GitHubのページのtagに追加されている。
2.4.13.2
3.2.0-rc
また、opencv_contribのほうもtagに3.2.0-rcが追加されている。
ただし、公式ページや、OpenCV Change Logsには、記載がないが、contribのモジュールに、日本語も表示できる、freetypeが追加されている。
今度の休みにビルドを行ってみる。
2016年12月20日火曜日
OpenCVのバージョンが久々に更新された。
今年の春ぐらいから活動が低迷していたと思われるOpenCVが久々に更新され、2.4.13.2と3.2.0-RCがリリースされた。
GitHubのページのtagに追加されている。
また、opencv_contribのほうもtagに3.2.0-rcが追加されている。
ただし、公式ページや、OpenCV Change Logsには、記載がないが、contribのモジュールに、日本語も表示できる、freetypeが追加されている。
今度の休みにビルドを行ってみる。
GitHubのページのtagに追加されている。
また、opencv_contribのほうもtagに3.2.0-rcが追加されている。
ただし、公式ページや、OpenCV Change Logsには、記載がないが、contribのモジュールに、日本語も表示できる、freetypeが追加されている。
今度の休みにビルドを行ってみる。
2016年9月20日火曜日
RASPBIAN JESSIE に OpenCV が含まれていた
「RASPBIAN JESSIE に OpenCVが含まれているのでは」 では推測でしかなかったが、別途 RASPBIAN JESSIE 2016-5版 のSDカードを作成し、起動直後に /usr/lib/arm-linux-gnueabihf のフォルダーを見てみると、OpenCV 2.4.9 の共有ライブラリが存在していることが確認された。
これでホストPCでクロスコンパイルした ARM 版 OpenCV のアプリは、Raspberry Pi3 でそのまま動くと思われる。
g++ -o hoge hoge.cpp `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv`
残念ながらこちらは、
pkg-config --cflags opencv
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found
となり、パッケージまでは準備されていなかった。
libに対応するinludeの中は、
ls /usr/include/arm-linux-gnueabihf/
a.out.h asm bits c++ expat_config.h fpu_control.h gnu ieee754.h python3.4m sys zconf.h
であり、OpenCVのincludeファイルは存在していない。
アプリのビルド方法は継続調査を行う
これでホストPCでクロスコンパイルした ARM 版 OpenCV のアプリは、Raspberry Pi3 でそのまま動くと思われる。
アプリのビルド
Raspberry Pi3上で、以下のように OpenCV のアプリのビルドを試みてた。g++ -o hoge hoge.cpp `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv`
残念ながらこちらは、
pkg-config --cflags opencv
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found
となり、パッケージまでは準備されていなかった。
libに対応するinludeの中は、
ls /usr/include/arm-linux-gnueabihf/
a.out.h asm bits c++ expat_config.h fpu_control.h gnu ieee754.h python3.4m sys zconf.h
であり、OpenCVのincludeファイルは存在していない。
アプリのビルド方法は継続調査を行う
Raspberry Pi 3 で OpenCVの自作ベンチマークを比較した
RASPBIAN JESSIEで自前のOpenCVを利用するには で 2.4.13.1 with tbb の OpenCVを利用できるようになった。そこで、2.4.9.1 without tbb との自作のベンチマークを比較してみた。
実行時間は、各関数２０回実行させたものの平均時間 msecを求めている。
また、参考までに、raspberry pi 2 の 2.4.11 with tbb のものも上げておく
黄色のセルは、tbbにより並列化の恩恵が大きい関数を示している。
tbbが有効な関数を使用しないのであれば、デフォルトの2.4.9.1でも問題ないと思う。
以上
実行時間は、各関数２０回実行させたものの平均時間 msecを求めている。
また、参考までに、raspberry pi 2 の 2.4.11 with tbb のものも上げておく
右 Pi3 2.4.13.1 with tbb
中 Pi3 2.4.9.1 without tbb
左 Pi2 2.4.11 with tbb
黄色のセルは、tbbにより並列化の恩恵が大きい関数を示している。
tbbが有効な関数を使用しないのであれば、デフォルトの2.4.9.1でも問題ないと思う。
以上
RASPBIAN JESSIEで自前のOpenCVを利用するには
RASPBIAN JESSIE の OpenCV に関して の解決編
OpenCVの有名な関数であるcv::CascadeClassifierが並列化されていないため、処理時間が長い。原因は、アプリケーション共有ライブラリがうまくリンクされていないためと思われる。
（この問題に関しては既視感があったことは解決後に気づいた）
それゆえ、/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/が、/usr/local/libの前に探索され、2.4.9.1がリンクされるためである。
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
を実行することで、探索順番を変えることができる。
.bashrcに書いておくのがベター
ldd cvbench
linux-vdso.so.1 (0x7ef38000)
/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libarmmem.so (0x76efd000)
libopencv_calib3d.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_calib3d.so.2.4 (0x76e34000)
libopencv_contrib.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_contrib.so.2.4 (0x76d58000)
libopencv_core.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.4 (0x76af7000)
libopencv_features2d.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_features2d.so.2.4 (0x76a4e000)
libopencv_flann.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_flann.so.2.4 (0x769df000)
libopencv_highgui.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_highgui.so.2.4 (0x7689f000)
libopencv_imgproc.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_imgproc.so.2.4 (0x76605000)
libopencv_legacy.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_legacy.so.2.4 (0x76500000)
