Jetson nanoへOpencvをインストールするのにすごくハマったので記事にしたいと思います。
結論からいうと、前回はChainerとKerasは仮想環境へ構築しましたが、今回はこれができなかったので、仮想環境を使わないこととしました。
合わせて仮想環境を使わない場合のChainer、Keras、そしてScikit-learnの環境構築も整理しました。
これで、Jetson-nanoの環境構築は完成したと思います。
なお、結果的にOpencvのインストールは以下の参考①の記事をまるまる実施しました。
もともと、参考②のスクリプトを訂正して使用されていますが、更地からのインストールでは参考①のスクリプトがいいと思います。また、今回は更地ではありませんでしたが、最終的に参考①のスクリプトを使用しました。
また、Tensorflow-gpu及びJupyter-notebookまでのインストールは前回記事を見てください。
【参考】
①Jetson Nano へ OpenCV 4.1.0 をインストールする
②JEP/script/install_opencv4.0.0_Nano.sh
概略のまとめ
・Opencv4.1.0のインストール
・kerasのインストール
・matplotlibのインストール
・Chainerのインストール
・scikit-learnのインストール
インストール詳細以降はおまけ的に記載しています。
Opencv4.1.0のインストール
インストール前にスワップ領域確保
$ fallocate -l 4G swapfile
$ chmod 600 swapfile
$ mkswap swapfile
$ sudo swapon swapfile
install_opencv4.1.0_Nano.sh（参考①のスクリプト）を用意します。
そしてインストール先のDirを作成し、引数にして実行ます。
$ mkdir opencv
$ sh install_opencv4.1.0_Nano.sh opencv
ひたすら待ちますが、途中何度か認証を聞かれるので、入力します。
kerasのインストール
ここからは、pip3の最後にpermission denied除けに--userをつけています。
$ sudo apt install libatlas-base-dev gfortran
$ pip3 install -U cython --user
$ pip3 install keras --user
※今回は、gfortranは更新ありませんでした
matplotlibのインストール
$ pip3 install matplotlib --user
Chainerのインストール
$ pip3 install cupy --user
$ pip3 install chainer --user
※Cupyは時間がかかるので待ちます
scikit-learnのインストール
$ pip3 install scikit-learn --user
まとめ
・仮想環境を使わずに普通の環境にOpencv、Chainer、Keras、Scikit-learnなど当面使う環境構築を実施した
・Opencvのアプリとして暗視カメラは動作した
インストール詳細
以下に時系列なエビデンス付きイントールを記載しておきます。
※若干、試行錯誤が入っているので上記の概略とは一部異なります
Opencvのインストール
以下のOpencvは何度かリトライした結果の表示なのですが、以下のようにpython2.7とpython3.6ともにimport cv2ができ、インストールできました。
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
python-opencv is already the newest version (3.2.0+dfsg-4ubuntu0.1).
python3-opencv is already the newest version (3.2.0+dfsg-4ubuntu0.1).
0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 23 not upgraded.
** Install opencv-4.1.0 successfully
** Bye :)
muauan@muauan-desktop:~/Documents/Chainer$ python
Python 2.7.15+ (default, Nov 27 2018, 23:36:35)
[GCC 7.3.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>>
[1]+ Stopped python
muauan@muauan-desktop:~/Documents/Chainer$ python3
Python 3.6.8 (default, Jan 14 2019, 11:02:34)
[GCC 8.0.1 20180414 (experimental) [trunk revision 259383]] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>>
[2]+ Stopped python3
kerasのインストール
muauan@muauan-desktop:~/Documents/Chainer$ pip3 install keras
Collecting keras
Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5e/10/aa32dad071ce52b5502266b5c659451cfd6ffcbf14e6c8c4f16c0ff5aaab/Keras-2.2.4-py2.py3-none-any.whl
Collecting scipy>=0.14 (from keras)
Requirement already satisfied: numpy>=1.9.1 in /home/muauan/.local/lib/python3.6/site-packages (from keras) (1.16.4)
...
Requirement already satisfied: h5py in /home/muauan/.local/lib/python3.6/site-packages (from keras) (2.9.0)
Installing collected packages: scipy, keras
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/scipy-1.3.0.dist-info'
Consider using the `--user` option or check the permissions.
上記のようにpermission deniedが出ていて、--userを付けうように推奨されています。
しかし、以下のように仮想環境でこれをやると別のエラーが出てできませんでした。
muauan@muauan-desktop:~/Documents/Chainer$ sudo pip3 install keras
Traceback (most recent call last):
File "/usr/bin/pip3", line 9, in <module>
from pip import main
ImportError: cannot import name 'main'
ということで、普通の環境というかdesktop配下にインストールします。
念のため、cytonからインストールします。
muauan@muauan-desktop:~$ pip3 install -U cython --user
Collecting cython
Installing collected packages: cython
Successfully installed cython-0.29.10
無事にインストールできました。
そして、keras本体をインストールします。
muauan@muauan-desktop:~$ pip3 install keras --user
Collecting keras
Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5e/10/aa32dad071ce52b5502266b5c659451cfd6ffcbf14e6c8c4f16c0ff5aaab/Keras-2.2.4-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: h5py in ./.local/lib/python3.6/site-packages (from keras) (2.9.0)
...
