego.

Krok 12: To byłby najbardziej czasochłonny krok. Ponownie upewnij się, że jesteś na ścieżce „~ / opencv-4.0.0 / build” i użyj następującego polecenia, aby skompilować OpenCV.

Marka –j4

To zacznie budować OpenCV i będziesz mógł zobaczyć postęp w procentach. Proces zająłby około 3-4 godzin, a jeśli zostanie całkowicie zbudowany, powinieneś zobaczyć powyższy ekran.

Polecenie „ make –j4 ” wykorzystuje wszystkie cztery rdzenie do kompilacji OpenCV. Przy 99% procentach niektórzy ludzie mogą uznać, że ukończenie procesu trwa zbyt długo, poczekaj cierpliwie i powinien zostać zakończony.

U mnie to nie działało nawet po odczekaniu godziny, więc musiałem przerwać proces i zbudować go od nowa za pomocą „make –j1” i zadziałało. Użycie make –j1 używa tylko jednego rdzenia pi i zajęłoby więcej czasu niż make j4, dlatego zaleca się użycie make j4, a następnie make j1, ponieważ większość kompilacji zostanie wykonana przez make j4.

Krok 13: Jeśli osiągnąłeś ten krok, to znaczy, że przeszedłeś przez ten proces. Ostatnim krokiem byłoby zainstalowanie libopecv za pomocą następującego polecenia.

sudo apt-get install libopencv -dev python- OpenCV

Krok 14: Wreszcie możesz sprawdzić, czy biblioteka została pomyślnie dodana, uruchamiając prosty skrypt w języku Python. Wpisz python i spróbuj „zaimportować cv2”, jak pokazano poniżej. Nie powinieneś otrzymać żadnego błędu, gdy to zrobisz.

Jeśli pojawi się ten ekran, możesz kontynuować dowolny projekt OpenCV, o którym myślisz. Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z OpenCV, możesz również zajrzeć do tego samouczka Podstawowego OpenCV. Sprawdź również nasze inne samouczki dotyczące przetwarzania obrazu.

Mam nadzieję, że ten artykuł był w stanie pomóc Ci w instalacji OpenCV na Raspberry Pi, jeśli masz jakiś problem, opublikuj go w sekcji komentarzy, a postaram się jak najlepiej go rozwiązać. Możesz także spróbować skorzystać z naszych forów, aby uzyskać więcej pytań technicznych.