libopencv_ml.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_ml.so.2.4 (0x76472000)
libopencv_nonfree.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_nonfree.so.2.4 (0x76449000)
libopencv_objdetect.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_objdetect.so.2.4 (0x763ca000)
libopencv_photo.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_photo.so.2.4 (0x7639d000)
libopencv_stitching.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_stitching.so.2.4 (0x76322000)
libopencv_superres.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_superres.so.2.4 (0x762f3000)
libopencv_video.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_video.so.2.4 (0x76294000)
libopencv_videostab.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_videostab.so.2.4 (0x7624f000)
OpenCVの有名な関数であるcv::CascadeClassifierが並列化されていないため、処理時間が長い。原因は、アプリケーション共有ライブラリがうまくリンクされていないためと思われる。
（この問題に関しては既視感があったことは解決後に気づいた）
原因
Linuxの共有ライブラリには、探索順番があり、アルファベット順とのことそれゆえ、/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/が、/usr/local/libの前に探索され、2.4.9.1がリンクされるためである。
解決方法
ターミナルで、アプリケーション実行前にexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
を実行することで、探索順番を変えることができる。
.bashrcに書いておくのがベター
結果
実行後、ldd リンクで確認すると所望のものに変更されている。ldd cvbench
linux-vdso.so.1 (0x7ef38000)
/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libarmmem.so (0x76efd000)
libopencv_calib3d.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_calib3d.so.2.4 (0x76e34000)
libopencv_contrib.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_contrib.so.2.4 (0x76d58000)
libopencv_core.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.4 (0x76af7000)
libopencv_features2d.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_features2d.so.2.4 (0x76a4e000)
libopencv_flann.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_flann.so.2.4 (0x769df000)
libopencv_highgui.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_highgui.so.2.4 (0x7689f000)
libopencv_imgproc.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_imgproc.so.2.4 (0x76605000)
libopencv_legacy.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_legacy.so.2.4 (0x76500000)
libopencv_ml.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_ml.so.2.4 (0x76472000)
libopencv_nonfree.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_nonfree.so.2.4 (0x76449000)
libopencv_objdetect.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_objdetect.so.2.4 (0x763ca000)
libopencv_photo.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_photo.so.2.4 (0x7639d000)
libopencv_stitching.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_stitching.so.2.4 (0x76322000)
libopencv_superres.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_superres.so.2.4 (0x762f3000)
libopencv_video.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_video.so.2.4 (0x76294000)
libopencv_videostab.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_videostab.so.2.4 (0x7624f000)
RASPBIAN JESSIE の OpenCV に関して
RASPBIAN JESSIE の2016/5 月版に OpenCV2.4.9.1 が含まれているようであり、自ビルド版ではなく、こちらが有効になっている。
lddでリンク状態を見てみると以下のようになる。
opencvの共有ライブラリは、/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/ のものが使用されている。
デフォルトで OpenCV をビルドするとインストール先は、/usr/local/lib である。たしかに、/usr/local/lib には、OpenCV のライブラリは存在しているが、利用されていないようである。
続く
ldd cvbench
linux-vdso.so.1 (0x7edab000)
/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libarmmem.so (0x76efe000)
libopencv_calib3d.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_calib3d.so.2.4 (0x76e5a000)
libopencv_contrib.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_contrib.so.2.4 (0x76d8a000)
