系统制作

取一个U盘用作做电脑linux系统。

制作系统启动盘网址：

https://www.cnblogs.com/coxiseed/p/9851459.html

按照这个做的linux系统会起不来，提示错误，需要改动一下其中的步骤，如下入所示↓，选择红色剪头指向的选项即可。写入镜像后U盘控件会变成2兆大小，再次格式化重新换个选项即可恢复正常空间。

进入系统后联网问题。

这个网址有介绍：

https://blog.csdn.net/yuanwuwei/article/details/114143789?spm=1001.2101.3001.6650.16&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-16.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-16.nonecase

最后临时解决办法用手机连接数据线USB共享网络功能。

系统版本要求

Ubuntu 18及以上即可。测试使用的是Ubuntu 20.04。

软件准备

cuda和cudnn

软件介绍

用显卡计算需要安装cuda和cudnn来支持。没有则无需安装。

先安装cuda，再安装对应版本的cudnn。

安装步骤

查看 cuda 版本命令：nvcc -V

网址：Linux下安装cuda和对应版本的cudnn (1024sky.cn)

严格按照下面得网址操作。提示相同,没有问题。本地文件夹中有cuda相关得压缩包。

(23条消息) Ubuntu20.04 安装cuda和cudnn_Archy瞬的博客-CSDN博客_ubuntu20.04安装cuda和cudnn

安装cuda命令：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

cuda安装完成，输入nvcc -V命令查看cuda信息

用到的文件↓：

下面是官网下载介绍。公司网有时无法下载。也做个记录。

Cuda下载：

Cudnn下载（需要注册登录）：

cuDNN 下载|英伟达开发者 (nvidia.com)

OpenCV

软件介绍

OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，并且实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，可以给开发者调用

环境搭建

安装opencv命令操作网址：按照下面的网址中命令进行编译。

https://docs.opencv.org/4.5.4/d7/d9f/tutorial_linux_install.html

需要注意的是下载的解压缩后要把.master的文件名放到主目录中。如下图所示↓

opencv安装完毕编译成功。在ubuntu系统中测试是否安装成功↓

cd opencv –版本号/samples/cpp/example_cmake

cmake .

make

./opencv_example

安装问题整理

安装编译Opencv会遇到很多问题。主要问题如图示例：

问题记录都有总结和说明↓。

***************************************************************************************************************************************************************

安装opencv命令操作网址：
https://docs.opencv.org/4.5.4/d7/d9f/tutorial_linux_install.html
最后安装cmake命令:
由于由 root 用户拥有，因此应使用提升的权限（）执行安装：/usr/local sudo
sudo make install
相关命令：**********************************************************************
查看cmake的版本：
cmake --version
查看当前路径命令：pwd
Ubuntu查看OpenCV版本
pkg-config --modversion opencv
新建文件命令：
sudo touch videoio.h
执行命令测试：
heng@ubuntu:~/opencv/build$ cmake --build .
mkdir -p build && cd build
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-master/modules ../opencv-master
编译完成，输入sudo make install 进行安装

提示：tessearct相关：下载tessearct
相关两个网址：
https://copyfuture.com/blogs-details/20201208173533930bxpgaw7s24uhrwr
https://blog.csdn.net/cleanarea/article/details/85846257

1.$ cd ~ $ git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git $ cd tesseract

2.使用cmake重新编译，保证没有错误
sudo ./autogen.sh
编译命令：sudo ./configure
提示error:Leption 1.74 or higher is required...
编译命令：sudo apt-get install libleptionica-dev
make
sudo make install
sudo make 最后有提示命令。
暂时编译还提示找不到的话，先按照网址下载安装编译解决VTK问题。
安装教程的命令，即可。再次编译，两者都找到了。

JNI安装后重启才会生效。

提示：# Module opencv_alphamat disabled because the following dependencies are not Found: Eigen3
解决：sudo apt-get install libeigen3-dev

提示： Module opencv_ovis disabled because OGRE3D was not found
这里需要安装ogre3d，但是在安装它之前，需要先安装ois
1）从git上下载
sudo git clone https://github.com/ogre3d/OIS.git （提示无法访问的话多试几次，是网络的问题。）
2）cmake一下，先新建build文件夹(cmake -H. -B.)
然后执行sudo make命令

