2020系统综合实践第7次实践作业 2组

1. 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。

1.1 安装依赖

# 更新软件源，更新软件
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

# Cmake等开发者工具
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

# 图片I/O包
sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

# 视频I/O包
sudo aptitude install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo aptitude install libxvidcore-dev libx264-dev

# OpenCV用于显示图片的子模块需要GTK
sudo aptitude install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

# 性能优化包
sudo aptitude install libatlas-base-dev gfortran

# 安装 Python2.7 & Python3
sudo aptitude install python2.7-dev python3-dev

1.2 下载OpenCV源码

cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/4.1.2.zip
unzip opencv.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/4.1.2.zip
unzip opencv_contrib.zip

PS:官方 opencv 与 opencv/opencv_contrib (版本号需要一致，下载速度慢)

1.3 安装pip

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

1.4 安装Python虚拟机，防止依赖冲突

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

配置~/.profile，添加内容：

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=/usr/local/bin/virtualenv
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
export VIRTUALENVWRAPPER_ENV_BIN_DIR=bin

# 每次新开终端，需要虚拟环境时都要运行
source ~/.profile

# 使用python3创建虚拟环境cv
mkvirtualenv cv -p python3

# 进入虚拟机
source ~/.profile && workon cv

# 安装numpy
pip install numpy

（进入虚拟机后可以看到前面有cv虚拟机的标识）

1.5 编译OpenCV

PS：要确保已经进入了cv虚拟环境，命令提示符开头有(cv)。

cd ~/opencv-4.1.2/
mkdir build
cd build
# 设置CMake构建选项
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
  -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
  -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
  -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.1.2/modules \
  -D BUILD_EXAMPLES=ON

#为了避免编译时内存不足导致的CPU挂起，调整swap交换文件大小：
# CONF_SWAPSIZE由100改为1024，编译完成后改回来
sudo nano /etc/dphys-swapfile

# 重启swap服务
sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start

# 开始编译，很耗时（一堆错误，见问题四）
make -j4

1.6 安装OpenCV

sudo make install
sudo ldconfig

#检查安装位置
$ ls -l /usr/local/lib/python3.7/site-packages/

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/
#建立软链
$ ln -s /usr/local/lib/python3.7/site-packages/cv2 cv2

PS：Linux ln命令是一个非常重要命令，它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同步的链接。

当我们需要在不同的目录，用到相同的文件时，我们不需要在每一个需要的目录下都放一个必须相同的文件，我们只要在某个固定的目录，放上该文件，然后在其它的目录下用ln命令链接（link）它就可以，不必重复的占用磁盘空间。

语法： ln [参数][源文件或目录][目标文件或目录]

1.7 验证OpenCV的安装

$ source ~/.profile 
$ workon cv
$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'4.1.2'
>>>

退出python虚拟机命令deactivate

2. 使用opencv和python控制树莓派的摄像头

参考教程：还是可以参考Adrian Rosebrock的Accessing the Raspberry Pi Camera with OpenCV and Python

2.1 拍照测试

#测试树莓派相机模块
raspistill -o output.jpg

2.2 安装picamera（虚拟机环境下）

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

2.3 创建python文件

nano test_image.py
python test_image.py

# import the necessary packages
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2
# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
rawCapture = PiRGBArray(camera)
# allow the camera to warmup
time.sleep(1)
# grab an image from the camera
camera.capture(rawCapture, format="bgr")
image = rawCapture.array
# display the image on screen and wait for a keypress
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

3. 利用树莓派的摄像头实现人脸识别

人脸识别有开源的python库face_recognition，这当中有很多示例代码
参考教程：树莓派实现简单的人脸识别
要求：跑通face_recognition的示例代码facerec_on_raspberry_pi.py以及facerec_from_webcam_faster.py

3.1 安装所需库

pip install dlib face_recognition numpy

3.2 运行facerec_on_raspberry_pi.py代码

所选代码仓库地址

3.3 运行facerec_from_webcam_faster.py代码

所选代码仓库地址

4. 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
选做：在opencv的docker容器中跑通步骤（3）的示例代码facerec_from_webcam_faster.py

4.1 准备环境

#退出python虚拟机
deactivate

#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

#验证docker版本
sudo docker --version

#填加用户到docker组
sudo usermod -aG docker pi

#重新登陆以用户组生效
exit && ssh pi@raspiberry

（重启之后,docker指令之前就不需要加sudo了

#拉取arm可用的docker镜像
docker pull sixsq/opencv-python

#进入容器并安装所需库
docker run -it [imageid] /bin/bash
这里docker run -it sixsq/opencv-python /bin/bash

pip install "picamera[array]" dlib face_recognition

#commit镜像
docker commit [containerid] myopencv
这里docker commit d24 myopencv

自定义镜像Dockerfile：

FROM my-opencv
MAINTAINER GROUP02
RUN mkdir /myapp
WORKDIR /myapp
ENTRYPOINT ["python3"]

#生成镜像
docker build -t myopencv-test .

