🕤 🚹 👩🏻‍🍳 रास्पबेरी पाई और बीगलबोन ब्लैक के लिए क्रॉस-संकलन ओपनसीवी 4 🗻 ✊🏻 💽

सभी को नमस्कार।

जब मैं एक परियोजना के लिए अपने रास्पबेरी पर OpenCV स्थापित करना चाहता था, तो मैं परिणाम से बहुत निराश था। यह पता चला है कि Python3.7 का समर्थन करने वाले रास्पियन छवियों के नए संस्करणों के लिए, परिचित पाइप स्थापित कमांड के साथ भंडार से पुस्तकालय को स्थापित करना असंभव है।

कारणों

पाइप स्थापित करें opencv-python ने मुझे एक अप्रत्याशित परिणाम दिया: "एक ऐसा संस्करण नहीं मिला जो आवश्यकता को पूरा करता हो ..."। अभी हाल ही में, इस तरह से मैंने अपने मुख्य कंप्यूटर पर इस लाइब्रेरी को स्थापित किया, और परिणाम सकारात्मक था।

जब मैंने वक्रता के लिए खुद को डबल-चेक किया और यह सुनिश्चित किया कि मैं अभी भी टाइपो के बिना 25 वर्णों की एक कमांड को सही ढंग से टाइप करने में सक्षम था, तो यह पता लगाने का समय था कि परिणाम को और क्या प्रभावित कर सकता है।

Pypi.org पर आधिकारिक opencv-python पेज ने बहुत कुछ स्पष्ट किया है:

... ध्यान दें कि पहिया (विशेष रूप से मर्लिनक्स) प्रारूप वर्तमान में एआरएम वास्तुकला का ठीक से समर्थन नहीं करता है, इसलिए PyPI में ARM आधारित प्लेटफार्मों के लिए कोई पैकेज नहीं हैं। हालांकि, रास्पबेरी पाई के लिए opencv-python पैकेज www.piwheels.org से मिल सकते हैं।

... कृपया ध्यान दें कि पहिया प्रारूप (विशेष रूप से कई क्लिनीक) वर्तमान में एआरएम वास्तुकला का ठीक से समर्थन नहीं करता है, इसलिए PyPI में ARM- आधारित प्लेटफार्मों के लिए पैकेज नहीं हैं। हालांकि, रास्पबेरी पाई के लिए opencv-python पैकेज www.piwheels.org पर देखे जा सकते हैं।

ठीक है ...

मैंने जाँच की कि रास्पबेरी सही स्रोत से पैकेट खींच रही थी, लेकिन साइट के अंतिम ब्लॉक ने अपनी जगह पर सब कुछ डाल दिया:

पहियों ने सभी रास्पबेरी पाई मॉडल (पाई 3, पाई 2, पाई 1 और पाई जीरो) को समर्थन प्रदान किया। रास्पियन जेसी (पायथन 3.4) और रास्पियन स्ट्रेच (पायथन 3.5) के लिए पहिए प्रदान किए गए हैं। हमने नियत समय में रास्पियन बस्टर (पायथन 3.7) के लिए समर्थन जोड़ने की योजना बनाई है।

प्रदान किए गए पहिये सभी रास्पबेरी पाई मॉडल (Pi 3, Pi 2, Pi 1 और Pi Zero) का समर्थन करते हैं। व्हील सपोर्ट Raspbian Jessie (Python 3.4) और Raspbian Stretch (Python 3.5)। हम नियत समय में Raspbian Buster (पायथन 3.7) में समर्थन जोड़ने की योजना बना रहे हैं।

मैं पहले से ही एक रास्पबेरी पर OpenCV के संकलन के साथ एक नींद की रात के लिए तैयार था, लेकिन मुझे एक पुस्तकालय को पार करने के बारे में एक लेख याद आया (यह कुछ भी नहीं है कि संस्थान में शिक्षकों ने सुझाव दिया था कि हम मैनुअल के बजाय एक प्रयोगशाला बनाते हैं)। लेख से मापदंडों को थोड़ा बदल दिया है (यह python3 के लिए आयात जोड़ना आवश्यक था और जांचें कि क्या सभी लाइब्रेरी OpenCV 4.1.0 के लिए हैं), मैं वांछित परिणाम प्राप्त कर सकता हूं।

