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Deep Learning - (1) Ubuntu16.04에서 OpenCV 설치하기

슈퍼맨짱 2018. 8. 10. 15:21

Deep Learning - (1) Ubuntu16.04 LTS에서 OpenCV 설치하기

2018. 8. 1.

1. OpenCV 기존버전(like 2.4, etc) 제거(Optional)

2. 기존 설치된 패키지 업그레이드

3. OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치

4. OpenCV 설정과 컴파일 및 설치

5. OpenCV 설치 결과 확인

   5.1. C/C++

   5.2. Python



1. OpenCV 2.4 버전 제거


OpenCV 2.4대 버전이 설치되어 있으면 새로 설치하는 OpenCV 3.4 버전이 제대로 동작하지 않기 때문에 제거해주어야 합니다.


아래처럼 보이면 OpenCV 2.4대 버전이 설치안되어 있는 상태에서는 바로 다음 단계로 넘어가도  됩니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~$ pkg-config --modversion opencv
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found




OpenCV 2.4대 버전이 설치되어 있는 경우에는 OpenCV  2.4 버전이 출력됩니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~$ pkg-config --modversion opencv
2.4.9.1




다음 명령으로 OpenCV 라이브러리 설정 파일을 포함해서 기존에 설치된 OpenCV 패키지를 삭제하고 진행해야 합니다.


$ sudo apt-get purge  libopencv* python-opencv
$ sudo apt-get autoremove




2. 기존 설치된 패키지 업그레이드

OpenCV 3.4를 설치해주기 전에 기존에 설치된 패키지들을 업그레이드 해주기 위한 작업입니다.



Ubuntu 저장소(repository)로부터 패키지 리스트를 업데이트합니다.

기존에 설치된 패키지들의 새로운 버전이 저장소에 있다면 리스트를 업데이트 하기위해 실행합니다.


$ sudo apt-get update




기존에 설치된 패키지의 새로운 버전이 있으면 업그레이드를 진행합니다.


$ sudo apt-get upgrade





3. OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치


OpenCV를 컴파일하는데 사용하는 것들이 포함된 패키지들을 설치합니다.


build-essential 패키지에는 C/C++ 컴파일러와 관련 라이브러리, make 같은 도구들이 포함되어 있습니다.

cmake는 컴파일 옵션이나 빌드된 라이브러리에 포함시킬 OpenCV 모듈 설정등을 위해 필요합니다.


$ sudo apt-get install build-essential cmake




pkg-config는 프로그램 컴파일 및 링크시 필요한 라이브러리에 대한 정보를 메타파일(확장자가 .pc 인 파일)로부터 가져오는데 사용됩니다.

터미널에서 특정 라이브러리를 사용한 소스코드를 컴파일시 필요한 컴파일러 및 링커 플래그를 추가하는데 도움이 됩니다.  


$ sudo apt-get install pkg-config




특정 포맷의 이미지 파일을 불러오거나 기록하기 위해 필요한 패키지들입니다.


$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev




특정 코덱의 비디오 파일을 읽어오거나 기록하기 위해 필요한 패키지들입니다.


$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev




Video4Linux 패키지는 리눅스에서 실시간 비디오 캡처를 지원하기 위한 디바이스 드라이버와 API를 포함하고 있습니다.


$ sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils




GStreamer는 비디오 스트리밍을 위한 라이브러리입니다.

$ sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev




OpenCV에서는 highgui 모듈을 사용하여 자체적으로 윈도우 생성하여 이미지나 비디오들을 보여줄 수 있습니다.

윈도우 생성 등의 GUI를 위해 gtk 또는 qt를 선택해서 사용가능합니다.  

여기서는 qt4를 지정해주었습니다. QImage와 Mat 간의 변환에는 영향을 주지 않습니다.


$ sudo apt-get install libqt4-dev



그외 선택 가능한 패키지는 다음과 같습니다.

libgtk2.0-dev
libgtk-3-dev

libqt5-dev




OpenGL 지원하기 위해 필요한 라이브러리입니다.

$ sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libqt4-opengl-dev




OpenCV 최적화를 위해 사용되는 라이브러리들입니다.