#运行脚本
docker run -it --rm --name my-running-py -v ${PWD}/workdir:/myapp --device=/dev/vchiq --device=/dev/video0 myopencv-test facerec_on_raspberry_pi.py

4.2 选做：在opencv的docker容器中跑通步骤（3）的示例代码facerec_from_webcam_faster.py

4.2.1 环境准备

在Windows系统中安装Xming 和Putty

安装好后，先打开Xming，然后打开Putty，开启树莓派的ssh配置中的X11

打开Putty后，把树莓派的IP地址填在下面这一栏里，端口用默认的就行了

查看DISPLAY环境变量值

printenv

PS：这个查看是在用Putty打开的窗口上查看到的，若直接在树莓派里的终端看，看到就是"DISPLAY=localhost:0.0"

检测ssh配置文件中X11是否开启 cat /etc/ssh/sshd_config

在用Putty打开的窗口上编写run.sh(路径在树莓派中的docker1文件夹

xhost +	#允许来自任何主机的连接
docker run -it \
    --rm \
    -v ${PWD}/workdir:/myapp \
    --net=host \
    -v $HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority \
    -e DISPLAY=:10.0  \	#此处填写上面查看到的变量值
    -e QT_X11_NO_MITSHM=1 \
    --device=/dev/vchiq \
    --device=/dev/video0 \
    --name facerecgui2 \
    myopencv-test \
    facerec_from_webcam_faster.py

5. 以小组为单位，发表一篇博客，记录遇到的问题和解决方法，提供小组成员名单以及在线协作的图片

5.1 问题与解决方法

问题一：

解决方法：
法一：后面会出现各种问题，这个方法可能不行！
sudo apt-get install aptitude
sudo aptitude install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev 

法二：软件源的问题，源中的版本比较低；依赖的版本号比正要安装的版本号要低导致没法安装。
只需要将原来软件源删除，用新的软件源替换一下就可以了。
sudo gedit /etc/apt/sources.list  //查看源中的软件包列表
写上软件源后，再刷新一下，注意一定要刷新，运行：
sudo apt-get update
sudo apt-get uograde

问题二：使用python3创建虚拟环境cv时

解决方法：配置文件改成这样的
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=/usr/local/bin/virtualenv
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
export VIRTUALENVWRAPPER_ENV_BIN_DIR=bin

问题三：make -j4编译时出现错误。安装OpenCV时提示缺少boostdesc_bgm.i文件。

解决办法：把下载后拷贝到目录opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/下即可

https://files.cnblogs.com/files/arxive/boostdesc_bgm.i%2Cvgg_generated_48.i%E7%AD%89.rar

PS：为了传输代码和截图等文件，开启FTP

sudo apt-get install vsftpd # 安装vsftpd
sudo service vsftpd start # 启动服务
sudo nano /etc/vsftpd.conf # 改write_enable=YES
sudo service vsftpd restart # 重启服务

问题四：fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件或目录，

解决办法：
fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件或目录，头文件include地址不对。

将opencv-4.1.0/modules/features2d/test/文件下的
test_descriptors_regression.impl.hpp
test_detectors_regression.impl.hpp
test/test_detectors_invariance.impl.hpp
test_descriptors_invariance.impl.hpp
test_invariance_utils.hpp
拷贝到opencv_contrib-4.1.0/modules/xfeatures2d/test/文件下。

同时将
opencv_contrib-4.1.0/modules/xfeatures2d/test/test_features2d.cpp文件下的
#include "features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp"
#include "features2d/test/test_descriptors_regression.impl.hpp"
改成：
#include "test_detectors_regression.impl.hpp"
#include "test_descriptors_regression.impl.hpp"

opencv_contrib-4.1.0/modules/xfeatures2d/test/test_rotation_and_scale_invariance.cpp文件下的

将
#include "features2d/test/test_detectors_invariance.impl.hpp" 
#include "features2d/test/test_descriptors_invariance.impl.hpp"
改成：
#include "test_detectors_invariance.impl.hpp"
#include "test_descriptors_invariance.impl.hpp"

还有很多这样的错误……………………一样的改

问题五：OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented...