libopencv_core.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_core.so.2.4 (0x76b71000)
libopencv_features2d.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_features2d.so.2.4 (0x76acf000)
libopencv_flann.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_flann.so.2.4 (0x76a64000)
libopencv_highgui.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_highgui.so.2.4 (0x76a12000)
libopencv_imgproc.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_imgproc.so.2.4 (0x767c4000)
libopencv_legacy.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_legacy.so.2.4 (0x766c8000)
libopencv_ml.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_ml.so.2.4 (0x7664a000)
libopencv_nonfree.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_nonfree.so.2.4 (0x76621000)
libopencv_objdetect.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_objdetect.so.2.4 (0x765a5000)
libopencv_photo.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_photo.so.2.4 (0x76578000)
libopencv_stitching.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_stitching.so.2.4 (0x764fd000)
libopencv_superres.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_superres.so.2.4 (0x764ce000)
libopencv_video.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_video.so.2.4 (0x76474000)
libopencv_videostab.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_videostab.so.2.4 (0x7642f000)
lddでリンク状態を見てみると以下のようになる。
opencvの共有ライブラリは、/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/ のものが使用されている。
デフォルトで OpenCV をビルドするとインストール先は、/usr/local/lib である。たしかに、/usr/local/lib には、OpenCV のライブラリは存在しているが、利用されていないようである。
続く
ldd cvbench
linux-vdso.so.1 (0x7edab000)
/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libarmmem.so (0x76efe000)
libopencv_calib3d.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_calib3d.so.2.4 (0x76e5a000)
libopencv_contrib.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_contrib.so.2.4 (0x76d8a000)
libopencv_core.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_core.so.2.4 (0x76b71000)
libopencv_features2d.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_features2d.so.2.4 (0x76acf000)
libopencv_flann.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_flann.so.2.4 (0x76a64000)
libopencv_highgui.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_highgui.so.2.4 (0x76a12000)
libopencv_imgproc.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_imgproc.so.2.4 (0x767c4000)
libopencv_legacy.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_legacy.so.2.4 (0x766c8000)
libopencv_ml.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_ml.so.2.4 (0x7664a000)
libopencv_nonfree.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_nonfree.so.2.4 (0x76621000)
libopencv_objdetect.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_objdetect.so.2.4 (0x765a5000)
libopencv_photo.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_photo.so.2.4 (0x76578000)
libopencv_stitching.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_stitching.so.2.4 (0x764fd000)
libopencv_superres.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_superres.so.2.4 (0x764ce000)
libopencv_video.so.2.4 => /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libopencv_video.so.2.4 (0x76474000)
libopencv_videostab.so.2.4 => /usr/local/lib/libopencv_videostab.so.2.4 (0x7642f000)
2016年9月19日月曜日
RASPBIAN JESSIE に OpenCVが含まれているのでは
Raspberry Pi3 でOpenCV 2.4.13.1をビルドし、自作のOpenCVベンチマークプログラムを実行させてみた。
HaarLike実行中に、CPUの負荷を見ていると25%になっており、計算時間も予想より長くなっていた。
並列化が行われていないようなので、tbb周りを見てみるが、ビルド環境は従来通りで、おかしいところはないと思わる。
何度もビルドしてみたが、ビルド時のcmakeの情報を見てみるとtbbは有効になっている。
そこで、ベンチマーク実行時にconfigrationを出力させてみるので見てみた。
なぜかOpenCV 2.4.9.1 となっている。自分では、2.4.9.1などインストールしていないので、最初から含まれている可能性がある。
