combat88

  • 2 主题
  • 2 帖子
  • 510 积分
  • 身份:LV3 中级技术员
  • E币:422

【大联大友尚英特尔神经计算棒】Raspberry Pi 4B安装OpenCV

2021-8-11 19:25:49 显示全部楼层
帖子里发不了图片,上传附件又总出错,就只好贴在帖子了。
再次感谢CollinsLu的指导。

大联大神经棒测评之一——RaspberryPi 4B安装OpenCV
在Raspberry Pi4B安装OpenCV遇到了问题,在多次请教了CollinsLu之后终于安装上了,能不能实现功能后面再验证。
这里把安装过程分享给大家,供需要的人参考。也再次感谢Collins Lu。
按申请网页上给的链接
(https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000057005/boards-and-kits.html)的指导,在Pi 4B上建立OpenCV环境,安装到“从源代码安装 OpenCV”的make –j1时,提示出错,无法完成安装。
file:///C:/Users/NICKNE~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg

从Raspberry网站下载Raspberry Pi Image做一个全新的系统。
按Collins Lu的指导,安装过程变为:
系统要求
  
注意
  
  
本指南假定您用下面列出的操作系统启动并运行了 Raspberry Pi* 主板。
  
硬件

  • Raspberry Pi* 4(Raspberry Pi* 3 型号 B+ 应能正常工作。)
  • 至少一个 8 GB microSD 卡
  • 英特尔® Neural Compute Stick 2
  • 以太网互联网连接或兼容的无线网络
  • 专用 DC 电源适配器
目标操作系统

  • Raspbian* Stretch,32 位
  • Raspbian* Buster,32 位
设置您的构建环境
  
注意
  
  
本指南包含需要作为根或 sudo 访问权限执行以正确安装的命令。
  
确保您的设备软件是最新版本:
sudoapt update && sudo apt upgrade –y
(全新的系统,这一步可以不做。)
工具包的一些依赖关系没有预构建的 ARMv7 二进制文件,需要从源代码构建。与其他平台相比,这会显著提高构建时间。准备构建该工具包需要以下步骤:
安装构建工具
sudoapt install build-essential
从源代码安装 CMake*
从 Kitware* GitHub* 发行页面获取 CMake,提取它,然后进入提取的文件夹:
cd ~/
wgethttps://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.4/cmake-3.14.4.tar.gz
tarxvzf cmake-3.14.4.tar.gz
cd~/cmake-3.14.4
运行 bootstrap 脚本以安装其他依赖关系,开始构建:
./bootstrap
make-j4
sudomake install
  
注意
  
  
make 命令使用的作业 数可以使用-j 标志进行调整。建议以您平台上的内核数设置作业数。
  
您可以使用以下命令检查系统内核数:
grep -c^processor /proc/cpuinfo
请注意,设置数字过高可能会导致内存超支,导致内部版本失败。如果时间允许,建议运行1 到 2 个作业。

至此,都和链接中给出的指导一致。
下面:按链接
安装过程

  • 通过Putty或U盘等工具将Intel官方下载的1.023.tgz拷贝到Raspberry Pi 4 Model B主机中,存放于~/Downloads/目录下。
  • 在命令行中执行:
1) cd ~/Downloads/
2) sudo mkdir -p/opt/intel/openvino
3) sudo tar-xf  l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.1.023.tgz --strip 1 -C/opt/intel/openvino

  • 安装外部软件依赖项:sudo     apt install cmake
  • 设置环境变量 :echo     "source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh" >> ~/.bashrc,然后执行source ~/.bashrc生效,另开一个窗口看到窗口中显示出[setupvars.sh]     OpenVINO environment initialized说明配置成功。
  • 添加USB规则如下并插上Intel® Movidius™ Neural Compute Stick     or Intel® Neural Compute Stick 2
1)sudo usermod -a -G users"$(whoami)"
2)source/opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
3)sh /opt/intel/openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh

  • 构建并运行Object     Detection Sample:
1) cd ~
2) mkdir build&& cd build
3) cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a"/opt/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples/cpp
4) make -j2object_detection_sample_ssd

下面改为:按链接
已经安装了2020.1.023的跳过这一步。
Give this a try.

安装了2020.1.023之后,
Then download the 2019 R1 models such as:
下载的模型face-detection-adas-0001.bin和face-detection-adas-0001.xml在build目录下,把他们拷贝到downloads目录下。再找一张有汽车的png格式的图片例如car.png拷贝到~/downloads/pic/目录下,,没有pic目录的就自建一个。
执行
./armv7l/Release/object_detection_sample_ssd -m~/Downloads/face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i ~/Downloads/pic/car.png
稍等一会,就会看到:Execution successful

至此,安装算是完成了。只是因为模型的原因,识别率比较低,我试了四张不同的带有汽车的照片,没有一张识别出来。

后面接着研究。





您需要登录后才可以评论 登录 | 立即注册

最新评论

楼层直达:
快速回复
0
1
广告
关闭 热点推荐上一条 /1 下一条
快速回复 返回列表