हालांकि, आलस ने हाथ उठाया और मैं इस तरह की समस्या के लिए तैयार समाधान खोजने लगा। इसलिए मैं इस लेख पर आया। उसके पीछे, मैंने पहली बार तंबूरा और अन्य शर्मनाक अनुष्ठानों के साथ नृत्य किए बिना सब कुछ एकत्र किया। मुझे लगता है कि यह लेख दूसरों के लिए उपयोगी होगा।

मैं पॉल सिलिस्टीनु द्वारा लेख " क्रॉस कम्पाइलिंग ओपनसीवी 4 फॉर रास्पबेरी पाई और बीगलबोन ब्लैक " प्रस्तुत करता हूं। शायद कोई मिनट या घंटों की बचत करेगा जो एक जासूसी कहानी खेलने की तुलना में अधिक दिलचस्प सबक पर खर्च किया जा सकता है।

अपने आप से, मैंने अनुवाद में कुछ नोट्स जोड़े, जिन्हें मैंने महत्वपूर्ण माना: [ उन्हें पाठ में हाइलाइट किया गया है ]।

पढ़ने में मजा आता है!

रास्पबेरी पाई और बीगलबोन ब्लैक के लिए क्रॉस-संकलन ओपनसीवी 4

इस लेख में, मैं आपको दिखाऊंगा कि क्रॉस-संकलन का उपयोग करके रास्पबेरी पाई और बीगलबोन ब्लैक के लिए ओपनसीवी के नवीनतम संस्करण को कैसे स्थापित किया जाए। इस लेखन के समय [ अनुवाद के समय इसका अद्यतन जुलाई १ writing , २०१ ९ है ], ओपनसीवी का नवीनतम संस्करण ४.१.० है, और मानक ओएस के साथ भेजा गया संस्करण ३.२.० है। बेशक, ओपनसीवी को सीधे स्रोत से रास्पबेरी या बीगलबोन ब्लैक में संकलित करना संभव है, लेकिन इसमें कई घंटे लग सकते हैं। और armhf के लिए OpenCV को पार करना एक प्रक्रिया है जो 20-30 मिनट तक चलती है। और, आपके कंप्यूटर की गति के आधार पर, यह और भी तेज हो सकता है।

मैं डेबियन बस्टर वर्चुअल मशीन या डॉकटर कंटेनर में निर्माण करने की सलाह देता हूं, ताकि आपके मुख्य ओएस को अव्यवस्थित न किया जाए। यदि आप बस्टर को वर्चुअल मशीन पर स्थापित करने का निर्णय लेते हैं, तो न्यूनतम बिल्ड का उपयोग करना सुनिश्चित करें [ मैं बस यही करने की सलाह देता हूं - मैंने इसे अपनी त्वचा पर जांचा ]। एक सरल प्रणाली के साथ शुरू करना बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि हमें आर्मह बिनियर और लाइब्रेरी स्थापित करने की आवश्यकता है। एक न्यूनतम प्रणाली का उपयोग करते हुए, हम मूल x86-64 संस्करणों के साथ संभावित संघर्षों से बचते हैं।

लेख में केवल रास्पबेरी प्रणाली के साथ रास्पबेरी पीआई पर काम करने का वर्णन है, लेकिन यदि आप बीगलबोन ब्लैक का उपयोग करते हैं, तो सब कुछ ठीक उसी तरह काम करना चाहिए।

मुझे लगता है कि आपके पास पहले से ही एक साफ रास्पियन स्थापित है। मैंने नवीनतम उपलब्ध डेस्कटॉप संस्करण की छवि का उपयोग किया। वास्तव में, आप रास्पियन लाइट पर लेख का अनुसरण कर सकते हैं, लेकिन मैंने अपने सभी परीक्षण जीयूआई संस्करण का उपयोग करके किया।

सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि हमारी वर्चुअल मशीन या कंटेनर अपडेट है:

sudo apt update sudo apt upgrade

अगला, आपको आर्मह आर्किटेक्चर को कनेक्ट करने की आवश्यकता है।

 sudo dpkg --add-architecture armhf sudo apt update sudo apt install qemu-user-static

