码部落 – 一个无聊和记录一些东西的博客

Build opencv with gstreamer

因为从pip 下载的公开仓库的 opencv-python 并不包含 gstreamer 的调用，所以要使用opencv + gstreamer 需要自行build opencv 并把 gstreamer build 进去。

编译方法如下：

安装gstreamer

sudo apt-get install gstreamer1.0*

sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

编译opencv

mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D PYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python3 -c “import sys; print(sys.prefix)”) \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c “from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())”) \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python3 -c “from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())”) \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

python 解析byte 到具体值

使用 struct.unpack(‘类型’,byte对象) 方法，可以轻松解析byte 到具体值。类型对应的字节长度和字符串如下表

Format	C Type	Python type	Standard size	Notes
`x`	pad byte	no value		(7)
`c`	char	bytes of length 1	1
`b`	signed char	integer	1	(1), (2)
`B`	unsigned char	integer	1	(2)
`?`	_Bool	bool	1	(1)
`h`	short	integer	2	(2)
`H`	unsigned short	integer	2	(2)
`i`	int	integer	4	(2)
`I`	unsigned int	integer	4	(2)
`l`	long	integer	4	(2)
`L`	unsigned long	integer	4	(2)
`q`	long long	integer	8	(2)
`Q`	unsigned long long	integer	8	(2)
`n`	ssize_t	integer		(3)
`N`	size_t	integer		(3)
`e`	(6)	float	2	(4)
`f`	float	float	4	(4)
`d`	double	float	8	(4)
`s`	char[]	bytes		(9)
`p`	char[]	bytes		(8)
`P`	void*	integer		(5)

cuda 12.x.x 在编译 darknet 时的问题和解决

cuda 12 开始不再支持compute_35 这么就造成如果使用这个或更高版本的cuda 时编译 darknet 不过的问题，并且，因为cuda 12 在编译安装后的库目录也做了一些改变，增加了 stubs 目录，在/usr/lib 目录里，部份.so 文件放在了这个目录里，这么就会造成编译 darknet 时提示找不到 -lcuda 的问题。经过我多次尝试和网上查找相关资料，终于找到解决方法

1、修改 Makefile 找到

ARCH= -gencode arch=compute_35,code=sm_35

修改为 ARCH= -gencode arch=compute_75,code=sm_75

2、找到 -lcuda 指向的目录/usr/lib

修改为 /usr/lib/stubs

wsl2 上编译opencv 4.7.0 with cuda

cd opencv-4.7.0 && mkdir build

cd build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D WITH_CUDNN=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D ENABLE_FAST_MATH=ON -D CUDA_FAST_MATH=ON -D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D ENABLE_NEON=OFF -D WITH_OPENMP=ON -D WITH_OPENGL=OFF -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_opencv_java=OFF -D WITH_GTK=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -DBUILD_OPENJPEG:BOOL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/mnt/j/opencv_contrib-4.7.0/modules ..

make -j8 && sudo make install

wsl2 编译 opencv 4.7.0 的一个OpenJpeg的问题

这个问题我在wsl2 的 ubuntu20.04 中编译 opencv4.7.0 时遇到了，不清楚在别的wsl 和别的ubuntu 版本上有没有这个问题，最终问题也解决了，不知道别的wsl 环境有没有这个问题，先把解决方法记下了。

在编译时会出以下这样的错误

grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xa1): undefined reference to `opj_stream_set_user_data’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xb0): undefined reference to `opj_stream_set_user_data_length’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xbf): undefined reference to `opj_stream_set_read_function’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xce): undefined reference to `opj_stream_set_skip_function’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xdd): undefined reference to `opj_stream_set_seek_function’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xf5): undefined reference to `opj_stream_destroy’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0x110): undefined reference to `opj_create_decompress’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0x12e): undefined reference to `opj_destroy_codec’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0x150): undefined reference to `opj_set_default_decoder_parameters’

从错误提示看，是找不到Jpeg2000 的某个引用的方法，但为什么找不到就不知道了，在网上一翻查找后，没找到说这个问题的，最后在一篇国外的关于wsl2 和 openjpeg 的文章找到了一丝解决方法，试了一下，最后终于解决了。原文的意思是jpeg2000 所使用的OpenJPEG 在wsl2 中已经包含了，但在编译时还是会提示找不到符号。可能是包含的库少了些什么，需要使用opencv 去编译自己的 openJpeg 所以，需要在cmake 中加入