General configuration for OpenCV 2.4.9.1 =====================================
Version control: unknown
Platform:
Host: Linux 3.19.0-trunk-armmp armv7l
CMake: 3.0.2
CMake generator: Unix Makefiles
CMake build tool: /usr/bin/make
Configuration: Release
C/C++:
Built as dynamic libs?: YES
C++ Compiler: /usr/bin/c++ (ver 4.9.2)
C++ flags (Release): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -DNDEBUG
C++ flags (Debug): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
C Compiler: /usr/bin/cc
C flags (Release): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -DNDEBUG
C flags (Debug): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
Linker flags (Release): -Wl,-z,relro -Wl,-z,now -Wl,-z,relro -Wl,-z,now
Linker flags (Debug): -Wl,-z,relro -Wl,-z,now
Precompiled headers: YES
OpenCV modules:
To be built: core flann imgproc highgui features2d calib3d ml objdetect video contrib legacy photo gpu java ocl python stitching superres ts videostab
Disabled: world
Disabled by dependency: -
Unavailable: androidcamera dynamicuda viz
GUI:
QT: NO
GTK+ 2.x: YES (ver 2.24.25)
GThread : YES (ver 2.42.1)
GtkGlExt: YES (ver 1.2.0)
OpenGL support: YES (/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGLU.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGL.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libSM.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libICE.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libX11.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libXext.so)
VTK support: NO
Media I/O:
ZLib: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libz.so (ver 1.2.8)
JPEG: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libjpeg.so (ver )
PNG: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpng.so (ver 1.2.50)
TIFF: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libtiff.so (ver 42 - 4.0.3)
JPEG 2000: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libjasper.so (ver 1.900.1)
OpenEXR: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libImath.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libIlmImf.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libIex.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libHalf.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libIlmThread.so (ver 1.6.1)
Video I/O:
DC1394 1.x: NO
DC1394 2.x: YES (ver 2.2.3)
FFMPEG: YES
codec: YES (ver 56.1.0)
format: YES (ver 56.1.0)
util: YES (ver 54.3.0)
swscale: YES (ver 3.0.0)
gentoo-style: YES
GStreamer: NO
OpenNI: NO
OpenNI PrimeSensor Modules: NO
PvAPI: NO
GigEVisionSDK: NO
UniCap: NO
UniCap ucil: NO
V4L/V4L2: Using libv4l (ver 1.6.0)
XIMEA: NO
Xine: NO
Other third-party libraries:
Use IPP: NO
Use Eigen: YES (ver 3.2.2)
Use TBB: NO
Use OpenMP: NO
Use GCD NO
Use Concurrency NO
Use C=: NO
Use Cuda: NO
Use OpenCL: YES
OpenCL:
Version: dynamic
Use AMD FFT: NO
Use AMD BLAS: NO
Python:
Interpreter: /usr/bin/python2 (ver 2.7.9)
Libraries: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so (ver 2.7.9)
numpy: /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.8.2)
packages path: lib/python2.7/dist-packages
Java:
ant: /usr/bin/ant (ver 1.9.4)
JNI: /usr/lib/jvm/default-java/include /usr/lib/jvm/default-java/include /usr/lib/jvm/default-java/include
Java tests: NO
Documentation:
Build Documentation: YES
Sphinx: /usr/bin/sphinx-build (ver 1.2.3)
PdfLaTeX compiler: /usr/bin/pdflatex
Tests and samples:
Tests: NO
Performance tests: YES
C/C++ Examples: YES
Install path: /usr
HaarLike実行中に、CPUの負荷を見ていると25%になっており、計算時間も予想より長くなっていた。
並列化が行われていないようなので、tbb周りを見てみるが、ビルド環境は従来通りで、おかしいところはないと思わる。
何度もビルドしてみたが、ビルド時のcmakeの情報を見てみるとtbbは有効になっている。