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev




python2.7-dev와 python3-dev 패키지는 OpenCV-Python 바인딩을 위해 필요한 패키지들입니다.

Numpy는 매트릭스 연산등을 빠르게 처리할 수 있어서 OpenCV에서 사용됩니다.


$ sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy




4. OpenCV 설정과 컴파일 및 설치


소스 코드를 저장할 임시 디렉토리를 생성하여 이동 후.. 진행합니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~$ mkdir opencv
pi@pi-15U560-MFLGL::~$ cd opencv
pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv$




OpenCV 3.4 소스코드를 다운로드 받아 압축을 풀어줍니다.

$ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip
$ unzip opencv.zip




opencv_contrib(extra modules) 소스코드를 다운로드 받아 압축을 풀어줍니다.

SIFT, SURF 등을 사용하기 위해 필요합니다.


$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip
$ unzip opencv_contrib.zip




다음처럼 두 개의 디렉토리가 생성됩니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv$ ls -ald */
drwxrwxr-x 11 pi pi 4096 12월 23 2017 opencv-3.4.0/ drwxrwxr-x 6 pi pi 4096 12월 23 2017 opencv_contrib-3.4.0/





opencv-3.4.0 디렉토리로 이동하여 build 디렉토리를 생성하고 build 디렉토리로 이동합니다.

컴파일은 build 디렉토리에서 이루어집니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv$ cd opencv-3.4.0/
pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0$ mkdir build
pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0$ cd build
pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$




cmake를 사용하여 OpenCV 컴파일 설정을 해줍니다.


$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D WITH_IPP=OFF \
-D WITH_1394=OFF \
-D BUILD_WITH_DEBUG_INFO=OFF \
-D BUILD_DOCS=OFF \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D WITH_QT=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.0/modules \
-D WITH_V4L=ON  \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_XINE=ON \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
../




다음과 같은 메시지가 보이면 정상적으로 된 것입니다.


-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/webnautes/opencv/opencv-3.4.0/build




cmake 실행 결과입니다.


-- General configuration for OpenCV 3.4.0 =====================================

--   Version control:               unknown

--

--   Extra modules:

--     Location (extra):            /home/webnautes/opencv/opencv_contrib-3.4.0/modules

--     Version control (extra):     unknown

--

--   Platform:

--     Timestamp:                   2017-12-27T06:32:42Z

--     Host:                        Linux 4.10.0-42-generic x86_64

--     CMake:                       3.5.1

--     CMake generator:             Unix Makefiles

--     CMake build tool:            /usr/bin/make

--     Configuration:               RELEASE

--

--   CPU/HW features:

--     Baseline:                    SSE SSE2 SSE3

--       requested:                 SSE3

--     Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2

--       requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2

--       SSE4_1 (3 files):          + SSSE3 SSE4_1

--       SSE4_2 (1 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2

--       FP16 (1 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX

--       AVX (5 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX

--       AVX2 (9 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2

--

--   C/C++:

--     Built as dynamic libs?:      YES

--     C++ Compiler:                /usr/bin/c++  (ver 5.4.0)

--     C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG

--     C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG

--     C Compiler:                  /usr/bin/cc

--     C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG

--     C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG

--     Linker flags (Release):

--     Linker flags (Debug):

--     ccache:                      NO

--     Precompiled headers:         YES

--     Extra dependencies:          dl m pthread rt /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLU.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so

--     3rdparty dependencies:

--

--   OpenCV modules:

--     To be built:                 aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core datasets dnn dpm face features2d flann fuzzy highgui img_hash imgcodecs imgproc line_descriptor ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python2 python3 python_bindings_generator reg rgbd saliency shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking video videoio videostab xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto

--     Disabled:                    js world

--     Disabled by dependency:      -

--     Unavailable:                 cnn_3dobj cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev cvv dnn_modern freetype hdf java matlab ovis sfm ts viz

--     Applications:                apps

--     Documentation:               NO

--     Non-free algorithms:         NO

--

--   GUI:

--     QT:                          YES (ver 4.8.7 EDITION = OpenSource)

--       QT OpenGL support:         YES (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQtOpenGL.so)

--     GTK+:                        NO

--     OpenGL support:              YES (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLU.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so)