-DBUILD_OPENJPEG:BOOL=ON 参数。

最后加入这个后，问题解决

WSL2 Ubuntu下安装cuda

顺序执行下面命令

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda

编译ffmpeg 集成nvidia 硬解码模块

安装编译依赖
sudo apt install build-essential libclang-11-dev clang-11 clang-format-9 libssl-dev
更新包管理
sudo apt update
安装编译依赖
sudo apt install git libgtk2.0-dev pkg-config python3-scipy
下载硬解码头文件
git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git

cd nv-codec-headers/
安装硬解码头文件
sudo make install && cd -
安装ffplay 依赖
sudo apt install libsdl2-dev
预编译
./configure --extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64 --extra-cflags="-I/usr/local/include" --extra-ldflags="-L/usr/local/lib" --extra-libs="-lpthread -lm -latomic" --enable-gmp --enable-gpl --enable-libaom --enable-libass --enable-libfreetype --enable-libmp3lame --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libopus --enable-librtmp --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libssh --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-nonfree --enable-version3 --enable-pthreads --enable-openssl --prefix=/usr/local/ffmpeg --enable-static --enable-shared --enable-ffplay --enable-cuda-nvcc --enable-libnpp
编译
make -j4
安装编译生成文件
sudo make install

建立 Debian* 作業系統與Intel® 類神經電腦棒 2的開放原始碼OpenVINO™工具組–转自INTEL，Raspberry Pi 上安装 NCS2 的方法

意	安裝時需要所有步驟。這些步驟已透過 *Raspberry Pi 4 主機板和 64 位 Debian* Bullseye 測試**。若要遵循本指南中的步驟，則需要連線網際網路。本文使用 2022.1 版的OpenVINO™工具組開放原始碼發行進行驗證。

OpenVINO™工具組能快速部署模擬人類視覺的應用程式和解決方案。此工具組將電腦視覺（CV）工作負載延伸至採用 Convolutional Neural Network （CNN）的 Intel® 硬體，將效能最大化。這些步驟通常遵循本文中關於 Intel® 類神經電腦棒 2與開放原始碼OpenVINO™工具組，但包含特定的變更，讓所有內容在主機板上執行。

本指南提供您建立 Raspbian* 作業系統OpenVINO™工具組的開放原始碼分配，以及使用Intel® 類神經電腦棒 2（Intel® NCS2）的步驟。

按一下主題以取得詳細資料：

系統需求

注意	本指南假設您的 Raspberry Pi* 主機板已在下方列出的作業系統上啟動並執行。

硬體

Raspberry Pi* 4 （Raspberry Pi* 3 B+ 型號應該可以使用。）
至少 16GB microSD 卡
Intel® 類神經電腦棒 2
乙太網路網際網路連線或相容的無線網路
專用 DC 電源介面卡

目標作業系統

Debian* Bullseye，64 位

設定您的建置環境

注意	本指南包含必須作為根部或 sudo Access 執行才能正確安裝的命令。

確定您的裝置軟體是最新的：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安裝建置工具

sudo apt install build-essential libclang-11-dev clang-11 clang-format-9 libssl-dev cmake

安裝 OpenCV

Intel® OpenVINO™工具組運用 OpenCV* 的威力，加速基於視覺的推斷。雖然 Intel® OpenVINO™ 工具組的 CMake 程式下載 OpenCV* 如果支援平臺沒有安裝任何版本，則您必須從源頭建立 OpenCV。

<span “=””>開機安裝 opencv-python

<span “=””>sudo apt-get 安裝 python3-opencv

下載原始碼與安裝依存關係

注意	我們建議在從 openvinotoolkit GitHub 頁面的儲存庫中，指定最新且穩定的分支或標籤，而不是預設直接重做主分支。

Intel® OpenVINO™工具組的開放原始碼版本可透過 GitHub 取得。存放庫資料夾是格 溫特的 openvino。

cd ~/

git clone –recurse-submodules –single-branch –branch=2022.1.0 https://github.com/openvinotoolkit/openvino.git