そこで、ベンチマーク実行時にconfigrationを出力させてみるので見てみた。
なぜかOpenCV 2.4.9.1 となっている。自分では、2.4.9.1などインストールしていないので、最初から含まれている可能性がある。
以下にconfigurationを示す。
tbbがoffになっている。General configuration for OpenCV 2.4.9.1 =====================================
Version control: unknown
Platform:
Host: Linux 3.19.0-trunk-armmp armv7l
CMake: 3.0.2
CMake generator: Unix Makefiles
CMake build tool: /usr/bin/make
Configuration: Release
C/C++:
Built as dynamic libs?: YES
C++ Compiler: /usr/bin/c++ (ver 4.9.2)
C++ flags (Release): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -DNDEBUG
C++ flags (Debug): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
C Compiler: /usr/bin/cc
C flags (Release): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -DNDEBUG
C flags (Debug): -g -O2 -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
Linker flags (Release): -Wl,-z,relro -Wl,-z,now -Wl,-z,relro -Wl,-z,now
Linker flags (Debug): -Wl,-z,relro -Wl,-z,now
Precompiled headers: YES
OpenCV modules:
To be built: core flann imgproc highgui features2d calib3d ml objdetect video contrib legacy photo gpu java ocl python stitching superres ts videostab
Disabled: world
Disabled by dependency: -
Unavailable: androidcamera dynamicuda viz
GUI:
QT: NO
GTK+ 2.x: YES (ver 2.24.25)
GThread : YES (ver 2.42.1)
GtkGlExt: YES (ver 1.2.0)
OpenGL support: YES (/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGLU.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGL.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libSM.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libICE.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libX11.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libXext.so)
VTK support: NO
Media I/O:
ZLib: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libz.so (ver 1.2.8)
JPEG: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libjpeg.so (ver )
PNG: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpng.so (ver 1.2.50)
TIFF: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libtiff.so (ver 42 - 4.0.3)
JPEG 2000: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libjasper.so (ver 1.900.1)
OpenEXR: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libImath.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libIlmImf.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libIex.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libHalf.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libIlmThread.so (ver 1.6.1)
Video I/O:
DC1394 1.x: NO
DC1394 2.x: YES (ver 2.2.3)
FFMPEG: YES
codec: YES (ver 56.1.0)
format: YES (ver 56.1.0)
util: YES (ver 54.3.0)
swscale: YES (ver 3.0.0)
gentoo-style: YES
GStreamer: NO
OpenNI: NO
OpenNI PrimeSensor Modules: NO
PvAPI: NO
GigEVisionSDK: NO
UniCap: NO
UniCap ucil: NO
V4L/V4L2: Using libv4l (ver 1.6.0)
XIMEA: NO
Xine: NO
Other third-party libraries:
Use IPP: NO
Use Eigen: YES (ver 3.2.2)
Use TBB: NO
Use OpenMP: NO
Use GCD NO
Use Concurrency NO
Use C=: NO
Use Cuda: NO
Use OpenCL: YES
OpenCL:
Version: dynamic
Use AMD FFT: NO
Use AMD BLAS: NO
Python:
Interpreter: /usr/bin/python2 (ver 2.7.9)
Libraries: /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so (ver 2.7.9)
numpy: /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.8.2)
packages path: lib/python2.7/dist-packages
Java:
ant: /usr/bin/ant (ver 1.9.4)
JNI: /usr/lib/jvm/default-java/include /usr/lib/jvm/default-java/include /usr/lib/jvm/default-java/include
Java tests: NO
Documentation:
Build Documentation: YES
Sphinx: /usr/bin/sphinx-build (ver 1.2.3)
PdfLaTeX compiler: /usr/bin/pdflatex
Tests and samples:
Tests: NO
Performance tests: YES
C/C++ Examples: YES
Install path: /usr