--     VTK support:                 NO

--

--   Media I/O:

--     ZLib:                        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.8)

--     JPEG:                        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so (ver )

--     WEBP:                        build (ver encoder: 0x020e)

--     PNG:                         /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.2.54)

--     TIFF:                        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 / 4.0.6)

--     JPEG 2000:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjasper.so (ver 1.900.1)

--     OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)

--

--   Video I/O:

--     FFMPEG:                      YES

--       avcodec:                   YES (ver 56.60.100)

--       avformat:                  YES (ver 56.40.101)

--       avutil:                    YES (ver 54.31.100)

--       swscale:                   YES (ver 3.1.101)

--       avresample:                NO

--     GStreamer:                   

--       base:                      YES (ver 1.8.3)

--       video:                     YES (ver 1.8.3)

--       app:                       YES (ver 1.8.3)

--       riff:                      YES (ver 1.8.3)

--       pbutils:                   YES (ver 1.8.3)

--     libv4l/libv4l2:              NO

--     v4l/v4l2:                    linux/videodev2.h

--     Xine:                        YES (ver 1.2.6)

--     gPhoto2:                     NO

--

--   Parallel framework:            pthreads

--

--   Trace:                         YES (with Intel ITT)

--

--   Other third-party libraries:

--     Lapack:                      NO

--     Eigen:                       YES (ver 3.2.92)

--     Custom HAL:                  NO

--

--   NVIDIA CUDA:                   NO

--

--   OpenCL:                        YES (no extra features)

--     Include path:                /home/webnautes/opencv/opencv-3.4.0/3rdparty/include/opencl/1.2

--     Link libraries:              Dynamic load

--

--   Python 2:

--     Interpreter:                 /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.12)

--     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.12)

--     numpy:                       /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.11.0)

--     packages path:               lib/python2.7/dist-packages

--

--   Python 3:

--     Interpreter:                 /usr/bin/python3 (ver 3.5.2)

--     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so (ver 3.5.2)

--     numpy:                       /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.11.0)

--     packages path:               lib/python3.5/dist-packages

--

--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7

--

--   Java:

--     ant:                         NO

--     JNI:                         NO

--     Java wrappers:               NO

--     Java tests:                  NO

--

--   Matlab:                        NO

--

--   Install to:                    /usr/local

-- -----------------------------------------------------------------

--

-- Configuring done

-- Generating done

-- Build files have been written to: /home/webnautes/opencv/opencv-3.4.0/build




다음처럼 Python 2 또는 Python 3 라이브러리 항목이 보이지 않는 경우에는   


--   Python 2:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.12)
--     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.12)
--     numpy:                       /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.11.0)
--     packages path:               lib/python2.7/dist-packages
--
--   Python 3:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python3 (ver 3.5.2)
--     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so (ver 3.5.2)
--     numpy:                       /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.11.0)
--     packages path:               lib/python3.5/dist-packages
--
--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7



노란색 줄처럼 해당 경로들을 직접 적어줘야 합니다.


$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \

-D WITH_TBB=OFF \

-D WITH_IPP=OFF \

-D WITH_1394=OFF \

-D BUILD_WITH_DEBUG_INFO=OFF \

-D BUILD_DOCS=OFF \

-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \

-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \

-D BUILD_EXAMPLES=OFF \

-D BUILD_TESTS=OFF \

-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \

-D WITH_QT=ON \

-D WITH_OPENGL=ON \

-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.0/modules \

-D WITH_V4L=ON  \

-D WITH_FFMPEG=ON \

-D WITH_XINE=ON \

-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
-D PYTHON2_INCLUDE_DIR=/usr/include/python2.7 \

-D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/ \

-D PYTHON2_PACKAGES_PATH=/usr/lib/python2.7/dist-packages \

-D PYTHON2_LIBRARY= /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so \

-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5m \

-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include/ \

-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/usr/lib/python3.5/dist-packages \

-D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so \

../




컴파일을 시작하기 전에 사용 중인 컴퓨터의 CPU 코어수를 확인합니다.


$ cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc -l
4




make 명령을 사용하여 컴파일을 시작합니다.