完成 sudo make install
3）git上下载
https://github.com/OGRECave/ogre.git 安装命令同上。
从github上下载ceres-solver
git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git
重新编译，记得在build文件中运行sudo make 然后 sudo make install 安装命令同上。
可能出现问题：fatal error:pugixml.hpp:没有那个文件或目录
sudo apt-get install libpugixml-dev
# google-glog + gflags
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
# BLAS & LAPACK
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo add-apt-repository ppa:bzindovic/suitesparse-bugfix-1319687
sudo apt-get update
sudo apt-get install libsuitesparse-dev
编译提示：imgcodes:OpenEXR codec is disabled in runtime.Details:http://git......
解决：sudo apt-get install libopenexr-dev zlib1g-dev
sudo apt install python3-pip
pip install OpenEXR
问题：提示libva.h找不到head（大概）
http://www.mamicode.com/info-detail-175931.html
解决：
$ git clone git://anongit.freedesktop.org/wayland/wayland
$ cd wayland（看里面的readme文件编译重启就好了。）
$ ./autogen.sh --prefix=$WLD
$ make && make install
$ cd .
提示找不到BLAS， Atlas， LAPACK：
一定要按照网址提示安装。仔细一点，确定编译成功，并把相关得库文件考到对应目录。卡了两天
https://copyfuture.com/blogs-details/20201208173533930bxpgaw7s24uhrwr
cblas 文件夹中：Makefile.in 中BLLIB = libblas.a 需要加完全路径。/usr/local/lib/libblas.a
Lapack文件夹中：make.inc中末尾：也都加相应路径：/usr/local/lib/XXX.a
编译失败记得make clean 再重新编译。
相关命令：**********************************************************************
问题：CMake Error at CMakeLists.txt:3 (project):
No CMAKE_CXX_COMPILER could be found.
原因：缺库
解决：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential

opencv编译安装--踩坑👇。先看这几个！！
https://blog.csdn.net/cleanarea/article/details/85846257

https://copyfuture.com/blogs-details/20201208173533930bxpgaw7s24uhrwr

https://blog.csdn.net/sheqianweilong/article/details/102646929

在下载的过程中，我们可以添加opencv所需要的依赖库：
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
错误：*********************************************************************************************************************************
提示-：-------------- Looking for ccache -not found
解决命令-：----------sudo apt-get install ccache
提示-：-------------- Could NOT find HDF5
解决命令-：----------sudo apt-get install libhdf5-dev

安装python 命令要不编译opencv 报错1.
sudo apt-get install python-dev
安装libgtk3库.要不编译opencv 报错2.
sudo apt-get install libgtk-3-dev
安装gtk2.0.要不编译opencv 报错3.
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
安装aptitude命令:报错4.
sudo apt-get install aptitude
安装下列包命令:报错5.
sudo aptitude install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libavutil-dev
安装下列包命令:报错6.
sudo apt-get install libjpeg-dev
安装下列包命令:报错7.
Could NOT find TIFF (missing: TIFF_LIBRARY TIFF_INCLUDE_DIR)
sudo apt-get install libtiff5-dev

https://www.cnblogs.com/rohens-hbg/p/12326084.html
问题1：
E: Unable to locate package libjasper-dev

解决方法：
https://blog.csdn.net/weixin_41053564/article/details/81254410

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
成功的解决了问题，其中libjasper1是libjasper-dev的依赖包

问题2：
No package 'gstreamer-base-1.0' found
解决方法：
https://stackoverflow.com/questions/37678324/compiling-opencv-with-gstreamer-cmake-not-finding-gstreamer
sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
问题3：
No package 'libavresample' found
解决方法：
sudo apt-get install libavresample-dev
问题4：
No package 'libgphoto2' found
解决方法：
sudo apt-get install libgphoto2-dev
问题5：
IPPICV: Download failed: 7;"Couldn't connect to server"
解决方法：
问题6：
Could not find OpenBLAS include. Turning OpenBLAS_FOUND off
-- Could not find OpenBLAS lib. Turning OpenBLAS_FOUND off
-- Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CBLAS_INCLUDE_DIR Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY Atlas_LAPACK_LIBRARY)
-- A library with BLAS API not found. Please specify library location.
-- LAPACK requires BLAS
-- A library with LAPACK API not found. Please specify library location.
-- Could NOT find JNI (missing: JAVA_AWT_LIBRARY JAVA_JVM_LIBRARY JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH)
-- Could NOT find Matlab (missing: MATLAB_MEX_SCRIPT MATLAB_INCLUDE_DIRS MATLAB_ROOT_DIR MATLAB_LIBRARIES MATLAB_LIBRARY_DIRS MATLAB_MEXEXT MATLAB_ARCH MATLAB_BIN)
-- VTK is not found. Please set -DVTK_DIR in CMake to VTK build directory, or to VTK install subdirectory with VTKConfig.cmake file
CMake Error at cmake/OpenCVModule.cmake:288 (message):
No modules has been found:
/home/program/opencv-3.4.2/opencv_contrib-3.4.0/modules
Call Stack (most recent call first):
cmake/OpenCVModule.cmake:368 (_glob_locations)
modules/CMakeLists.txt:7 (ocv_glob_modules)
解决方法：
sudo apt-get install libopenblas-dev
https://blog.sciencenet.cn/blog-3233813-1001369.html
问题7：
fatal error: linux/videodev.h: No such file or directory
fatal error: sys/videoio.h: No such file or directory

