INHOUDSOPGAWE:
2025 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2025-01-13 06:56
Hierdie instruksies beskryf hoe u OpenCV-, Tensorflow- en masjienleerraamwerke vir Python 3.5 installeer om die Object Detection -toepassing uit te voer.
Stap 1: Vereistes
U benodig die volgende items:
- 'N DragonBoard ™ 410c of 820c;
-
'N Skoon installasie van Linaro-alip:
- DB410c: getoets in weergawe v431. Skakel:
- DB820c: getoets in weergawe v228. Skakel:
- Minstens 'n MicroSD -kaart van 16 GB (as u die 410c gebruik);
Laai die lêer af (aan die einde van hierdie stap), pak dit uit en kopieer dit na die MicroSD -kaart.
- 'N USB -hub;
- 'N USB -kamera (Linux -versoenbaar);
- 'N USB -muis en sleutelbord;
- 'N Internetverbinding.
Let op: volg hierdie instruksies in die DragonBoard -blaaier, indien moontlik, om die opdragte te kopieer
Stap 2: Monteer die MicroSD -kaart (slegs W/ DB410c)
- Maak die terminale in die Dragonboard oop;
- In die terminale uitvoer fdisk:
$ sudo fdisk -l
- Plaas die MicroSD -kaart in die DragonBoard MicroSD -kaartgleuf;
- Begin fdisk weer en soek die naam (en partisie) van die nuwe toestel in die lys (bv. Mmcblk1p1)
$ sudo fdisk -l
Gaan na die wortelgids:
$ cd ~
Skep 'n gids:
$ mkdir sdfolder
Monteer die MicroSD -kaart:
$ mount / dev / sdfolder
Stap 3: Die installering van die vereiste raamwerke
- Maak die terminale in die Dragonboard oop;
- Gaan in die terminale na 'n gekose gids (met behulp van "~" vir die 820c en die gemonteerde SDCard vir die 410c):
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Gaan na die gids Object Detector scripts:
$ cd object_detector_tensorflow_opencv/scripts/
Begin die omgewingopstellingskrip:
$ sudo bash set_Env.sh
Dateer die stelsel op:
$ sudo apt -opdatering
Installeer hierdie pakkette:
$ sudo apt install -y protobuf-compiler 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 libxvidcore-dev libxvidcore libgtk2.0-dev libgtk-3-dev ffmpeg python-opengl
Gaan na hierdie gids:
$ cd /usr /src
Laai Python 3.5 af:
$ sudo wget
Pak die pakket uit:
$ sudo tar xzf Python-3.5.6.tgz
Vee die saamgeperste pakket uit:
$ sudo rm Python-3.5.6.tgz
Gaan na die Python 3.5 -gids:
$ cd Python-3.5.6
Aktiveer optimalisering vir die Python 3.5 -samestelling:
$ sudo./configure-enable-optimizations
Stel Python 3.5 saam:
$ sudo maak altinstall
Gradeer pip en opstelhulpmiddels op:
$ sudo python3.5 -m pip install -upgrade pip && python3.5 -m pip install -upgrade setuptools
Installeer numpy:
$ python3.5 -m pip installeer numpy
Gaan na die gekose gids:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Laai Tensorflow 1.11 af:
$ wget
Installeer tensorflow:
$ sudo python3.5 -m pip installeer tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_aarch64.whl
Kloon OpenCV en OpenCV Contrib -bewaarplekke:
$ sudo git kloon -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv.git && sudo git kloon -b 3.4
Gaan na gids:
$ cd opencv
Skep die bougids en gaan daarna:
$ sudo mkdir build && cd build
Begin CMake:
$ sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local -D BUILD_opencv_java = OFF -D BUILD_opencv_python = OFF -D BUILD_opencv_python3 = PYTON_DUT (PYTHON3_EF) watter python3.5) -D PYTHON_INCLUDE_DIR =/usr/local/include/python3.5m/-D INSTALL_C_EXAMPLES = OFF -D INSTALL_PYTHON3_EXAMPLES = OFF -D BUILD_EXAMPLES = OFF -D WITH_CUDA = OFF -D BUILD_ -DBUILD_TBB = AAN -D OPENCV_ENABLE_NONFREE = AAN -DBUILD_opencv_xfeatures2d = OFF -D OPENGL = ON -D OPENMP = ON -D ENABLE_NEON = ON -D BUILD_PERF_TESTS = OFF -D BUILD_OPENC_D.. modules..
Stel OpenCV saam met 4 kerns:
$ sudo maak -j 4
Installeer OpenCV:
$ sudo installeer
Gaan na die gekose gids:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Gaan na scripts -gids:
$ cd object_detector_tensorflow_opencv/scripts/
Installeer Python3.5 -vereistes:
$ sudo python3.5 -m pip install -r requirements.txt --no -cache -dir
Toets invoer:
$ python3.5
> invoer cv2 >> invoer tensorflow
Let op: as cv2 die invoerfout terugbring, voer die installering in die OpenCV -boumap uit en probeer weer
Gaan na die gekose gids:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Laai cocoapi repository af:
$ git kloon
Laai die Tensorflow -modellebewaarplek af:
$ git kloon
Gaan na hierdie gids:
$ cd cocoapi/PythonAPI
Wysig die lêer Makefile, verander python na python3.5 in reël 3 en 8 en stoor die lêer (met behulp van nano as voorbeeld):
$ nano Makefile
Stel die cocoapi saam:
$ sudo maak
Let op: as die 'maak' -opdrag nie saamstel nie, probeer om cython weer te installeer met:
$ sudo python3.5 -m pip installeer cython
Kopieer pycocotools na die tensorflow /models /research directory:
(820c) $ cp -r pycocotools ~/models/research/
(410c) $ cp -r pycocotools ~/sdfolder/models/research/
Gaan na die gekose gids:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Gaan na modelle/navorsingsgids:
$ cd modelle/navorsing
Stel saam met protok:
$ protoc object_detection/protos/*. proto --python_out =.
Uitvoeromgewingsveranderlike:
$ uitvoer PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: `pwd`:` pwd`/slim
Toets die omgewing:
$ python3.5 object_detection/builders/model_builder_test.py
Let wel: dit moet OK terugkeer, anders werk die toepassing nie. As dit nie die geval is nie, soek noukeurig na enige fout tydens die installering van die vereiste raamwerke
Stap 4: Begin die Object Detection API
Met alle raamwerke gekonfigureer, is dit nou moontlik om die objekopsporings -API wat OpenCV gebruik saam met Tensorflow, uit te voer.
Gaan na die gekose gids:
(820c) $ cd ~
(410c) $ cd ~/sdfolder
Gaan na die gids vir voorwerpopsporing:
$ cd object_detector_tensorflow_opencv/
Begin nou die aansoek:
$ python3.5 app.py
Nou sal die Dragonboard die video deur die netwerk stroom. Om die uitvoervideo te sien, maak die blaaier in die DB oop en gaan na "0.0.0.0: 5000".