-j 다음에 위에서 확인한 숫자를 붙여서 실행해줍니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ make -j4

Scanning dependencies of target ittnotify Scanning dependencies of target gen-pkgconfig Scanning dependencies of target IlmImf Scanning dependencies of target libprotobuf [ 0%] Generate opencv.pc [ 0%] Building C object 3rdparty/ittnotify/CMakeFiles/ittnotify.dir/src/ittnotify/ittnotify_static.c.o [ 0%] Built target gen-pkgconfig Scanning dependencies of target opencv_core_pch_dephelp

...

...

[ 99%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_stitching.so [ 99%] Built target opencv_stitching Scanning dependencies of target opencv_python3 Scanning dependencies of target opencv_python2 [ 99%] Building CXX object modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/__/src2/cv2.cpp.o [ 99%] Building CXX object modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/__/src2/cv2.cpp.o [ 99%] Linking CXX shared module ../../lib/cv2.so [ 99%] Built target opencv_python2 [100%] Linking CXX shared module ../../lib/python3/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so [100%] Built target opencv_python3



컴파일 결과물을 설치합니다.

pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ sudo make install




/etc/ld.so.conf.d/ 디렉토리에 /usr/local/lib를 포함하는 설정파일이 있는지 확인합니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ cat /etc/ld.so.conf.d/*
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfakeroot

# libc default configuration

/usr/local/lib

# Multiarch support

/lib/x86_64-linux-gnu

/usr/lib/x86_64-linux-gnu

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa-egl

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa




/usr/local/lib이 출력되지 않았다면 다음 명령을 추가로 실행해야합니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$  sudo sh -c 'echo '/usr/local/lib' > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'




/usr/local/lib을 찾은 경우나 못찾아서 추가한 작업을 한 경우 모두 컴파일시 opencv  라이브러리를 찾을 수 있도록 다음 명령을 실행합니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ sudo ldconfig




5. OpenCV 설치 결과 확인

5.1. C/C++

C/C++를 위해 OpenCV 라이브러리 사용가능 여부를 확인합니다.

문제 없으면 설치된 OpenCV 라이브러리의 버전이 출력됩니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ pkg-config --modversion opencv

3.4.0




아래처럼 opencv를 찾을 수 없다고 나오면  추가 작업이 필요합니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ pkg-config --modversion opencv
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found




pkg-config 명령이 /usr/local/lib/pkgconfig 경로에 있는 opencv.pc 파일을 찾을 수 있도록 해줘야 합니다.


$ sudo sh -c 'echo export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig >> /etc/bash.bashrc'


$ sudo sh -c 'echo # set PKG_CONFIG_PATH >> ~/.bashrc'

$ sudo sh -c 'echo export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig >> ~/.bashrc'



로그아웃했다가 로그인하면 적용이됩니다.


다시 확인했을 때,  OpenCV 버전이 출력되야 합니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ pkg-config --modversion opencv

3.4.0




pkg-config --libs --cflags opencv 명령을 실행했을 때 다음처럼 나오면 문제없이 설치가 완료된 것입니다.



pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$ pkg-config --libs --cflags opencv -I/usr/local/include/opencv -I/usr/local/include -L/usr/local/lib -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_ccalib -lopencv_cvv -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_photo -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hdf -lopencv_img_hash -lopencv_line_descriptor -lopencv_optflow -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_stereo -lopencv_structured_light -lopencv_viz -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_surface_matching -lopencv_tracking -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_dnn -lopencv_plot -lopencv_xfeatures2d -lopencv_shape -lopencv_video -lopencv_ml -lopencv_ximgproc -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_flann -lopencv_xobjdetect -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_xphoto -lopencv_imgproc -lopencv_core pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$ 



/usr/local/share/OpenCV/samples/  경로에 OpenCV 예제코드들이 설치됩니다.


pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$ ls /usr/local/share/OpenCV/samples

aruco        cpp       dpm    img_hash          plot    saliency          tapi         ximgproc

bgsegm       cvv       face   line_descriptor   python  stereo            text         xphoto

bioinspired  datasets  fuzzy  optflow           reg     structured_light  tracking

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pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$



예제 코드를 하나 가져와서 컴파일 해보겠습니다.


