Sisukord:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2025-01-13 06:57
Selles juhendis kirjeldatakse, kuidas installida OpenCV, Tensorflow ja masinõppe raamistikud Python 3.5 jaoks, et käivitada objektide tuvastamise rakendus.
Samm: nõuded
Te vajate järgmisi üksusi:
- DragonBoard ™ 410c või 820c;
-
Linaro-alipi puhas paigaldus:
- DB410c: testitud versioonis v431. Link:
- DB820c: testitud versioonis v228. Link:
- Vähemalt 16 GB mahuga MicroSD -kaart (kui kasutate 410c);
Laadige fail alla (selle sammu lõpus), pakkige see lahti ja kopeerige MicroSD -kaardile; Märkus. Kui kasutate DB820c -d, laadige fail alla, pakkige lahti ja teisaldage käskude kasutamise hõlbustamiseks kausta/home/*USER*/.
- USB -jaotur;
- USB -kaamera (Linuxiga ühilduv);
- USB -hiir ja klaviatuur;
- Interneti -ühendus.
Tähelepanu: kui võimalik, järgige neid juhiseid DragonBoardi brauseris, hõlbustades käskude kopeerimist
2. toiming: MicroSD -kaardi paigaldamine (ainult W/ DB410c)
- Avage terminal Dragonboardis;
- Käivitage terminalis fdisk:
$ sudo fdisk -l
- Sisestage MicroSD -kaart DragonBoard MicroSD -kaardi pesasse;
- Käivitage uuesti fdisk, otsides loendist uue seadme nime (ja sektsiooni) (nt mmcblk1p1)
$ sudo fdisk -l
Minge juurkataloogi:
$ cd ~
Looge kaust:
$ mkdir sdfolder
MicroSD -kaardi paigaldamine:
$ mount / dev / sdfolder
Samm: vajalike raamistike installimine
- Avage terminal Dragonboardis;
- Minge terminalis valitud kataloogi (820c jaoks kasutage "~" ja 410c jaoks SDCard):
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Minge kausta Objektidetektori skriptid:
$ cd object_detector_tensorflow_opencv/scripts/
Käivitage keskkonna seadistamise skript:
$ sudo bash set_Env.sh
Värskendage süsteemi:
$ sudo apt värskendus
Installige need paketid:
$ sudo apt install -y protobuf-kompilaator gcc-aarch64-linux-gnu
g ++-aarch64-linux-gnu debootstrap schroot git curl pkg-config zip unzip python python-pip g ++ zlib1g-dev default-jre libhdf5-dev libatlas-base-dev gfortran v4l-utils hdf5* libhdf5* libpng-dev build-essential cmake libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvid64-dev libgtk2.0-dev libgtk-3-dev ffmpeg python-opengl
Minge sellesse kataloogi:
$ cd /usr /src
Laadige alla Python 3.5:
$ sudo wget
Paki väljavõtmine:
$ sudo tar xzf Python-3.5.6.tgz
Kustutage tihendatud pakett:
$ sudo rm Python-3.5.6.tgz
Minge kataloogi Python 3.5:
$ cd Python-3.5.6
Optimeerimiste lubamine Python 3.5 kompileerimiseks:
$ sudo./configure --enable-optimization
Kompileerige Python 3.5:
$ sudo tee altinstall
Pip- ja seadistustööriistade täiendamine:
$ sudo python3.5 -m pip install -uuenda pip && python3.5 -m pip install -uuenda seadistustööriistu
Installige numpy:
$ python3.5 -m pip install numpy
Minge valitud kataloogi:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Laadige alla Tensorflow 1.11:
$ wget
Paigaldage tensorflow:
$ sudo python3.5 -m pip install tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_aarch64.whl
OpenCV ja OpenCV Contrib hoidlate kloonimine:
$ sudo git kloon -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv.git && sudo git kloon -b 3.4
Mine kataloogi:
$ cd opencv
Looge ehituskataloog ja minge sellele:
$ sudo mkdir build && cd build
Käivitage CMake:
$ sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local -D BUILD_opencv_java = VÄLJA -D BUILD_opencv_python = VÄLJAS milline python3.5) -D PYTHON_INCLUDE_DIR =/usr/local/include/python3.5m/-D INSTALL_C_EXAMPLES = VÄLJAS -D INSTALL_PYTHON3_EXAMPLES = VÄLJAS -D EHITUSENÄITLUSED = VÄLJAS -D WITH_CUDA = VÄLJA LÜLITATUD = BUIL -DBUILD_TBB = ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE = SEES -DBUILD_opencv_xfeatures2d = OFF -D OPENGL = ON -D OPENMP = ON -D ENABLE_NEON = ON -D BUILD_PERF_TESTS = OFF -D BUILD_N_PEN moodulid..
Koostage OpenCV 4 tuumaga:
$ sudo make -j 4
Installige OpenCV:
$ sudo make install
Minge valitud kataloogi:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Minge skriptide kataloogi:
$ cd object_detector_tensorflow_opencv/scripts/
Installige Python3.5 nõuded:
$ sudo python3.5 -m pip install -r nõuded.txt --no -cache -dir
Testimport:
$ python3.5
> import cv2 >> import tensorflow
Märkus. Kui cv2 tagastab impordiviga, käivitage OpenCV ehitamiskaustas make install ja proovige uuesti
Minge valitud kataloogi:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Laadige alla kakaohoidla:
$ git kloon
Laadige alla Tensorflow mudelite hoidla:
$ git kloon
Minge sellesse kataloogi:
$ cd cocoapi/PythonAPI
Muutke faili Makefile, muutes python reale 3 ja 8 python3.5, seejärel salvestage fail (kasutades näitena nano):
$ nano Makefile
Koostage kakao:
$ sudo make
Märkus: kui käsk „make” ei kompileeri, proovige cython uuesti installida järgmiselt:
$ sudo python3.5 -m pip install cython
Kopeerige pükootoolid tensorflow /models /research kataloogi:
(820c) $ cp -r pycocotools ~/models/research/
(410c) $ cp -r pycocotools ~/sdfolder/models/research/
Minge valitud kataloogi:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Minge mudelite/uuringute kataloogi:
$ cd mudelid/uuringud
Koostage protokolliga:
$ protoc object_detection/protos/*. proto --python_out =.
Keskkonnamuutuja eksportimine:
$ export PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: `pwd`:` pwd`/õhuke
Testige keskkonda:
$ python3.5 object_detection/builders/model_builder_test.py
Märkus: see peab tagastama OK, vastasel juhul ei tööta rakendus. Kui ei, otsige vajalike raamistike installimisel hoolikalt vigu
4. samm: objektide tuvastamise API käitamine
Kui kõik raamistikud on konfigureeritud, on nüüd võimalik käivitada objektide tuvastamise API, mis kasutab OpenCV -d koos Tensorflow'ga.
Minge valitud kataloogi:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Minge objektide tuvastamise kataloogi:
$ cd object_detector_tensorflow_opencv/
Nüüd käivitage rakendus:
$ python3.5 app.py
Nüüd edastab Dragonboard videot võrgu kaudu. Väljundvideo nägemiseks avage andmebaasis brauser ja minge jaotisse "0.0.0.0: 5000".