[樹莓派(raspberry pi)] 0二、PI3安裝openCV開發環境作圖像識別（詳細版）

 

前言

上一篇咱們講了在linux環境下給樹莓派安裝系統及入門各類資料 ，今天咱們更進一步，嘗試在PI3上安裝openCV開發環境。

博主在作的過程當中主要參考一個國外小哥的文章（見最後連接1）,不過其教程中有一個地方稍微有點問題，致使我入坑很久！這裏也會着重說明下。

 

一、Expand filesystem

新安裝系統以後，首要的工做就是擴大文件系統。由於，用SD卡安裝完系統後一大部分空間實際是未被分配的：

sudo raspi-config

選擇7高級，而後選擇「1. Expand File System」，以後點擊finish，而後reboot 。

 

sudo reboot

以後，你能夠用df -h命令確認文件系統是否被擴大：（以下，個人SD卡爲閃迪的32G內存卡）

➜  ~  df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/root        30G  6.2G   22G  23% /
devtmpfs        466M     0  466M   0% /dev
tmpfs           470M     0  470M   0% /dev/shm
tmpfs           470M  6.4M  464M   2% /run
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
tmpfs           470M     0  470M   0% /sys/fs/cgroup
/dev/mmcblk0p1   41M   21M   21M  51% /boot
tmpfs            94M     0   94M   0% /run/user/1000

 

二、Install dependencies

接下來是安裝openCV的依賴，下面步驟有點多，你們千萬別漏了其中一兩個（我操做的時候就把ibjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev給忘了，結果又得花幾個小時從新編譯一遍！！！）

2.1 更新

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade

2.2 安裝CMake等編譯openCV源碼的工具

$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

2.3 安裝幾種常見格式的圖像操做的包，方便咱們能從硬盤上讀取不一樣格式的圖像（有個同窗建議下面的libpng12-dev和後面的gtk2.0會衝突，改爲libpng-dev就合適，若是改爲libpng-dev，系統好像是會自動匹配版本。因爲太忙沒有驗證，先貼這裏，供你們參考選擇）

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

2.4  一樣的，咱們也須要視頻操做的包

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

2.5 openCV用於圖像/GUI展現的功能依賴highgui模塊，爲了編譯highgui，咱們須要安裝GTK development library

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

2.6 安裝額外的一些依賴

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

^-^ 記得看一下上面幾個安裝過程有沒有少哦

2.7 接下來還須要安裝python dev

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

 

三、Download the OpenCV source code

下載並解壓3.1.0版本的源碼：

$ cd ~
$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
$ unzip opencv.zip

爲了安裝完整的openCV3，體驗新的features，還須要下載並解壓 opencv_contrib（注意和opencv版本保持一致）：

$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip
$ unzip opencv_contrib.zip

 

四、準備python環境

4.1 安裝python包管理器：

$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python get-pip.py

4.2 安裝python虛擬環境virtualenv virtualenvwrapper

首先說明下爲何要裝這兩個包：

First, it’s important to understand that a virtual environment is a special tool used to keep the dependencies required by different projects in separate places by creating isolated, independent Python environments for each of them.

In short, it solves the 「Project X depends on version 1.x, but Project Y needs 4.x」 dilemma. It also keeps your global site-packages  neat, tidy, and free from clutter.

If you would like a full explanation on why Python virtual environments are good practice, absolutely give this excellent blog post on RealPython a read.

用虛擬開發環境能夠爲每一個工程提供獨立的python開發環境、獨立的包、獨立的版本，每一個獨立的環境會在~/.virtualenvs/下造成資源包～

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

以後在～/.profile文件最後添加下面幾行：

# virtualenv and virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

以後若是想用python虛擬環境，在每次打開一個新的terminal就要執行一次source ~/.profile

$ source ~/.profile

接下來咱們生成一個python虛擬環境來用於opencv的開發提供環境：（這裏不講python2，強烈建議用python3)

$ mkvirtualenv cv -p python3

注：再次說明python虛擬環境是徹底獨立的，也就是說在cv的環境下安裝的python包，步適用於全局；在全局安裝的包，不適合cv。

如何驗證你如何將cv環境生成好了呢？——新開一個terminal，執行下列命令：

$ source ~/.profile
$ workon cv

若是terminal前面的文字變成了(cv)代表成功建立了名爲cv的python虛擬環境：

4.3 在cv虛擬環境下安裝numpy

在接下來的操做中都要保持在cv環境中！

(cv) -> ~ $ pip install numpy

 

五、編譯和安裝openCV

5.1 編譯前的準備

首先肯定是在cv虛擬環境中，若是不在，能夠執行：

$ source ~/.profile
$ workon cv

接下來用cmake進行編譯opencv：

注：這一步參考連接1的介紹中缺乏一個編譯選項，致使老是make出錯：（當其出錯時，按照下面的方法進行嘗試：）

make -j4 老是報錯：
解決方法：刪除build下的全部東西（cmake產生的和make -j4產生的），從新cmake,多加一個下面的選項
反思：以前一直複製網上的，結果網上坑爹把-D和後面單詞連到一塊結果仍是不成功，致使走了好多彎路。以後作事情前要分析緣由（爲何，而後再去嘗試，不要根據結果來反饋嘗試的對錯！！！這樣可能會走彎路！！！） 

link:http://answers.opencv.org/question/116926/ubuntu-1610-opencv-build-fails-stdlibh-missing/

- 直接採用ubuntu中opencv的安裝方法會報QT缺乏的錯誤：http://www.samontab.com/web/2014/06/installing-opencv-2-4-9-in-ubuntu-14-04-lts/

$ cd ~/opencv-3.1.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.1.0/modules \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

cmake結束以後，會出現下圖所示：（當時忘了截圖了，盜用別人的一張 ^-^ ）

請仔細校對下python3欄的Interpreter的python虛擬環境的路徑，numpy指向python虛擬環境下的numpy安裝路徑等...

