OpenCV мен Tensorflow көмегімен Dragonboard 410c немесе 820c нысандарын анықтау: 4 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:25

Бұл нұсқаулықта объектілерді анықтау қосымшасын іске қосу үшін Python 3.5 үшін OpenCV, Tensorflow және машиналық оқыту жүйелерін орнату әдісі сипатталған.

1 -қадам: талаптар

Сізге келесі белгілер қажет болады:

• DragonBoard ™ 410c немесе 820c;

• Линаро-алиптің таза қондырғысы:

  • DB410c: v431 нұсқасында сыналған. Сілтеме:
  • DB820c: v228 нұсқасында сыналған. Сілтеме:
• Кем дегенде 16 ГБ сыйымдылығы бар MicroSD картасы (егер 410c қолданылса);

Файлды жүктеп алыңыз (осы қадамның соңында), ашыңыз және MicroSD картасына көшіріңіз; Ескертулер: Егер DB820c қолданылса, файлды жүктеп алып, пәрмендерді пайдалануды жеңілдету үшін/home/*USER*/бөліміне өтіңіз.

• USB хабы;
• USB камерасы (Linux үйлесімді);
• USB тінтуір мен пернетақта;
• Интернет байланысы.

Ескерту: Мүмкіндігінше DragonBoard шолғышында осы нұсқауларды орындаңыз, бұл командалардың көшірілуін жеңілдетеді

2 -қадам: MicroSD картасын орнату (тек W/ DB410c)

• Айдаһар тақтасындағы терминалды ашыңыз;
• Терминалда fdisk іске қосыңыз:

$ sudo fdisk -l

• MicroSD картасын DragonBoard MicroSD картасының ұясына салыңыз;
• Тізімнен жаңа құрылғының атауын (және бөлімін) іздеп fdisk қайта іске қосыңыз (мысалы, mmcblk1p1)

$ sudo fdisk -l

Түпкі каталогқа өтіңіз:

$ cd ~

Қалтаны жасаңыз:

$ mkdir sdfolder

MicroSD картасын орнатыңыз:

$ mount / dev / sdfolder

3 -қадам: Қажетті негіздерді орнату

• Айдаһар тақтасындағы терминалды ашыңыз;
• Терминалда таңдалған каталогқа өтіңіз (820c үшін «~» және 410c үшін орнатылған SDCard картасын қолданыңыз):

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Object Detector сценарийлері қалтасына өтіңіз:

$ cd object_detector_tensorflow_opencv/сценарийлер/

Орта орнату сценарийін іске қосыңыз:

$ sudo bash set_Env.sh

Жүйені жаңартыңыз:

$ sudo apt жаңарту

Мына пакеттерді орнатыңыз:

$ sudo apt install -y protobuf-compiler gcc-aarch64-linux-gnu

g ++-aarch64-linux-gnu debootstrap scroot 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 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 libvxv2 libgtk2.0-dev libgtk-3-dev ffmpeg python-opengl

Мына каталогқа өтіңіз:

$ cd /usr /src

Python 3.5 жүктеп алыңыз:

$ sudo wget

Пакетті шығарыңыз:

$ sudo tar xzf Python-3.5.6.tgz

Сығылған буманы жойыңыз:

$ sudo rm Python-3.5.6.tgz

Python 3.5 каталогына өтіңіз:

$ cd Python-3.5.6

Python 3.5 компиляциясы үшін оңтайландыруларды қосыңыз:

$ sudo./configure-қосылу-оңтайландыру

Python 3.5 құрастыру:

$ sudo altinstall жасаңыз

Пип пен орнату құралдарын жаңартыңыз:

$ sudo python3.5 -m pip install -pip && python3.5 -m pip install -setuptools жаңарту

Numpy орнату:

$ python3.5 -m pip орнату numpy

Таңдалған каталогқа өтіңіз:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Tensorflow 1.11 жүктеп алыңыз:

$ wget

Tensorflow орнатыңыз:

$ sudo python3.5 -m pip орнату tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_aarch64.whl

OpenCV және OpenCV Contrib репозиторийлерін клондау:

$ sudo git clone -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv.git && sudo git clone -b 3.4

Каталогқа өтіңіз:

$ cd ашық

Құру каталогын жасаңыз және оған өтіңіз:

$ sudo mkdir build && cd build

CMake іске қосыңыз:

$ sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = REELASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local -D BUILD_opencv_java = OFF -D BUILD_opencv_python = OFF -D BUILD_opencv_python3 = -PE_PE_TH_EPE_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_EE_EE_EE_E_EE_E_EE_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_E_0_0. қай python3.5) -D PYTHON_INCLUDE_DIR =/usr/local/include/python3.5m/-D INSTALL_C_EXAMPLES = ӨШІРУ -D INSTALL_PYTHON3_EXAMPLES = ӨШІРУ -D BUILD_EXAMPLES = ӨШІРІЛДІ -БІРІКТІ -ВУТБ_БЕКТЕСЕ_ -DBUILD_TBB = ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE = ON -DBUILD_opencv_xfeatures2d = OFF -D OPENGL = ON -D OPENMP = ON -D ENABLE_NEON = ON -D BUILD_PERF_TESTS = OFF/ON -ON/ON -ON модульдер..

4 ядролы OpenCV құрастырыңыз:

$ sudo make -j 4

OpenCV орнату:

$ sudo make install

Таңдалған каталогқа өтіңіз:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Сценарийлер каталогына өтіңіз:

$ cd object_detector_tensorflow_opencv/сценарийлер/

Python3.5 талаптарын орнатыңыз:

$ sudo python3.5 -m pip install -r талаптар.txt --no -cache -dir

Тест импорты:

$ python3.5

> импорт cv2 >> импорт тензорфлоу

Ескерту: Егер cv2 импорт қатесін қайтарса, OpenCV құрастыру қалтасында make install іске қосыңыз және әрекетті қайталаңыз

Таңдалған каталогқа өтіңіз:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Кокоапи репозиторийін жүктеңіз:

$ git клоны

Tensorflow модельдерінің репозиторийін жүктеңіз:

$ git клоны

Мына каталогқа өтіңіз:

$ cd cocoapi/PythonAPI

Makefile файлын өңдеңіз, python -ды python3.5 -ке 3 және 8 -жолға өзгертіңіз, содан кейін файлды сақтаңыз (мысалы, нано көмегімен):

$ nano Makefile

Кокоапи құрастырыңыз:

$ sudo жасаңыз

Ескерту: Егер «жасау» пәрмені компиляцияланбаса, cython -ды қайта орнатып көріңіз:

$ sudo python3.5 -m pip cython орнатыңыз

Pycocotools -ты tensorflow /model /study каталогына көшіріңіз:

(820c) $ cp -r pycocotools ~/модельдер/зерттеулер/

(410c) $ cp -r pycocotools ~/sdfolder/model/study/

Таңдалған каталогқа өтіңіз:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Модельдер/зерттеу каталогына өтіңіз:

$ cd модельдері/зерттеулер

Протоколмен құрастыру:

$ protoc object_detection/protos/*. proto --python_out =.

Экспорттық ортаның айнымалысы:

$ export PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: `pwd`:` pwd`/slim

Қоршаған ортаны тексеріңіз:

$ python3.5 object_detection/құрылысшылар/model_builder_test.py

Obs: ол OK қайтаруы керек, әйтпесе қолданба жұмыс істемейді. Олай болмаған жағдайда, қажетті жақтауды орнату барысында қатені мұқият іздеңіз

4 -қадам: Object Detection API іске қосу

Барлық құрылымдар конфигурацияланған кезде, енді Tensorflow -пен бірге OpenCV қолданатын объектілерді анықтау API -ін іске қосуға болады.

Таңдалған каталогқа өтіңіз:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Объектілерді анықтау каталогына өтіңіз:

$ cd object_detector_tensorflow_opencv/

Енді қосымшаны іске қосыңыз:

$ python3.5 app.py

Енді Dragonboard бейнені желі арқылы жібереді. Шығарылған бейнені көру үшін ДБ -де шолғышты ашып, «0.0.0.0: 5000» өтіңіз.