इस बिंदु पर, आप अपने सिस्टम पर armhf के लिए लाइब्रेरी और एप्लिकेशन इंस्टॉल कर सकते हैं और उन्हें चला सकते हैं।

हम अजगर और C ++ के समर्थन के साथ OpenCV का निर्माण करने जा रहे हैं। आइए Python2 और Python3 स्थापित करें, साथ ही उनके लिए NumPy संधि:

 sudo apt-get install python3-dev sudo apt-get install python3-numpy sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install python-numpy

हम भी armhf वास्तुकला के लिए libpython की आवश्यकता होगी:

 sudo apt-get install libpython2-dev:armhf sudo apt-get install libpython3-dev:armhf

अगला, हम libgtk-3 को स्थापित करेंगे, जो ग्राफिकल इंटरफ़ेस के साथ सरल प्रोग्राम लिखने में सक्षम होगा। यदि आप OpenCV को विशेष रूप से ऑफ़लाइन मोड में उपयोग करने की योजना बनाते हैं, तो आप निम्न दो पुस्तकालयों को सुरक्षित रूप से अनदेखा कर सकते हैं:

 $ sudo apt install libgtk-3-dev:armhf libcanberra-gtk3-dev:armhf

हमें OpenCV (विभिन्न छवि और वीडियो प्रारूपों के लिए समर्थन) के लिए आवश्यक कई अन्य पुस्तकालय स्थापित करने की आवश्यकता है:

 sudo apt install libtiff-dev:armhf zlib1g-dev:armhf sudo apt install libjpeg-dev:armhf libpng-dev:armhf sudo apt install libavcodec-dev:armhf libavformat-dev:armhf libswscale-dev:armhf libv4l-dev:armhf sudo apt-get install libxvidcore-dev:armhf libx264-dev:armhf

इसके बाद, हम डेबियन के लिए क्रॉस-कंपाइलर स्थापित करने जा रहे हैं, जिसका उपयोग रास्पबेरी के लिए आर्मफ बायनेरिज़ बनाने के लिए किया जा सकता है:

 sudo apt install crossbuild-essential-armhf sudo apt install gfortran-arm-linux-gnueabihf

इस लेखन के समय, ऊपर टूलकिट जीसीसी संस्करण writing.३ पर आधारित है, जो कि रास्पियन के समान है।

अंत में, हम Cmake , git , pkg-config और wget स्थापित करेंगे:

 sudo apt install cmake git pkg-config wget

अगला, हम OpenCV के वर्तमान संस्करण को डाउनलोड कर सकते हैं। मैं आपको दिखाएगा कि OpenCV (डिफ़ॉल्ट और कंट्री लाइब्रेरी) का पूर्ण संस्करण कैसे स्थापित किया जाए:

 cd ~ mkdir opencv_all && cd opencv_all wget -O opencv.tar.gz https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.tar.gz tar xf opencv.tar.gz wget -O opencv_contrib.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.tar.gz tar xf opencv_contrib.tar.gz rm *.tar.gz

हमें GTK + समर्थन को सफलतापूर्वक बनाने के लिए आवश्यक दो सिस्टम चर को अस्थायी रूप से बदलने की आवश्यकता है:

 export PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig export PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig

फिलहाल, हम OpenCV बिल्ड स्क्रिप्ट बनाने के लिए Cmake का उपयोग कर सकते हैं:

 cd opencv-4.1.0 mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv-4.1.0 \ -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_all/opencv_contrib-4.1.0/modules \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D ENABLE_NEON=ON \ -D ENABLE_VFPV3=ON \ -D BUILD_TESTS=OFF \ -D BUILD_DOCS=OFF \ -D PYTHON2_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7 \ -D PYTHON2_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so \ -D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python2/dist-packages/numpy/core/include \ -D PYTHON3_INCLUDE_PATH=/usr/include/python3.7m \ -D PYTHON3_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.7m.so \ -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \ -D BUILD_OPENCV_PYTHON2=ON \ -D BUILD_OPENCV_PYTHON3=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

