- Voraussetzungen
- Pip Installation von OpenCV auf Raspberry PI
- Installieren von OpenCV 4 auf Raspberry Pi mit CMake
Früher hat der Computer Eingabeinformationen von Tastaturen und Mäusen erhalten. Jetzt haben sie sich weiterentwickelt, um Informationen aus Bildern und Videos verarbeiten zu können. Die Fähigkeit eines Computers (einer Maschine), Informationen aus einem Bild zu extrahieren, zu analysieren und zu verstehen, wird als Computer Vision bezeichnet. In den letzten Jahren ist die Fähigkeit des Computer-Sehens hoch genug geworden, um nicht nur Menschen / Objekte zu erkennen, sondern auch ihre Natur zu analysieren oder sogar ihre Emotionen zu lesen. All dies wurde mit Hilfe von Deep Learning / AI ermöglicht, wobei ein Algorithmus mit vielen ähnlichen Bildern trainiert wurde, damit er in einem neuen Bild nach Informationen suchen kann. Heute ist die Technologie zuverlässig genug, um in Sicherheits-, Gastgewerbe- und sogar in Finanzzahlungsportalen eingesetzt zu werden.
Die am häufigsten verwendete Bibliothek für Computer Vision ist OpenCV. Es ist eine Open Source-Plattform, die kostenlos von Intel verwendet werden kann. Dies bedeutet, dass sie auf jedem Betriebssystem wie Windows, Mac oder Linux funktioniert. Wir haben bereits die Installation von OpenCV unter Windows erklärt und einige Image-Manipulationen mit Python OpenCV unter Windows durchgeführt. Heute lernen wir, wie die OpenCV4-Bibliothek auf Raspberry Pi 3 installiert wird, damit wir sie für Computer Vision-Anwendungen verwenden können. Dadurch kann OpenCV auf einem tragbaren Gerät wie Pi ausgeführt werden, das Türen für viele Möglichkeiten öffnet. Also lasst uns anfangen
Die Installation von OpenCV auf Pi ist ein entmutigender Prozess, vor allem, weil er sehr zeitaufwändig ist und die Wahrscheinlichkeit hoch ist, über einen Fehler zu stolpern. Deshalb habe ich dieses Tutorial so einfach und informativ wie möglich gestaltet, basierend auf den Schwierigkeiten, die ich hatte, und um sicherzustellen, dass Sie nicht mit denselben konfrontiert sind. Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Tutorials hat OpenCV bereits vor drei Monaten die Version 4.0.1 veröffentlicht, aber ich habe mich entschlossen, an der vorherigen Version 4.0.0 festzuhalten, da die neue Version Probleme beim Kompilieren hatte.
Voraussetzungen
Ich gehe davon aus, dass Sie vor dem Eintauchen bereits das neueste Betriebssystem auf Ihrem Raspberry PI installiert haben und über SSH darauf zugreifen können. Wenn nicht, befolgen Sie das Tutorial Erste Schritte mit Raspberry Pi, bevor Sie fortfahren. Hier verwende ich Rasbian Stretch, das auf Raspberry Pi 3 installiert ist.
Pip Installation von OpenCV auf Raspberry PI
Wie wir alle wissen, verfügt Python über einen eigenen Paketmanager namens pip, mit dem auf einfache Weise Bibliotheken für Python hinzugefügt werden können. Und ja, es gibt auch eine Möglichkeit, PIP zu verwenden, um openCV innerhalb von Minuten auf Pi zu installieren, aber leider hat es bei mir und vielen anderen nicht funktioniert. Auch die Installation über pip ermöglicht uns nicht die vollständige Kontrolle über die OpenCV-Bibliothek. Wenn Sie jedoch nach dem schnellsten Weg suchen, können Sie dies auch versuchen.