Raspberry Pi 3 で OpenCV 2.4.13.1 をビルドした
久しぶりに更新
Raspberry Pi 2に関してはここ
最初にraspberry piを更新しておく
sudo rpi-update
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libgstreamer0.10-dev v4l-utils libv4l-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install -y python-dev python-numpy libeigen3-dev
USB HDDをRaspberry Pi 3に接続する（USB HDDへの電源供給が不足しているとマウントされない）
2.4.13.1のフォルダーにbuildpi3を作成し、cd buildpi3
ビルド時間
real 41m55.667s
user 147m11.760s
sys 4m29.960s
sudo ldconfig
以上
Raspberry Pi 2に関してはここ
環境
RASPBIAN JESSIE 2016-05-27版を使用最初にraspberry piを更新しておく
sudo rpi-update
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
OpenCVのbuildに必要なファイルのインストール
sudo apt-get install -y cmake libgtk2.0-devsudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libgstreamer0.10-dev v4l-utils libv4l-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install -y python-dev python-numpy libeigen3-dev
ソースの準備
ホストPCでダウンロードした、OpenCV2.4.13.1のソースを展開して、外付けUSB HDDにコピーUSB HDDをRaspberry Pi 3に接続する（USB HDDへの電源供給が不足しているとマウントされない）
2.4.13.1のフォルダーにbuildpi3を作成し、cd buildpi3
CMAKEの実行
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DENABLE_VFPV3=ON -DENABLE_NEON=ON -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_TESTS=off -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TBB=ON -DBUILD_opencv_apps=OFF -DBUILD_opencv_gpu=OFF -DWITH_OPENCL=off -DWITH_1394=off -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_CUFFT=OFF -DWITH_GIGEAPI=OFF -DWITH_OPENCLAMDBLAS=off -DWITH_OPENCLAMDFFT=off -DWITH_TBB=ON ..ビルド
time make -j4でビルドを行うビルド時間
real 41m55.667s
user 147m11.760s
sys 4m29.960s
インストール
sudo make installsudo ldconfig
以上
2016年1月20日水曜日
dpm(deformable part models)を眺めてみた
OpenCV 2.4系ではLatentSVMと呼ばれていたが、OpenCV 3系からdpmと名称が変更され、モジュールもopencvのcoreからcontirbに移された
LatentSVMは、2.4.3の時に一度試している
（3系がリリースされたことにより、このhelpに書かれたフォルダーはなくなっているので注意）
モジュールの説明はここ
モジュールの説明はここ
辞書データは、githubからdownloadする必要がある
両方の説明を比較して見ると、3.0系になり、 劇的に速度が改善されたそうだ。
人以外の物体も多くあるのであとで試してみる
LatentSVMは、2.4.3の時に一度試している
2.4系
2.4系のサンプルプログラムは、ここにあり、helpに辞書の場所が書かれている。（3系がリリースされたことにより、このhelpに書かれたフォルダーはなくなっているので注意）
モジュールの説明はここ
3.1系
3.1系のサンプルプログラムは、ここにある。モジュールの説明はここ
辞書データは、githubからdownloadする必要がある
両方の説明を比較して見ると、3.0系になり、 劇的に速度が改善されたそうだ。
人以外の物体も多くあるのであとで試してみる
2016年1月17日日曜日
SegNetをUbuntuで試してみた
SegNetは、ケンブリッジ大学が開発した画素単位での識別機能を実現する、deep encoder-decoderである。SegNetに関しては、このページを参照
展開したフォルダー caffe-segnet-segnet-cleaned に移動しする
CPUベースのみで計算するので Makefile.config の内容を書き換えておく
このあとmake して make runtestでビルドが成功していることを確認し、python関連ファイルをpipでインストールする
make pycaffe を行い、最後にpythonフォルダーを.bashrcに追加しておく
export PYTHONPATH=/home/caffe/caffe-segnet-segnet-cleaned/python:$PYTHONPATH >> /home/caffe/.bashrc
でサンプルソースを取得し、展開する
フォイルダー名をSegNetに変えておく
サンプルソースにはモデルファイルが含まれていないので、Example_Modelsに移動し、
wget http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/models/segnet_weights_driving_webdemo.caffemodel
でモデルデータを取得する
camvid12.pngは、識別された画素のクラスを示している。
色の意味はここ。
入力画像は、480x360なので事前に試したい画像をトリミングしておく
試した結果を示す。
この画像はテストフォルダーに含まれているもの
この画像は、とある神社の参道、
こちらは、ホテルの近くの道
いずれも計算時間が１０秒近くかかっており、CPUだけではつらい
SegNetのビルド
Caffeベースなので、caffeに必要な環境を準備し、このページからZipファイルをダウンロードし展開する。展開したフォルダー caffe-segnet-segnet-cleaned に移動しする
CPUベースのみで計算するので Makefile.config の内容を書き換えておく
このあとmake して make runtestでビルドが成功していることを確認し、python関連ファイルをpipでインストールする
make pycaffe を行い、最後にpythonフォルダーを.bashrcに追加しておく
export PYTHONPATH=/home/caffe/caffe-segnet-segnet-cleaned/python:$PYTHONPATH >> /home/caffe/.bashrc
サンプルソースの取得
wget https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial/archive/master.zipでサンプルソースを取得し、展開する
フォイルダー名をSegNetに変えておく
サンプルソースにはモデルファイルが含まれていないので、Example_Modelsに移動し、
wget http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/models/segnet_weights_driving_webdemo.caffemodel