5.2 開始編譯opencv

上面準備好了一切，只等make了！請再次確保您在cv虛擬環境中：

$ make -j4

編譯過程大概會用2～3個小時！-j4是採用4線程編譯，若是採用4線程編譯出現問題請採用單線程編譯：

$ make clean
$ make

編譯結束後會出現下圖所示（也沒有留截圖，直接盜別人的圖）：

5.3 安裝opencv

接下來就只須要幾個簡單的命令就能安裝了：

$ sudo make install
$ sudo ldconfig

 

六、pi3安裝opencv3收尾工做

接下來作一點收尾工做，而後就能用你的PI開發圖像識別的項目了！

opencv編譯好以後就能夠make install安裝了，編譯是通用的，install是將相應的模塊、DEMO放到相應的文件夾內；

下面幾步主要是在python虛擬環境中連接到opencv模塊：（知其因此然）

上面當運行完make install以後OpenCV+Python的打包文件將安裝在：/usr/local/lib/python3.4/site-packages

$ ls -l /usr/local/lib/python3.4/site-packages/
total 1852
-rw-r--r-- 1 root staff 1895932 Mar 20 21:51 cv2.cpython-34m.so

咱們須要將cv2.cpython-34m.so重命名爲cv2.so:

$ cd /usr/local/lib/python3.4/site-packages/
$ sudo mv cv2.cpython-34m.so cv2.so

而後須要將python虛擬環境中的cv2.so連接到上面剛被更名爲cv2.so的文件上：

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.4/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.so cv2.so

 

七、測試OpenCV3是否安裝成功

進入cv環境，而後調用簡單的python指令：

$ source ~/.profile 
$ workon cv
$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>

此時在home目錄下還有兩個編譯、安裝opencv時使用的文件夾，理論上能夠直接刪除掉，可是我建議仍是先理解下整個操做流程以後再刪掉！

由於，對opencv源碼的編譯是須要很長時間的，一旦以後發現有什麼問題，能夠查看或修改opencv源碼來嘗試解決問題！

➜  ~  ls
Desktop  Documents  Downloads  get-pip.py  Music  opencv-3.1.0 opencv_contrib-3.1.0  Pictures  Public  python_games  Templates  Videos

 

八、跑幾個簡單的圖像識別的DEMO

編譯、安裝好以後，其DEMO放在/usr/local/share/OpenVC/sample/python目錄下：

注意：一、運行opencv的DEMO不要在ssh中運行，某些程序是須要GUI的；

   　　二、opencv的比較多的DEMO都須要攝像頭，買不起樹莓派自帶的貴的，能夠淘寶上隨便買個20多塊錢的免去動USB攝像頭；

因爲在usr目錄下的DEMO都是隻讀文件、且其中少了data文件夾（data文件夾是DEMO所須要的一些圖片及視頻資源），

若是直接運行的話，會報資源缺乏等問題：

(cv) ➜  python  python houghlines.py

This example illustrates how to use Hough Transform to find lines

Usage:
    houghlines.py [<image_name>]
   image argument defaults to ../data/pic1.png

Traceback (most recent call last):
  File "houghlines.py", line 33, in <module>
    a,b,c = lines.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

所以，咱們將/usr/local/share/OpenVC/sample/文件拷貝到Downloads/sample/，同時從openCV的源碼文件中找到data文件夾，並複製到sample目錄下：

cp -r /usr/local/share/OpenCV/samples ~/Downloads/samples 
cp -r  ~/opencv-3.1.0/samples/data ~/Downloads/samples/data/
(cv) ➜  samples  tree -L 1 ~/Downloads/samples 
/home/pi/Downloads/samples
├── data
└── python

以下是運行霍夫找直線的DEMO效果：

 kmeans聚類算法：(cv) ➜  python  python kmeans.py     

 

邊緣檢測算法：(cv) ➜  python  python edge.py

模式識別算法：(cv) ➜ python python find_obj.py

 運動方向檢測，光流算法：(cv) ➜  python  python lk_track.py 

 

 

參考連接

• 1. Install guide: Raspberry Pi 3 + Raspbian Jessie + OpenCV 3
• 2. http://answers.opencv.org/question/116926/ubuntu-1610-opencv-build-fails-stdlibh-missing/
• 3. 直接採用ubuntu的方法會報QT缺乏的錯誤
• 4. OpenCV Linux 安裝 Make出錯
• 5. matplotlib繪圖

 

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