Stellen Sie sicher, dass pip auf Ihrem pi installiert und auf die neueste Version aktualisiert ist. Geben Sie dann nacheinander die folgenden Befehle auf Ihrem Terminal ein
sudo apt-get installiere libhdf5-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get installiere libqtwebkit4 libqt4-test sudo pip installiere opencv-contrib-python
Dies sollte OpenCV auf Ihrem Pi installieren. Wenn Sie mit diesem Schritt erfolgreich sind, können Sie das Tutorial überspringen und zu Schritt 13 scrollen, um zu überprüfen, ob OpenCV ordnungsgemäß mit Python installiert ist. Andernfalls atmen Sie tief ein und folgen Sie dem unten stehenden Tutorial.
Installieren von OpenCV 4 auf Raspberry Pi mit CMake
Bei dieser Methode laden wir das Quellpaket von OpenCV herunter und kompilieren es mit CMake auf unserem Raspberry Pi. Einige Benutzer neigen dazu, OpenCV in einer virtuellen Umgebung zu installieren, damit sie unterschiedliche Versionen von Python oder OpenCV auf demselben Computer verwenden können. Aber ich entscheide mich nicht dafür, da ich diesen Artikel kurz halten möchte und auch bald keine Notwendigkeit dafür sehe.
Schritt 1: Bevor wir beginnen, stellen wir sicher, dass das System auf die aktuelle Version aktualisiert ist. Geben Sie dazu den folgenden Befehl ein
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
Dies sollte alle neuesten Pakete herunterladen, falls verfügbar, und installieren. Der Vorgang dauert 15 bis 20 Minuten. Warten Sie also.
Schritt 2: Als nächstes müssen wir das apt-get-Paket aktualisieren, damit wir CMake in unserem nächsten Schritt herunterladen können
sudo apt-get update
Schritt 3: Nachdem wir die apt-get-Software aktualisiert haben, können wir das CMake-Paket mit dem folgenden Befehl herunterladen und installieren
sudo apt-get install build-essential cmake entpacke pkg-config
Ihr Bildschirm würde während der Installation von CMake ungefähr so aussehen
Schritt 4: Installieren Sie anschließend die Python 3-Entwicklungsheader mit dem folgenden Befehl
sudo apt-get install python3-dev
Meins hatte es bereits installiert, so dass es so etwas anzeigt.
Schritt 5: Der nächste Schritt wäre das Herunterladen der OpenCV Zip-Datei von GitHub. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um dasselbe zu tun
wget -O opencv.zip
Wie Sie sehen, laden wir die Version 4.0.0 herunter
Schritt 6: OpenCV verfügt über einige vorgefertigte Pakete für Python, die uns bei der Entwicklung von Dingen helfen, die als OpenCV-Beitrag bezeichnet werden. Laden Sie das also auch mit einem ähnlichen Befehl herunter, der unten gezeigt wird.
wget -O opencv_contrib.zip
Zu diesem Zeitpunkt sollten Sie zwei Zip-Dateien mit den Namen "opencv-4.0.0" und "opencv-contrib-4.0.0" in Ihr Home-Verzeichnis heruntergeladen haben. Sie können es für alle Fälle überprüfen, wenn Sie sicher sein möchten.
Schritt 7: Entpacken Sie die OpenCV-4.0.0-Zip-Datei mit dem folgenden Befehl.
entpacke opencv.zip
Schritt 8: Extrahieren Sie in ähnlicher Weise auch opencv_contrib-4.0.0 über die Befehlszeile
entpacke opencv_contrib.zip
Schritt 9: OpenCV benötigt Numpy als Voraussetzung für die Arbeit. Installieren wir es also mit dem folgenden Befehl.