$ cp /usr/local/share/OpenCV/samples/cpp/facedetect.cpp .


$ g++ -o facedetect facedetect.cpp $(pkg-config --libs --cflags opencv)  

$ ./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml " --scale=1.3




다음처럼 검출시간이 표시되면서 카메라 영상에 얼굴이 검출된 결과를 얻을 수 있습니다.


pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ ./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml " --scale=1.3
Video capturing has been started ...

[ INFO:0] Initialize OpenCL runtime...

detection time = 46.7177 ms

detection time = 46.2221 ms

detection time = 25.8225 ms

detection time = 25.4972 ms

detection time = 25.7804 ms

detection time = 25.614 ms

detection time = 24.6517 ms

detection time = 26.3028 ms

detection time = 27.0063 ms

detection time = 26.7993 ms

detection time = 27.4889 ms



5.2. Python

python 2.x와 python 3x에서 opencv 라이브러리를 사용가능한지는 다음 처럼 확인합니다.

각각 OpenCV 버전이 출력되어야 합니다.

pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$ python Python 2.7.12 (default, Dec 4 2017, 14:50:18) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.4.0' >>>




pi@pi-15U560-MFLGL::~/opencv/opencv-3.4.0/build$ python3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01)

[GCC 5.4.0 20160609] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

>>> cv2.__version__

'3.4.0'

>>>



※ python3에서 해당 라이브러리를 못찾고 확인이 안되는 경우, 아래와 같은 사항으로 조치하면 해결이 됩니다.


pi@pi-15U560-MFLGL:~$ python3

Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) 

[GCC 5.4.0 20160609] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: undefined symbol: PyCObject_Type

pi@pi-15U560-MFLGL:~$ 


원인은 기존에 다른 모듈에서 설치된 cv2.so 라이브러리를 먼저 찾도록 되어 있고,

Python3용 cv2.so가 이름이 다르게 되어 있어서 발생

1) /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so 는 다른 이름으로 rename 하고

2) python3용 cv2.so를 심볼릭 링크


pi@pi-15U560-MFLGL:~$  cd /usr/local/lib/python3.5/dist-packages

pi@pi-15U560-MFLGL:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages$ sudo mv /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so.old


pi@pi-15U560-MFLGL:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages$ ls -al /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages 

total 5172

drwxrwsr-x 2 root staff    4096  8월 10 13:03 ./

drwxrwsr-x 3 root staff    4096  7월 31 09:31 ../

-rw-r--r-- 1 root staff 5286904  8월 10 13:00 cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

pi@pi-15U560-MFLGL:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages$ sudo ln -s `pwd`/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so `pwd`/cv2.so
pi@pi-15U560-MFLGL:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages$ ls -al
total 5176
drwxrwsr-x 2 root staff    4096  8월 10 13:34 .
drwxrwsr-x 3 root staff    4096  7월 31 09:31 ..
-rw-r--r-- 1 root staff 5286904  8월 10 13:00 cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
lrwxrwxrwx 1 root staff      74  8월 10 13:34 cv2.so -> /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so




예제 코드를 실행해봅니다.


$  python /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py --cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" /dev/video0




다음처럼  터미널에 표시되면서 카메라 영상에 얼굴이 검출된 결과를 얻을 수 있습니다.


python2

pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$  python /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py --cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" /dev/video0

face detection using haar cascades


USAGE:

   facedetect.py [--cascade <cascade_fn>] [--nested-cascade <cascade_fn>] [<video_source>]


[ INFO:0] Initialize OpenCL runtime...



python3

pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$  python3 /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py --cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" /dev/video0

face detection using haar cascades


USAGE:

   facedetect.py [--cascade <cascade_fn>] [--nested-cascade <cascade_fn>] [<video_source>]


[ INFO:0] Initialize OpenCL runtime...




이제 필요 없어진 컴파일에 사용했던 opencv 소스코드 디렉토리를 삭제합니다.(optional)


pi@pi-15U560-MFLGL:~/opencv/opencv-3.4.0/build$ cd
pi@pi-15U560-MFLGL:~$ rm -rf opencv




End of Posting

original by http://webnautes.tistory.com/1030

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