OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、APIの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。
2018年9月19日水曜日
数日以内にOpenCV 4.0ベータがリリースされる予定である。
先週の会議メモによると今週水曜日(日本時間だと木曜)に4.0のベータ版のリリースが予定されている
4.0アルファ(午前の記述はベータだった)のIssuesは、23時の時点で2個Openなっている。これが0になったらリリースされるのか、そのままリリースされるのかは分からない
公式リリースを待たなくてもmasterのファイルを調べてみると、いくつかの追加機能が確認できる。
力を入れているdnnモジュールは、ONNX対応になっている。リリースされたら、試してみる予定である。
2018年9月5日水曜日
OpenCV 3.4.3でYolo V3を試してみた (I tried Yolo V3 with OpenCV 3.4.3)
3.4.2の時の話はここ。
3.4.2でためした時から以下の変更あり
1. サンプルのtipoが修正されている
issueへの報告により、line 23の変数がnmsに2 windowサイズの問題
縮小表示される原因がわかり対処オリジナルのサイズで結果が表示されるようになった。
原因
スクロールバーを表示するために事前にwindwoを作成していたため
対処
line 92から94をコメントアウト
3 関連データの場所
configファイルはここWeightファイルはここ
クラス名はここ
これらは、dnn サンプルページの下段のここからたどる
コマンドは、以下のもの
(オリジナルを修正しているため、ファイル名を買えている)
./yolov3_object_detection -config=yolov3.cfg -model=yolov3.weights -input=train1.png -width=416 -height=416 -scale=0.00392 -classes=object_detection_classes_yolov3.txt -rgb=true
OpenCV 3.4.3 がリリースされた (OpenCV 3.4.3 was released)
3.4.2同様に公式発表はありませんが、3.4.3が8/29にリリースされました
リリース情報 なし
ドキュメント
変更点 (書きかけ)
github
また、予定日は記載されて以内が、3.4.4の準備が進んでいる
以上
2018年7月18日水曜日
ubuntuの各種ツール、ライブラリのバージョン確認方法 2018/07/18
はじめに
環境構築時に影響を及ぼす、各種ツール、ライブラリのバージョンの確認方法をメモしたものである2018/7/18版
ubuntu
cat /etc/lsb-release
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 16.04.5 LTS" (9/19)
kernel
uname -r
4.4.0-135-generic (9/19)
gcc
gcc --version
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10) 5.4.0 20160609
docker
docker --version
Docker version 17.05.0-ce, build 89658be
GPUボード情報
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130 Driver Version: 384.130 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 105... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 43% 28C P8 ERR! / 75W | 399MiB / 4037MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1036 G /usr/lib/xorg/Xorg 221MiB |
| 0 2538 G compiz 98MiB |
| 0 3686 G ...-token=FBE45A9952681D539215C61CB0298B6B 75MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
2018年7月14日土曜日
OpenCV 3.4.3のリリースが予定されている
7/4に3.4.2がリリースされたばかりであるが、3.4.3が既に計画されている。(リリース日は未定)
マイルストーン情報はここ
この情報を知ったのは、一昨日にissueとして報告したbugの修正版が、3.4.3にマージされたとの報告があったため。
どこのコードに反映されているのかGitHubの運用方法をよく理解していなく、いろいろ見て見たところブランチ3.4にマージされていた
サイト主は、GitHUBには疎いので、自分でPRをすることができない。今後、この辺の仕組みを調べて自分でPR出きるようにしたい。
OpenCV 3.4.2 for windows Prebuild版のConfigrationを表示させてみた (I displayed a configration of OpenCV 3.4.2 for windows prebuild version.)
Windows版のOpenCVは、ソースだけでなく、ビルドされたバイナリーファイルも同梱されている。
同梱されているバイナリーのConfigrationは、cv::getBuildInformation() APIで取得できる
上記APIを表示されるソースファイルを作成し、Windowsコンソールで実行させ、出力をファイルとしてここに保存した。
・有効モジュール
calib3d core dnn features2d flann highgui imgcodecs imgproc java_bindings_generator ml objdetect photo python_bindings_generator shape stitching superres video videoio videostab world
CPU/HW 最適化
Baseline: SSE SSE2 SSE3
requested: SSE3
Dispatched code generation: SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2
requested: SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
SSE4_1 (3 files): + SSSE3 SSE4_1
SSE4_2 (1 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
FP16 (1 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
AVX (5 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
AVX2 (9 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
気になったオプション
JPEG: build-libjpeg-turbo (ver 1.5.3-62)
Parallel framework: Concurrency
OpenCL: YES (no extra features)
2018年7月12日木曜日
OpenCV 3.4.2でYolo V3を試してみた (I tried Yolo V3 with OpenCV 3.4.2)
3.4.1の時からYoloのV3がサポートされてたようである
使用したサンプルファイルは、これ
ただし、1ヶ所間違い(line 25)があり、issueとして報告中
誤 "{ thr | .4 | Non-maximum suppression threshold. }"
正 "{ nms | .4 | Non-maximum suppression threshold. }"
ビルドして下記コマンドを実行
./object_detection -config=yolov3.cfg -model=yolov3.weights -input=train1.png -width=416 -height=416 -scale=0.00392 -classes=coco.names -rgb=true
configファイルはここに
Weightファイルはここに
(サイズが248Mあり、サーバが細いのでダウンロードに約30分かかる)
結果は冒頭の画像(色は変更している)
trainのconfidenceが1となっており、V2と比較して向上していると思われる
トラックバーは動かしても再計算されないので、修正が必要
(カメラストリームの場合は有効、静止画には意味ない)
なぜか結果が縮小されて表示されるので調査中
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