でモデルデータを取得する
サンプルの修正
付属のpythonサンプル SegNet/Script/webcam_demo.py では、カメラ入力画像か、AVIファイルの画像を入力画像として識別しているがこの部分のimreadに差し替えjpgやpngファイルを使用して試してみるように修正するサンプルの実行結果
python test.py --model SegNet/Example_Models/segnet_model_driving_webdemo.prototxt --weights SegNet/Example_Models/segnet_weights_driving_webdemo.caffemodel --colours SegNet/Scripts/camvid12.pngcamvid12.pngは、識別された画素のクラスを示している。
色の意味はここ。
入力画像は、480x360なので事前に試したい画像をトリミングしておく
試した結果を示す。
この画像はテストフォルダーに含まれているもの
この画像は、とある神社の参道、
こちらは、ホテルの近くの道
いずれも計算時間が１０秒近くかかっており、CPUだけではつらい
2016年1月8日金曜日
Windows上でOpenCV 3.1で人物を検出してみた
環境
Windows 7 Home 64bit
OpenCV 3.1.0
Visual Studio 2013
これまでなぜかCascadeDetectorに存在していたHOG検出器は削除され、使用不可となった。
（ソースは整理されていなく、いくつ残骸が残っている。Type指定でHOGをはねている）
変わりに、OpenCV 3.1でようやくHOGの説明が設けられた。
cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
std::vector< cv::Rect > locations;
hog.detectMultiScale(gray, locations);
以上で検出できる。また、detectMultiScaleのパラメータがいくつか省略されており、きちんと書くと
hog.detectMultiScale(gray, locations, 0, cv::Size(), cv::Size(), 1.05, 2, false);
となる。
DefaultPeopleDetectorの辞書は、INRIAのデータで作成されたもので、2.4のころからなぜかソースに辞書データがハードコーディングされている。画像のサイズは、64x128と大きめである。
アニメの人も検出できるが精度はいまひとつ
また、代わりの辞書としてDaimlerPeopleDetectorも提供されており、こちらの画像のおおきさは、48x96で、使用方法は以下の用である。
hog.winSize = cv::Size(48, 96);
hog.setSVMDetector(hog.getDaimlerPeopleDetector()));
さらに、3.1からは、辞書の作成方法もサポートされるようになり、
opencv31\sources\samples\cpp\train_HOG.cpp
を使用すれば自分で辞書を作成することができる。
以上
Windows 7 Home 64bit
OpenCV 3.1.0
Visual Studio 2013
これまでなぜかCascadeDetectorに存在していたHOG検出器は削除され、使用不可となった。
（ソースは整理されていなく、いくつ残骸が残っている。Type指定でHOGをはねている）
変わりに、OpenCV 3.1でようやくHOGの説明が設けられた。
使い方
ファイルの読み込み、GRAYへの変換、領域の表示は省略cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
std::vector< cv::Rect > locations;
hog.detectMultiScale(gray, locations);
以上で検出できる。また、detectMultiScaleのパラメータがいくつか省略されており、きちんと書くと
hog.detectMultiScale(gray, locations, 0, cv::Size(), cv::Size(), 1.05, 2, false);
となる。
DefaultPeopleDetectorの辞書は、INRIAのデータで作成されたもので、2.4のころからなぜかソースに辞書データがハードコーディングされている。画像のサイズは、64x128と大きめである。
アニメの人も検出できるが精度はいまひとつ
また、代わりの辞書としてDaimlerPeopleDetectorも提供されており、こちらの画像のおおきさは、48x96で、使用方法は以下の用である。
hog.winSize = cv::Size(48, 96);
hog.setSVMDetector(hog.getDaimlerPeopleDetector()));
さらに、3.1からは、辞書の作成方法もサポートされるようになり、
opencv31\sources\samples\cpp\train_HOG.cpp
を使用すれば自分で辞書を作成することができる。
注意
リリースモードでは、なぜか落ちるのでdebugで使用している。ubuntuで確認してみる以上
2016年1月7日木曜日
ubuntu 14.04上でｓｆｍを試してみた その２
昨日の続き
sudo apt-get -y install libvtk5-dev
を実行し、再度OpenCVをビルドする
これでサンプルがコンパイルできるようになると思った。
g++ -o $1 $1.cpp `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv`
を記載したshell scriptを呼び出してコンパイルしているが、今回
trajectory_reconstruccion.cppをコンパイルすると
#include <opencv2/sfm.hpp>
で呼び出す、sfm.hppの依存headerで
#include <Eigen/Core>
が見つからないとの警告が出る
対処
コンパイル用のスクリプトファイルに
-I/usr/include/eigen3
を追加
reconstruct は、 opencv_contrib-3.1.0/modules/sfm/include/opencv2/sfm/reconstruct.hpp に確かに定義されている。
散々悩んでopencv2/sfm.hppを見たところ
#if CERES_FOUND
#include <opencv2/sfm/reconstruct.hpp>
#include <opencv2/sfm/simple_pipeline.hpp>
#endif
と定義されており、フラグを設定していないと読み込まれない
対処
コンパイル用のスクリプトファイルに
-DCERES_FOUND=1
を追加
これでようやく trajectory_reconstruccion.cpp のコンパイルができるようになった。
最終スクリプト
g++ -o $1 $1.cpp `pkg-config --libs opencv` -I/usr/local/include -I/usr/include/eigen3 -DCERES_FOUND=1
./trajectory_reconstruccion desktop_tracks.txt 1914 640 360
----------------------------
Reconstruction:
============================
Estimated 3D points: 26
Estimated cameras: 239
Refined intrinsics:
[1018.232765405989, 0, 601.2589725784402;
0, 1018.232765405989, 360.3785586127441;
0, 0, 1]
3D Visualization:
============================
Recovering points ... [DONE]
Recovering cameras ... [DONE]
Rendering Trajectory ...