मापदंडों का विवरण

CMAKE_INSTALL_PREFIX - निर्देशिका जहां एकत्रित डेटा स्थित होगी
CMAKE_TOOLCHAIN_FILE - Cmake दिखाने वाला पैरामीटर क्रॉस-संकलन क्या होगा
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH - अतिरिक्त OpenCV मॉड्यूल के लिए पथ
OPENCV_ENABLE_NONFREE = ON - असेंबली में पेटेंट किए गए एल्गोरिदम शामिल करें
कृपया ध्यान दें कि SIFT और SURF एल्गोरिदम के उपयोग के लिए पेटेंट प्रतिबंध लागू होते हैं। और यदि आप वाणिज्यिक उपयोग के लिए कोडांतरण पर योजना बना रहे हैं, तो इस बारे में सोचें कि क्या आपको उनकी आवश्यकता है और सीमाएं देखें।
ENABLE_NEON = ON - ARM के लिए अनुकूलन के लिए NEON निर्देशों को सक्षम करें
ENABLE_VFPV3 = ON - ARM के लिए अनुकूलन के लिए VFPv3-D32 निर्देशों को सक्षम करें
BUILD_TESTS = OFF - भवन परीक्षण के लिए नियम अक्षम करें (यह तेज़ होगा)
BUILD_DOCS = OFF - प्रलेखन बनाने के लिए नियम अक्षम करें
PYTHON2_INCLUDE_PATH - python2.7 के लिए पथ
PYTHON2_LIBRARIES - पहले डाउनलोड की गई libpython2 लाइब्रेरी का पथ
PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS - python2.7 के लिए NumPy का पथ
PYTHON3_INCLUDE_PATH - python3 के लिए पथ
PYTHON3_LIBRARIES - पहले डाउनलोड की गई libpython3 लाइब्रेरी का पथ
PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS - पायथन 3 के लिए NumPy का पथ
BUILD_OPENCV_PYTHON2 = ON - असेंबली में python2 के लिए नियम शामिल करें
BUILD_OPENCV_PYTHON3 = ON - असेंबली में python4 के लिए नियम शामिल करें
BUILD_EXAMPLES = OFF - सभी उदाहरणों को इकट्ठा करने के लिए नियमों को अक्षम करें

यदि आपके पास त्रुटियां नहीं थीं, तो परिणामस्वरूप आपको असेंबली फ़ोल्डर में एक मेकफाइल प्राप्त होगा। अब हम वास्तविक निर्माण शुरू कर सकते हैं:

 make -j16

[ लेख विधानसभा के दौरान 16 समानांतर प्रक्रियाओं को इंगित करता है, लेकिन इस पैरामीटर को आपके होस्ट ओएस के लिए चयनित करने की आवश्यकता होगी ]

बिल्ड चरण पूरा होने के बाद, हम लाइब्रेरी स्थापित कर सकते हैं:

 sudo make install/strip

फिर हमें लाइब्रेरी का नाम बदलने की आवश्यकता है, जिसे इंस्टॉलर ने गलती से x86_64 लाइब्रेरी कहा है, हालांकि वास्तव में यह armhf है:

 cd /opt/opencv-4.1.0/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7/ sudo cp cv2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

आइए स्थापना फ़ोल्डर को संपीड़ित करें और घर निर्देशिका में संग्रह को सहेजें:

 cd /opt tar -cjvf ~/opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 opencv-4.1.0 cd ~

हमारे जीवन को आसान बनाने के लिए, मैंने opencv.pc नाम की एक साधारण pkg-config settings फाइल भी तैयार की। आप इसे इस तरह से डाउनलोड कर सकते हैं:

 git clone https://gist.github.com/sol-prog/ed383474872958081985de733eaf352d opencv_cpp_compile_settings cd opencv_cpp_compile_settings cp opencv.pc ~ cd ~