Intel® OpenVINO™工具組有許多建置依存關係。install_build_dependencies.sh 腳本可為您取用。如果嘗試執行腳本時出現任何問題，您必須單獨安裝每個依存度。

執行腳本以安裝 Intel® OpenVINO™工具組的依存關係：

cd openvino

sed -i ‘s/raspbian/debian/g’ install_build_dependencies.sh

sudo ./install_build_dependencies.sh

如果腳本完成成功，您已準備好建置工具組。如果目前發生故障，請確保安裝任何列出的依存關係，然後再試一次。

建築

若要建立 Python API 包裝，請安裝以下所列的所有額外套件：

python3 -m pip install –upgrade pip

python3 -m pip install clang==11.0 pyaml

python3 -m pip install -r ~/openvino/src/bindings/python/src/compatibility/openvino/requirements-dev.txt

python3 -m pip install -r ~/openvino/src/bindings/python/wheel/requirements-dev.txt

注意

使用 -DENABLE_PYTHON=ON 選項。若要指定確切的 Python 版本，請使用下列選項：

-DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3.9` \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.9.so \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.9

使用 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX={BASE_dir}/openvino_dist 指定 CMake 大樓要建置的目錄：

舉例來說， -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/openvino_dist

該工具組使用 CMake 建物系統來引導並簡化建物流程。若要為Intel® 類神經電腦棒 2打造推斷引擎和 MYRIAD 外掛程式，請使用下列命令：

注意	執行以下命令時，請移除所有的背擊（\）。反沖用於通知這些命令未分離。

cd ~/openvino

mkdir build && cd build

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/openvino_dist \
-DENABLE_INTEL_MYRIAD=ON \
-DENABLE_INTEL_CPU=OFF \
-DENABLE_INTEL_GPU=OFF \
-DENABLE_CLDNN=OFF \
-DENABLE_AUTO=OFF \
-DENABLE_MULTI=OFF \
-DENABLE_HETERO=OFF \
-DENABLE_TEMPLATE=OFF \
-DENABLE_TESTS=OFF \
-DENABLE_OV_ONNX_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_OV_PADDLE_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_OV_TF_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_NCC_STYLE=OFF \
-DENABLE_SSE42=OFF \
-DTHREADING=SEQ \
-DENABLE_OPENCV=OFF \
-DENABLE_PYTHON=ON \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3.9) \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.9.so \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.9 ..

make -j4

sudo make install

如果由於 OpenCV 程式庫的問題而發出命令失敗，請確定您已告知系統您的 OpenCV 安裝地點。如果目前完成建置，Intel® OpenVINO™工具組已準備好執行。請注意，建置位於 ~/openvino/bin/aarch64/Release 資料夾中。

驗證安裝

成功完成推斷引擎組建後，您應確認所有裝置都已正確設定。若要確認工具組與Intel® 類神經電腦棒 2在您的裝置上運作，請完成下列步驟：

benchmark_app執行範例程式，確認所有程式庫載入正確。
下載經過訓練的型號。
選取類神經網路的輸入。
設定 Intel® 類神經電腦棒 2 Linux* USB 驅動程式。
使用所選的型號和輸入執行object_detection_sample_ssd。

範例應用程式

Intel® OpenVINO™工具組包含一些使用推斷引擎與Intel® 類神經電腦棒 2的範例應用程式。其中一個程式 是benchmark_app， 可在下列專案中找到：

~/openvino/bin/aarch64/Release

執行下列命令以測試 benchmark_app：

cd ~/openvino/bin/aarch64/Release

./benchmark_app -h

它應該會列印說明對話，說明計畫的可用選項。

下載模型

該計畫需要一個模型來傳遞輸入。您可以取得以® IR 格式OpenVINO™工具組的模型：

使用 Model Optimizer 將現有模型從支援的框架之一轉換為推斷引擎的 IR 格式
使用 Model Downloader 工具從 Open Model Zoo 下載
直接從 storage.openvinotookit.org 下載 IR 檔案