Press:
's' to switch the camera pov
'q' to close the windows
とメッセージが表示され下記画像が表示される
Vizの事前準備
terminalでsudo apt-get -y install libvtk5-dev
を実行し、再度OpenCVをビルドする
これでサンプルがコンパイルできるようになると思った。
罠２
通常g++ -o $1 $1.cpp `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv`
を記載したshell scriptを呼び出してコンパイルしているが、今回
trajectory_reconstruccion.cppをコンパイルすると
#include <opencv2/sfm.hpp>
で呼び出す、sfm.hppの依存headerで
#include <Eigen/Core>
が見つからないとの警告が出る
対処
コンパイル用のスクリプトファイルに
-I/usr/include/eigen3
を追加
罠３
１４９行の reconstruct でそんな関数はメンバーにいないとのエラーがreconstruct は、 opencv_contrib-3.1.0/modules/sfm/include/opencv2/sfm/reconstruct.hpp に確かに定義されている。
散々悩んでopencv2/sfm.hppを見たところ
#if CERES_FOUND
#include <opencv2/sfm/reconstruct.hpp>
#include <opencv2/sfm/simple_pipeline.hpp>
#endif
と定義されており、フラグを設定していないと読み込まれない
対処
コンパイル用のスクリプトファイルに
-DCERES_FOUND=1
を追加
これでようやく trajectory_reconstruccion.cpp のコンパイルができるようになった。
最終スクリプト
g++ -o $1 $1.cpp `pkg-config --libs opencv` -I/usr/local/include -I/usr/include/eigen3 -DCERES_FOUND=1
サンプルの実行
terminlで以下を実行すると./trajectory_reconstruccion desktop_tracks.txt 1914 640 360
----------------------------
Reconstruction:
============================
Estimated 3D points: 26
Estimated cameras: 239
Refined intrinsics:
[1018.232765405989, 0, 601.2589725784402;
0, 1018.232765405989, 360.3785586127441;
0, 0, 1]
3D Visualization:
============================
Recovering points ... [DONE]
Recovering cameras ... [DONE]
Rendering Trajectory ...
Press:
's' to switch the camera pov
'q' to close the windows
とメッセージが表示され下記画像が表示される
感想
Vizで画面でマウスのドラッグで視点を変更することができるが、思うような構図にできない2016年1月6日水曜日
ubuntu 14.04上でｓｆｍを試してみた その１
opencv_contribのモジュールをいろいろ試してみようと考えているが、日本語のドキュメントなどはなく、各モジュールがどのようなものか今ひとつ感じがつかめない。
sfmは、複数の画像から３次元情報を取得するためのものとわかっていたが、以前からｓｆｍのソースのビルドを試みたが、幾度が挫折した。
今回3.1がリリースされ、OpenCVでのビルドが一応保証されるようになったので、ビルドを試みてみたが、それでも苦戦した。
ビルド方法は、ここにある。
sudo apt-get install libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libatlas-base-dev libsuitesparse-dev
git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver
cd ceres-solver
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
make test
sudo make install
Start 67: system_test
67/67 Test #67: system_test ................................. Passed 0.01 sec
100% tests passed, 0 tests failed out of 67
自分でopencv_contrib-3.1.0/modules/sfm/samplesのtrajectory_reconstruccion.cppをビルドを試みたが、ここでハマってしまった。
まず、表示のためにVizが必要であるが、Installation in Linuxの説明では、Vizはビルドされない。
以下続く
sfmは、複数の画像から３次元情報を取得するためのものとわかっていたが、以前からｓｆｍのソースのビルドを試みたが、幾度が挫折した。
今回3.1がリリースされ、OpenCVでのビルドが一応保証されるようになったので、ビルドを試みてみたが、それでも苦戦した。
ビルド方法は、ここにある。
依存関係に関して
必須：- Eigen 3.2.2 以降
- GLog 0.3.1 以降
- GFlags.
- Ceres Solver. Bundle Adjustmentをとくために必要 （ないと再構築の機能が無効化される）
事前準備
ターミナルで以下のコマンドを実行するsudo apt-get install libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libatlas-base-dev libsuitesparse-dev
git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver
cd ceres-solver
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
make test
sudo make install
makeテストの結果
66/67 Test #66: visibility_based_preconditioner_test ........ Passed 0.00 secStart 67: system_test
67/67 Test #67: system_test ................................. Passed 0.01 sec
100% tests passed, 0 tests failed out of 67
OpenCVのビルド
この後OpenCV+contribをビルドするカメラ軌跡推定のsampleプログラムの実行
解説はここ自分でopencv_contrib-3.1.0/modules/sfm/samplesのtrajectory_reconstruccion.cppをビルドを試みたが、ここでハマってしまった。
まず、表示のためにVizが必要であるが、Installation in Linuxの説明では、Vizはビルドされない。
以下続く
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