[ वास्तव में, मेजबान मशीन पर ऐसा करना आवश्यक नहीं है। आप फ़ाइल को सीधे रास्पबेरी में डाउनलोड कर सकते हैं। लेकिन लेखक इसे इसी क्रम में करना चाहते हैं ]

opencv.pc

चूंकि फ़ाइल अपेक्षाकृत छोटी है, मुझे इसे लेख के पाठ में सम्मिलित करने दें:

 libdir = /opt/opencv-4.1.0/lib includedir = /opt/opencv-4.1.0/include/opencv4 Name: OpenCV Description: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open source computer vision and machine learning software library. Version: 4.1.0 Libs: -L${libdir} -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_calib3d -lopencv_ccalib -lopencv_core -lopencv_datasets -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_gapi -lopencv_hfs -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_img_hash -lopencv_imgproc -lopencv_line_descriptor -lopencv_ml -lopencv_objdetect -lopencv_optflow -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_photo -lopencv_plot -lopencv_quality -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_shape -lopencv_stereo -lopencv_stitching -lopencv_structured_light -lopencv_superres -lopencv_surface_matching -lopencv_text -lopencv_tracking -lopencv_videoio -lopencv_video -lopencv_videostab -lopencv_xfeatures2d -lopencv_ximgproc -lopencv_xobjdetect -lopencv_xphoto Cflags: -I${includedir} -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_calib3d -lopencv_ccalib -lopencv_core -lopencv_datasets -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_gapi -lopencv_hfs -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_img_hash -lopencv_imgproc libdir = /opt/opencv-4.1.0/lib includedir = /opt/opencv-4.1.0/include/opencv4 Name: OpenCV Description: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open source computer vision and machine learning software library. Version: 4.1.0 Libs: -L${libdir} -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_calib3d -lopencv_ccalib -lopencv_core -lopencv_datasets -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_gapi -lopencv_hfs -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_img_hash -lopencv_imgproc -lopencv_line_descriptor -lopencv_ml -lopencv_objdetect -lopencv_optflow -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_photo -lopencv_plot -lopencv_quality -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_shape -lopencv_stereo -lopencv_stitching -lopencv_structured_light -lopencv_superres -lopencv_surface_matching -lopencv_text -lopencv_tracking -lopencv_videoio -lopencv_video -lopencv_videostab -lopencv_xfeatures2d -lopencv_ximgproc -lopencv_xobjdetect -lopencv_xphoto Cflags: -I${includedir} -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_shape -lopencv_stereo -lopencv_stitching -lopencv_structured_light -lopencv_superres -lopencv_surface_matching -lopencv_text -lopencv_tracking -lopencv_videoio -lopencv_video -lopencv_videostab -lopencv_xfeatures2d -lopencv_ximgproc -lopencv_xobjdetect libdir = /opt/opencv-4.1.0/lib includedir = /opt/opencv-4.1.0/include/opencv4 Name: OpenCV Description: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open source computer vision and machine learning software library. Version: 4.1.0 Libs: -L${libdir} -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_calib3d -lopencv_ccalib -lopencv_core -lopencv_datasets -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_gapi -lopencv_hfs -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_img_hash -lopencv_imgproc -lopencv_line_descriptor -lopencv_ml -lopencv_objdetect -lopencv_optflow -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_photo -lopencv_plot -lopencv_quality -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_shape -lopencv_stereo -lopencv_stitching -lopencv_structured_light -lopencv_superres -lopencv_surface_matching -lopencv_text -lopencv_tracking -lopencv_videoio -lopencv_video -lopencv_videostab -lopencv_xfeatures2d -lopencv_ximgproc -lopencv_xobjdetect -lopencv_xphoto Cflags: -I${includedir}

Opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 और opencv.pc को अपने होम फोल्डर से RPi में कॉपी करें।

लेख के अगले भाग में, मुझे लगता है कि आप पहले से ही अपने रास्पबेरी पाई पर सब कुछ कर रहे हैं ।

सुनिश्चित करें कि आपके आरपीआई में हमारे द्वारा उपयोग किए गए सभी विकास पुस्तकालय हैं। पहले की तरह, यदि आप GTK + का उपयोग करने की योजना नहीं बनाते हैं, तो निम्न आदेशों की पहली पंक्ति को अनदेखा करें। यदि आप रास्पियन के पूर्ण संस्करण का उपयोग कर रहे हैं, तो इनमें से अधिकांश पुस्तकालय पहले से ही स्थापित होने चाहिए:

 sudo apt install libgtk-3-dev libcanberra-gtk3-dev sudo apt install libtiff-dev zlib1g-dev sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