未解决：
下依赖重新编译
sudo apt-get install aptitude
sudo aptitude install libgtk2.0-dev #安装libgtk2.0-dev
//查看是否已安装gtk2.0
sudo aptitude search libgtk2.0-dev
重新回到1.5执行命令，执行make -j4时出现问题七

问题六：再次make -j4编译的时候又出现错误

未解决：

sudo aptitude install qt5-default后一直到make -j4继续执行。

最后解决办法：重新烧录系统

5.2 小组成员名单、组员的分工和各自贡献

学号	姓名	分工	贡献
031702504	林睿	实际操作，查资料	40%
031702507	黄皓	查资料	30%
031702508	石晓楠	查资料	30%

5.3 在线协作图片

5.4 参考链接

https://www.pyimagesearch.com/2017/09/04/raspbian-stretch-install-opencv-3-python-on-your-raspberry-pi/

https://blog.csdn.net/fsz520w/article/details/82153156

https://www.cnblogs.com/zaynq/p/12996274.html

http://www.luyixian.cn/news_show_316237.aspx

https://blog.csdn.net/u014797226/article/details/89355220

https://blog.csdn.net/zhenguo26/article/details/84402530

posted on 2020-06-07 14:34 sayoko 阅读(217) 评论(0) 编辑收藏举报

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2020系统综合实践第7次实践作业 2组

1. 在树莓派中安装opencv库

1.1 安装依赖

1.2 下载OpenCV源码

1.3 安装pip

1.4 安装Python虚拟机，防止依赖冲突

1.5 编译OpenCV

1.6 安装OpenCV

1.7 验证OpenCV的安装

2. 使用opencv和python控制树莓派的摄像头

2.1 拍照测试

2.2 安装picamera（虚拟机环境下）

2.3 创建python文件

3. 利用树莓派的摄像头实现人脸识别

3.1 安装所需库

3.2 运行facerec_on_raspberry_pi.py代码

3.3 运行facerec_from_webcam_faster.py代码

4. 结合微服务的进阶任务

4.1 准备环境

4.2 选做：在opencv的docker容器中跑通步骤（3）的示例代码facerec_from_webcam_faster.py

4.2.1 环境准备

5. 以小组为单位，发表一篇博客，记录遇到的问题和解决方法，提供小组成员名单以及在线协作的图片

5.1 问题与解决方法

问题一：

问题二：使用python3创建虚拟环境cv时

问题三：make -j4编译时出现错误。安装OpenCV时提示缺少boostdesc_bgm.i文件。

问题四：fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件或目录，

问题五：OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented...

问题六：再次make -j4编译的时候又出现错误

5.2 小组成员名单、组员的分工和各自贡献

5.3 在线协作图片

5.4 参考链接

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1. 在树莓派中安装opencv库

1.1 安装依赖

1.2 下载OpenCV源码

1.3 安装pip

1.4 安装Python虚拟机，防止依赖冲突

1.5 编译OpenCV

1.6 安装OpenCV

1.7 验证OpenCV的安装

2. 使用opencv和python控制树莓派的摄像头

2.1 拍照测试

2.2 安装picamera（虚拟机环境下）

2.3 创建python文件

3. 利用树莓派的摄像头实现人脸识别

3.1 安装所需库

3.2 运行facerec_on_raspberry_pi.py代码

3.3 运行facerec_from_webcam_faster.py代码

4. 结合微服务的进阶任务

4.1 准备环境

4.2 选做：在opencv的docker容器中跑通步骤（3）的示例代码facerec_from_webcam_faster.py

4.2.1 环境准备

5. 以小组为单位，发表一篇博客，记录遇到的问题和解决方法，提供小组成员名单以及在线协作的图片

5.1 问题与解决方法

问题一：

问题二：使用python3创建虚拟环境cv时

问题三：make -j4编译时出现错误。安装OpenCV时提示缺少boostdesc_bgm.i文件。

问题四：fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件或目录，

问题五：OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented...

问题六：再次make -j4编译的时候又出现错误

5.2 小组成员名单、组员的分工和各自贡献

5.3 在线协作图片

5.4 参考链接

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