2020系统综合实验 第7次实践作业

在树莓派中安装opencv库

• 参考教程：关于opencv的编译安装，可以参考Adrian Rosebrock的Raspbian Stretch: Install OpenCV 3 + Python on your Raspberry Pi。

Step #1: Expand filesystem

1. $ sudo raspi-config
2. 选中Advanced Options
3. 选中Expand filesystem
4. $ sudo reboot
5. $ df -h #查看扩展后的空间大小，如果空间不够可执行下面指令

$ sudo apt-get purge wolfram-engine
$ sudo apt-get purge libreoffice*
$ sudo apt-get clean
$ sudo apt-get autoremove

Step #2: Install dependencies

#更新和升级包
$ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade 

#安装Cmake
$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config 

#安装 image I/O packages
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

#安装 video I/O packages
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

#安装GTK development library
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

#安装python 2.7和python 3头文件
$ sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

Step #3: Download the OpenCV source code

#从OpenCV repository grab archive
$ cd ~
$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.3.0.zip
$ unzip opencv.zip

#扩展安装OpenCV
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.3.0.zip
$ unzip opencv_contrib.zip

下载离线的OpenCV并传送到树莓派里

Step #4: Python 3

#安装pip
$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python get-pip.py
$ sudo python3 get-pip.py

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

#更新~/.profile文件
vim ~/.profile
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

#刷新更改
$ source ~/.profile

#创建python virtual environment
$ mkvirtualenv cv -p python3

#进入 CV virtual environment，成功进入会在最左边看见（cv）
$ workon cv

#安装 NumPy（这个耗时比较长，大概十来分钟，请耐心等待）
$ pip install numpy

更新.profile文件

进入cv

Step #5: Compile and Install OpenCV

#进入cv，setup build CMake
$ workon cv（已经在cv里面可忽略）
$ cd ~/opencv-3.3.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE 
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON 
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.3.0/modules 
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
    
#检查CMake的输出，确保Python 3的Interpreter,Libraries,numpy 和packages path都有确定的path

#扩大交换空间（这个要注意不能一直使用，在完成编译和测试安装后要记得还原成默认值，否者会烧坏SD卡）
$ vim /etc/dphys-swapfile
CONF_SWAPSIZE=1024

#重启交换服务
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start

#Complie OpenCV（这个最为耗时，大概一个多小时）
$ make -j4

#安装 OpenCV3
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

编译完成

Step #6: Finish installing OpenCV

#检查OpenCV + Python bindings
$ ls -l /usr/local/lib/python3.5/site-packages/

#重命名文件
$ cd /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
$ sudo mv cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so cv2.so

#sym-link OpenCV bindings into the cv 
$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.5/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so

Step #7: Testing your OpenCV 3 install

#验证安装成功
$ source ~/.profile 
$ workon cv
$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.3.0'
>>>
#如果有如上信息则可执行下面指令
$ rm -rf opencv-3.3.0 opencv_contrib-3.3.0
#最后不要忘记将交换空间改为默认值
CONF_SWAPSIZE=xxx

#重启交换服务
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start

验证opencv的安装

使用opencv和python控制树莓派的摄像头

• 参考教程：Accessing the Raspberry Pi Camera with OpenCV and Python**](https://www.pyimagesearch.com/2015/03/30/accessing-the-raspberry-pi-camera-with-opencv-and-python/)

  source ~/.profile
  workon cv
  pip install "picamera[array]"

拍照测试

  from picamera.array import PiRGBArray
  from picamera import PiCamera
  import time
  import cv2
  camera = PiCamera()
  rawCapture = PiRGBArray(camera)
  time.sleep(5) # 感光时间需要长一些
  camera.capture(rawCapture, format="bgr")
  image = rawCapture.array
  cv2.imshow("Image", image)
  cv2.waitKey(0)

视频流测试

  from picamera.array import PiRGBArray
  from picamera import PiCamera
  import time
  import cv2
  camera = PiCamera()
  camera.resolution = (640, 480)
  camera.framerate = 32
  rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))
  time.sleep(0.1)
  for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
      image = frame.array
      cv2.imshow("Frame", image)
      key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
      rawCapture.truncate(0)
      if key == ord("q"):
          break

利用树莓派的摄像头实现人脸识别

参考教材树莓派实现简单的人脸识别

文件目录

安装依赖库

pip install dlib face_recognition numpy

facerec_on_respberry测试结果

facerec_from_webcam_faster测试结果

结合微服务的进阶任务

使用微服务，部署opencv的docker容器（要能够支持arm），并在opencv的docker容器中跑通（3）的示例代码facerec_on_raspberry_pi.py

安装Docker

#下载安装脚本
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh

# 运行安装脚本(阿里云镜像)
sh get-docker.sh --mirror Aliyun

部署opencv的docker容器

• 拉取镜像 DockerHub镜像地址
  

• 创建并运行容器
  

• 进入容器后运行跑通facerec_on_raspberry
  

小结

问题和解决方法

• numpy下载报超时错误
  
  最后在尝试网上的换源大法失败后只能离线下载
  

• 在构建虚拟环境时没找到可执行脚本

  

• AVFMT_RAWPICTURE未定义错误
  
  添加#define内容并重新编译
  

• 缺少boostdesc_bgm.i
  
  缺失文件下载链接:点我进入

  下载后将所需文件添加到相应目录
  

• 缺少hpp类错误

  
  这个出错是由于cuda.hpp文件不存在，但其实这个文件实际存在于opencv-contrib目录下，可以在代码中将其路径修改为文件所在目录对应的绝对路径。

  sudo nano /home/pi/opencv-3.3.0/modules/stitching/src/precomp.hpp
  #include "opencv2/xfeatures2d/cuda.cpp"
  //改成如下
  #include "/.../opencv_contrib-3.3.0/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d/cuda.cpp"
  

成员名单和分工

学号	姓名	贡献
031702525	周鑫煌	查阅资料 部分博客
031702316	翟鑫亮	查阅资料 错误总结
031702337	叶琦熠	实际操作

在线协作图片