अपने आरपीआई के / ऑप्ट फ़ोल्डर में लाइब्रेरी को खोलना और स्थानांतरित करना:

 tar xfv opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 sudo mv opencv-4.1.0 /opt

आप चाहें तो आर्काइव को हटा सकते हैं:

 rm opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2

इसके बाद, opencv.pc को एक फोल्डर में ले जाएँ जहाँ pkg-config इसे पा सकता है:

 sudo mv opencv.pc /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig

ताकि ऑपरेटिंग सिस्टम OpenCV पुस्तकालयों को पा सके, हमें उन्हें पुस्तकालय पथ में जोड़ने की आवश्यकता है:

 echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/opt/opencv-4.1.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> .bashrc source .bashrc

लॉग आउट करें और टर्मिनल को लॉग इन या रीस्टार्ट करें।

अगला, कुछ प्रतीकात्मक लिंक बनाएं जो पायथन को नए बनाए गए पुस्तकालयों को लोड करने की अनुमति देगा:

 sudo ln -s /opt/opencv-4.1.0/lib/python2.7/dist-packages/cv2 /usr/lib/python2.7/dist-packages/cv2 sudo ln -s /opt/opencv-4.1.0/lib/python3.7/dist-packages/cv2 /usr/lib/python3/dist-packages/cv2

इस बिंदु पर, आप C ++ या अजगर से OpenCV लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं।
इस लेख के लिए भंडार में , आप C ++ और पायथन में कई परीक्षण कार्यक्रम पा सकते हैं। आप कमांड का उपयोग करके अपने पाई पर कोड डाउनलोड कर सकते हैं:

 git clone https://github.com/sol-prog/raspberry-pi-opencv.git cd raspberry-pi-opencv/tests

दो स्टैंडअलोन परीक्षण हैं जिनका उपयोग आप तब भी कर सकते हैं जब आपके पास अपने आरपीआई से जुड़ा कोई डिस्प्ले न हो: cli_cpp_test.cpp और cli_python_test.py। मैंने दो ग्राफिक्स टेस्ट भी शामिल किए हैं जिनमें डिस्प्ले की आवश्यकता होती है: gui_cpp_test.cpp और gui_python_test.py।

आप C ++ परीक्षण निम्नानुसार बना और चला सकते हैं:

 g++ cli_cpp_test.cpp -o cli_cpp_test `pkg-config --cflags --libs opencv` ./cli_cpp_test

और, यदि आपके पास अपने आरपीआई से जुड़ा डिस्प्ले है:

 g++ gui_cpp_test.cpp -o gui_cpp_test `pkg-config --cflags --libs opencv` ./gui_cpp_test

यहाँ मेरे ++ पर चल रहे C ++ GUI परीक्षण का एक स्क्रीनशॉट है:

पायथन परीक्षणों के लिए, उपयोग करें:

 python3 cli_python_test.py

या

 python3 gui_python_test.py

एक नोट के रूप में, आपके डेबियन x86-64 सिस्टम पर OpenCV का उपयोग करके C ++ प्रोग्राम्स को क्रॉस-कंपाइल करना और अपने RPi पर बाइनरी कोड चलाना भी संभव है।

[ लेख में आगे कहा गया है, लेखक रास्पबेरीपीआई के लिए प्रोग्रामिंग पर डेरेक मोलॉय की पुस्तक पढ़ने की सलाह देता है। आप मूल लेख में पुस्तक के लिए रेफरल लिंक पा सकते हैं ]।
मूल लेख का लिंक

खुद से एक छोटा सा जोड़

मैंने एक Dockerfile तैयार किया जो आपको वर्चुअल मशीन को तैनात किए बिना लेख से सभी चरणों को निष्पादित करने की अनुमति देगा।

स्थापना प्रक्रिया:
एक डॉकरफ़ाइल बनाएँ।

 mkdir opencv && cd opencv && mkdir armhf_opencv touch armhf_opencv/Dockerfile nano armhf_opencv/Dockerfile

अगला, हम कोड को डॉकरफाइल में पेस्ट करते हैं और उसके बाद हम छवि की असेंबली शुरू करते हैं।

 docker image build armhf_opencv/

बिल्ड पूर्ण होने के बाद, आपको असेंबल की गई छवि के पहचानकर्ता को देखना चाहिए:

 >>> Successfully built babdc99ba2d8

हम इस पहचानकर्ता का उपयोग छवि के लिए टैग सेट करने और उसे चलाने के लिए करते हैं:

 docker tag babdc99ba2d8 armhf_opencv:latest docker run armhf_opencv

कंटेनर शुरू करने के बाद, इकट्ठे संग्रह और उसमें से opencv.pc फ़ाइल को पंप करना आवश्यक है। ऐसा करने के लिए, हमें इसके पहचानकर्ता की आवश्यकता है:

 docker container ls --all >>> CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES >>> 369dff5a0a9b armhf_opencv "bash" 9 seconds ago Exited (0) 7 seconds ago affectionate_wu

वर्तमान निर्देशिका के लिए आवश्यक फ़ाइलों की प्रतिलिपि बनाएँ:

 docker cp 369dff5a0a9b:/root/opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 ./ docker cp 369dff5a0a9b:/root/opencv.pc ./

उसके बाद, मैं छवि को हटाने की सलाह देता हूं, क्योंकि यह 2.5GB की जगह लेता है।

1659 के साथ मेरे i59600K पर docker के निर्माण में लगभग 30-40 मिनट का समय लगा, और रिपॉजिटरी से डेटा डाउनलोड करने में काफी समय लगा।

इसके अलावा, रास्पबेरी पाई पर अधिष्ठापन प्रक्रिया लेख में वर्णित से अलग नहीं है।

खुद डॉकफाइल:

 FROM debian:buster USER root RUN apt update && apt upgrade RUN dpkg --add-architecture armhf && \ apt update && apt install -y qemu-user-static RUN apt install -y python3-dev python3-numpy python-dev python-numpy RUN apt install -y libpython2-dev:armhf libpython3-dev:armhf \ libgtk-3-dev:armhf libcanberra-gtk3-dev:armhf \ libtiff-dev:armhf zlib1g-dev:armhf \ libjpeg-dev:armhf libpng-dev:armhf \ libavcodec-dev:armhf libavformat-dev:armhf \ libswscale-dev:armhf libv4l-dev:armhf \ libxvidcore-dev:armhf libx264-dev:armhf RUN apt install -y crossbuild-essential-armhf gfortran-arm-linux-gnueabihf RUN apt install -y cmake git pkg-config wget RUN mkdir opencv_all && cd opencv_all && \ wget -O opencv.tar.gz https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.tar.gz && \ tar -xf opencv.tar.gz -C /tmp && \ wget -O opencv_contrib.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.tar.gz && \ tar -xf opencv_contrib.tar.gz -C /tmp && \ rm *.tar.gz && \ export PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig && \ export PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig && \ cd /tmp/opencv-4.1.0 && mkdir build && cd build && \ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv-4.1.0 \ -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/tmp/opencv_contrib-4.1.0/modules \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D ENABLE_NEON=ON \ -D ENABLE_VFPV3=ON \ -D BUILD_TESTS=OFF \ -D BUILD_DOCS=OFF \ -D PYTHON2_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7 \ -D PYTHON2_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so \ -D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python2/dist-packages/numpy/core/include \ -D PYTHON3_INCLUDE_PATH=/usr/include/python3.7m \ -D PYTHON3_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.7m.so \ -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \ -D BUILD_OPENCV_PYTHON2=ON \ -D BUILD_OPENCV_PYTHON3=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. && \ make -j6 && make install/strip RUN cd /opt/opencv-4.1.0/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7/ && \ cp cv2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so RUN cd /opt && tar -cjvf /root/opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 opencv-4.1.0 RUN git clone https://gist.github.com/sol-prog/ed383474872958081985de733eaf352d opencv_cpp_compile_settings && \ cd opencv_cpp_compile_settings && \ cp opencv.pc /root/

रास्पबेरी पाई और बीगलबोन ब्लैक के लिए क्रॉस-संकलन ओपनसीवी 4

रास्पबेरी पाई और बीगलबोन ब्लैक के लिए क्रॉस-संकलन ओपनसीवी 4

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