Installing collected packages: scipy, keras
Successfully installed keras-2.2.4 scipy-1.3.0
※前回同様、Scipyも無事にインストールされています
そして、以下のように検証できました。
muauan@muauan-desktop:~$ python3
Python 3.6.8 (default, Jan 14 2019, 11:02:34)
[GCC 8.0.1 20180414 (experimental) [trunk revision 259383]] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>>
matplotlibのインストール
muauan@muauan-desktop:~$ pip3 install matplotlib --user
Collecting matplotlib
...
Successfully built matplotlib kiwisolver
Installing collected packages: cycler, kiwisolver, pyparsing, matplotlib
Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0 matplotlib-3.1.0 pyparsing-2.4.0
Chainerのインストール
Chainerのインストールで難関なのは以下のCupyのインストールです。
これも１時間程度は待たされますが、ひたすら待つと完了します。
※fastrlockのインストール時、止まったように見えるので我慢しましょう
muauan@muauan-desktop:~$ pip3 install cupy --user
Collecting cupy
...
Successfully built cupy fastrlock
Installing collected packages: fastrlock, cupy
Successfully installed cupy-6.0.0 fastrlock-0.4
そして、以下のようにChainerをインストールします。
これは、あっけなくすぐに終わります。
※何度かインストールしていたせいかも知れません
muauan@muauan-desktop:~$ pip3 install chainer --user
Collecting chainer
...
Successfully installed chainer-6.0.0 filelock-3.0.12 protobuf-3.7.1 typing-3.6.6 typing-extensions-3.7.2
無事にインストールできたことが分かります。
muauan@muauan-desktop:~$ python3
Python 3.6.8 (default, Jan 14 2019, 11:02:34)
[GCC 8.0.1 20180414 (experimental) [trunk revision 259383]] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import chainer
>>>
Scikit-leranのインストール
これもかなり時間かかりますが、以下で無事にインストールできました。
muauan@muauan-desktop:~$ pip3 install scikit-learn --user
Collecting scikit-learn
...
Successfully installed joblib-0.13.2 scikit-learn-0.21.2
以下のように確認できます。
muauan@muauan-desktop:~$ python3
Python 3.6.8 (default, Jan 14 2019, 11:02:34)
[GCC 8.0.1 20180414 (experimental) [trunk revision 259383]] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>>
keras版MNISTで検証
muauan@muauan-desktop:~$ python3 mnist-keras.py
60000 train samples
10000 test samples
...
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense (Dense) (None, 512) 401920
_________________________________________________________________
dropout (Dropout) (None, 512) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 512) 262656
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, 512) 0
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 10) 5130
=================================================================
Total params: 669,706
Trainable params: 669,706
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
...
Epoch 1/20
2019-06-16 16:08:39.096871: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:153] successfully opened CUDA library libcublas.so.10.0 locally
60000/60000 [==============================] - 17s 282us/sample - loss: 0.2495 - acc: 0.9228 - val_loss: 0.1152 - val_acc: 0.9640
...
Epoch 20/20
60000/60000 [==============================] - 13s 211us/sample - loss: 0.0200 - acc: 0.9948 - val_loss: 0.1162 - val_acc: 0.9824
Test loss: 0.11615371883504044
Test accuracy: 0.9824
おまけ（暗視カメラ）
Opencvの確認を兼ねて、先日の暗視カメラを動かしてみました。
無事に動きました。
⇒詳細は別記事にしたいと思います
equalize.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import pylab as plt
def treatise(frame,size):
frame1 = cv2.resize(frame, dsize=size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
gridsize=8
bgr = frame1
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
lab_planes = cv2.split(lab)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0,tileGridSize=(gridsize,gridsize))
lab_planes[0] = clahe.apply(lab_planes[0])
lab = cv2.merge(lab_planes)
bgr = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return bgr
def histogram_equalize(img,size):
img = cv2.resize(img, dsize=size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
b, g, r = cv2.split(img)
red = cv2.equalizeHist(r)
green = cv2.equalizeHist(g)
blue = cv2.equalizeHist(b)
return cv2.merge((blue, green, red))
def histogram_equalize_treat(img,size):
img = cv2.resize(img, dsize=size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
b, g, r = cv2.split(img)
red = cv2.equalizeHist(r)
green = cv2.equalizeHist(g)
blue = cv2.equalizeHist(b)
bgr = cv2.merge((blue, green, red))
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
lab_planes = cv2.split(lab)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(4,4))
lab_planes[0] = clahe.apply(lab_planes[0])
lab = cv2.merge(lab_planes)
bgr = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return bgr
def histogram_equalize_hsv(img,size):
img = cv2.resize(img, dsize=size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(img)
h = cv2.equalizeHist(h)
s = cv2.equalizeHist(s)
v = cv2.equalizeHist(v)
bgr = cv2.merge((h, s, v))
return bgr
def histogram_equalize_yuv(img,size):
img = cv2.resize(img, dsize=size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
img[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img[:,:,0])
img_output = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YUV2BGR)
return img_output
video_input = cv2.VideoCapture(0)
size=(600,450)
while(1):
ret, frame2 = video_input.read()
cv2.imshow("frame2", frame2)
bgr = treatise(frame2,size)
cv2.imshow("equalizeHist", bgr)
bgr = histogram_equalize(frame2,size)
cv2.imshow("equalizeHist_rgb", bgr)
bgr = histogram_equalize_yuv(frame2,size)
cv2.imshow("equalizeHist_yuv", bgr)
bgr = histogram_equalize_hsv(frame2,size)
cv2.imshow("equalizeHist_hsv", bgr)
bgr = histogram_equalize_treat(frame2,size)
cv2.imshow("equalize_treat", bgr)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break