Voorwerpopsporing met Dragonboard 410c of 820c met behulp van OpenCV en Tensorflow .: 4 stappe

2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:25

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".