问题8：No package 'libdc1394' found 已解决
sudo apt-get install libdc1394-22-dev

无法获取 dpkg 前端锁 (/var/lib/dpkg/lock-frontend)，请查看您是否正以 root 用户运行？
解锁命令:heng@ubuntu:~$ sudo rm /var/lib/dpkg/lock-frontend
问题9：-- Could NOT find JNI (missing: JAVA_AWT_LIBRARY JAVA_JVM_LIBRARY JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH)
https://www.cnblogs.com/renfu/p/12898040.html

解决编译opencv时，卡在IPPICV: Download: ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz
https://blog.csdn.net/qq_43478260/article/details/109458079
IPPICV: Download failed: 37;"Couldn't read a file:// file"
这里就要注意ippicv.cmake文件中，这一句：
if(X86_64)
set(OPENCV_ICV_NAME "ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz")
的（"ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz"）是否与你下载的压缩包文件名称是否一致。
压缩包放在下列路径下方。
"file:///home/test/download/
"file:///home/heng/ippicv_2020/"
配置不完整，出现错误!
Configuring incomplete, errors occurred!
错误：*********************************************************************************************************************************
安装 opencv 所需依赖包
https://blog.csdn.net/weixin_41896508/article/details/80795239

*******************************************************************************************************************************************************************

相关需要下载的文件已经保存在文件夹中：↓用到的文件用红色圈画出来了。其他是出问题的文件做个保留，出现问题会用的到。

编译最后提示Configuring done、Generating done、-- Build files have been written to: /home/heng/build即完成。

到此opencv配置完成。

Darknet框架

介绍

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。

安装步骤和相关命令

yolov3安装过程和和相关命令

Linux 直接从网上git下载。

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

cd darknet

make

运行命令：

./darknet

您应该得到输出：usage: ./darknet <function>
说明此此时darknet成功安装。

测试命令：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

会在文件夹生成一个“prediction.jpg”图片。有opencv会自动弹出窗口。

Yolov4安装过程和和相关命令

https://blog.csdn.net/weixin_44771532/article/details/105495755

首先把代码下载下来，可以用下面命令下载。

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

1.编译

如果需要使用GPU加速，那么得打开项目里面的makefile文件修改一些参数的值。修改完成之后在直接make。
GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1
OPENMP=1
LIBSO=1
DEBUG=1

# cd到darknet-master目录下

make

或者 make -j8

2.测试一下开源权重

# 测试图片，结果保存在darknet-master/predictions.jpg

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

3.准备自己要训练的数据集，以voc数据集的格式存放

先按照上面格式准备好数据
Annotations是存放标签xml文件
JPEGImage 存放图片
ImageSets 里面txt按行存放着图片名字
如
000001
000002
000003…

4.制作yolov4需要的label以及txt

这个时候只用voc数据集的格式是不满足我们这里需要的格式。首先打开路径下 build/darknet/x64/data/voc/voc_label.py，修改voc_label.py里面的内容。

先把7行的关于2012的去掉，再把第9行改成自己的类别。

接着给每个路径前面加个data,如下图

修改完了之后在主目录darknet-master下执行voc_label.py，否则哪些文件会生成在build/darknet/x64/data下面，执行完成后你会看到主目录下的data/目录下会生成几个txt。主目录darknet-master下的data/VOCdevkit/VOC2007/下面会生成一个label文件夹。

5.修改配置文件

<a.>cfg/目录下复制coco.data，并且重命名为obj.data。然后使用修改下面以下内容