就我們而言，直接下載最簡單。使用下列命令來取得人車單車偵測模型：

cd ~/Downloads

wget https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin

wget https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml

注意	Intel® 類神經電腦棒 2需要針對 16 位浮點格式（稱為 FP16）優化的模型。如果您的模型與範例不同，可能需要使用 Model Optimizer 轉換為 FP16。

神經網路的輸入

最後需要的專案是神經網路的輸入。對於我們下載的型號，您需要具有 3 個色彩通道的影像。將必要的檔案下載到主機板：

cd ~/Downloads
wget https://cdn.pixabay.com/photo/2018/07/06/00/33/person-3519503_960_720.jpg -O person.jpg

設定Intel® 類神經電腦棒 2 Linux USB 驅動程式

需要新增一些 udev 規則，使系統能夠辨識Intel® NCS2 USB 裝置。

注意	如果目前的使用者不是使用者群組的成員，請執行下列命令並重新啟動您的裝置。

sudo usermod -a -G users “$(whoami)”

設定OpenVINO™環境：

source ~/openvino_dist/setupvars.sh

若要對Intel® 類神經電腦棒 2執行推斷，請執行 install_NCS_udev_rules.sh 腳本來安裝 USB 規則：

sh ~/openvino_dist/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh

現在應該正確安裝 USB 驅動程式。如果執行示範時未偵測到Intel® 類神經電腦棒 2，請重新開機裝置，然後再試一次。

執行benchmark_app

下載模型時，可取得輸入影像，並將Intel® 類神經電腦棒 2插入 USB 埠，使用下列命令執行 benchmark_app：

cd ~/openvino/bin/aarch64/Release

./benchmark_app -i ~/Downloads/person.jpg -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD

這將使用所選選項執行應用程式。-d 旗標會告訴程式用於推斷的裝置。-MYRIAD 利用 Intel® 類神經電腦棒 2啟動 MYRIAD 外掛程式。命令成功執行後，終端將顯示推斷的統計資料，並產生影像輸出。

INFO ] First inference took 267.43 ms
[Step 11/11] Dumping statistics report
Count: 12 iterations
Duration: 1620.69 ms
Latency:
Median: 532.82 ms
AVG: 494.30 ms
MIN: 278.83 ms
MAX: 557.00 ms
Throughput: 7.40 FPS

如果應用程式在您的Intel® NCS2上執行成功，OpenVINO™工具組和Intel® 類神經電腦棒 2已正確設定，以便在您的裝置上使用。

執行 benchmark_app Python 應用程式：

source ~/openvino_dist/setupvars.sh

cd ~/openvino/tools/benchmark_tool

python3 benchmark_app.py -i ~/Downloads/person.jpg -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD

如果應用程式在您的Intel® NCS2上成功執行，nGraph 模組將正確綁定至 Python。

環境變數

您必須更新多個環境變數，才能編譯並執行工具組應用程式OpenVINO。執行下列腳本以暫時設定環境變數：

source ~/openvino_dist/setupvars.sh

**（選用）** 關閉外殼時，會移除OpenVINO環境變數。作為一種選項，您可以永久設定環境變數如下：

echo “source ~/openvino_dist/setupvars.sh” >> ~/.bashrc

若要測試您的變更，請開啟新的終端。您將看到下列內容：

[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized

這就完成了 Raspbian* 作業系統OpenVINO™工具組的開源分配建置程式，並以Intel® 類神經電腦棒 2方式使用。

32位raspberry pi 操作系统，启动连接USB 储存器的方法

之前在64位操作系统上，直接使用 sudo vim /etc/fstab 加上USB 外接的硬盘就可以了，但在32位系统上，不知道为什么，行不通。所以，使用了如下的办法：

sudo vim /etc/rc.local

在最后 exit 0 之前

加入

sleep 20

sudo mount /dev/sda1 /media/pi -o uid=1000,gid=1000

重启，等20秒，然后就可以了

关于raspberry pi 使用硬件编码/解码加速ffmpeg 中的坑

从官网上下可以下载到的官方系统有32位和64位两个版本，但因为对应硬件的库 mmal 只有32 位版本，这么导致最终在编译ffmpeg 或其他程序时，无法找到对应版本的mmal 库。所以，在安装操作系统时如考虑需要使用视频硬件编码/解码，就必须使用32位版本的操作系统。

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