pip install numpy
Schritt 10: Jetzt hätten wir zwei Verzeichnisse mit den Namen "opencv-4.0.0" und "opencv_contrib-4.0.0" in unserem Home-Verzeichnis. Der nächste Schritt wäre das Kompilieren der Opencv-Bibliothek. Dazu müssen wir ein neues Verzeichnis mit dem Namen "build" im opencv-4.0.0-Verzeichnis erstellen. Befolgen Sie die folgenden Befehle, um dasselbe zu tun
cd ~ / opencv mkdir build cd build
Schritt 11: Jetzt müssen wir CMake für OpenCV ausführen. Hier können wir konfigurieren, wie OpenCV kompiliert werden muss. Stellen Sie sicher, dass Sie sich im Pfad "~ / opencv-4.0.0 / build" befinden. Kopieren Sie dann die folgenden Zeilen und fügen Sie sie in das Terminalfenster ein
Cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / opencv_contrib-4.0.0 / modules \ -D ENABLE_NEON = ON \ -D ENABLE_VFPV3 = ON \ -D BUILD_TESTS = OFF \ -D WITH_TBB = OFF \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = OFF \ -D BUILD_EXAMPLES = OFF..
Es sollte fehlerfrei konfiguriert werden und Sie sollten den Text " Konfiguration fertig" und "Generierung erledigt" wie unten gezeigt sehen.
Wenn bei diesem Vorgang eine Fehlermeldung angezeigt wird, stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Pfad eingegeben haben und im Verzeichnis des Basisverzeichnisses zwei Verzeichnisse mit den Namen "opencv-4.0.0" und "opencv_contrib-4.0.0" vorhanden sind.
Schritt 12: Dies wäre der zeitaufwändigste Schritt. Stellen Sie erneut sicher, dass Sie sich im Pfad "~ / opencv-4.0.0 / build" befinden, und verwenden Sie den folgenden Befehl, um OpenCV zu kompilieren.
Machen Sie –j4
Dies würde mit dem Aufbau von OpenCV beginnen und Sie könnten den Fortschritt in Prozent sehen. Der Vorgang würde ungefähr 3-4 Stunden dauern und wenn es vollständig erstellt wird, sollten Sie einen Bildschirm wie diesen oben sehen.
Der Befehl " make –j4 " verwendet alle vier Kerne, um OpenCV zu kompilieren. Bei einem Prozentsatz von 99% kann es für einige Leute zu lange dauern, bis der Vorgang geduldig abgeschlossen ist, und er sollte abgeschlossen sein.
Bei mir hat es auch nach einer Stunde Wartezeit nicht funktioniert und so musste ich den Prozess abbrechen und mit „make –j1“ erneut erstellen und es hat funktioniert. Bei Verwendung von make –j1 wird nur ein einzelner Kern von pi verwendet, und es würde länger dauern als bei make j4. Daher wird empfohlen, make j4 zu verwenden und dann make j1 zu verwenden, da der größte Teil der Kompilierung mit make j4 erfolgen würde.
Schritt 13: Wenn Sie diesen Schritt erreicht haben, haben Sie den Prozess durchlaufen. Der letzte Schritt wäre die Installation von libopecv mit dem folgenden Befehl.
sudo apt-get install libopencv -dev python- opencv
Schritt 14: Schließlich können Sie überprüfen, ob die Bibliothek erfolgreich hinzugefügt wurde, indem Sie ein einfaches Python-Skript ausführen. Geben Sie python ein und versuchen Sie "cv2 importieren" wie unten gezeigt. Sie sollten dabei keine Fehlermeldung erhalten.
Wenn Sie diesen Bildschirm erhalten, können Sie mit jedem OpenCV-Projekt fortfahren, an das Sie denken. Wenn Sie gerade erst mit OpenCV beginnen, können Sie sich auch dieses grundlegende OpenCV-Tutorial ansehen. Lesen Sie auch unsere anderen Tutorials zur Bildverarbeitung.
Ich hoffe, dieser Artikel konnte Ihnen bei der Installation von OpenCV auf Raspberry Pi helfen. Wenn Sie Probleme haben, veröffentlichen Sie diese im Kommentarbereich und ich werde mein Bestes geben, um das Problem zu lösen. Sie können auch versuchen, unsere Foren für weitere technische Fragen zu verwenden.