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Augmented Reality (AR) für Dragonboard410c oder Dragonboard820c mit OpenCV und Python 3.5 - Gunook
Augmented Reality (AR) für Dragonboard410c oder Dragonboard820c mit OpenCV und Python 3.5 - Gunook

Video: Augmented Reality (AR) für Dragonboard410c oder Dragonboard820c mit OpenCV und Python 3.5 - Gunook

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Video: Freedreno enables Linux on Dragonboard 820c 96Boards 2024, Juli
Anonim
Augmented Reality (AR) für Dragonboard410c oder Dragonboard820c mit OpenCV und Python 3.5
Augmented Reality (AR) für Dragonboard410c oder Dragonboard820c mit OpenCV und Python 3.5

Diese Anleitung beschreibt, wie Sie OpenCV, Python 3.5 und Abhängigkeiten für Python 3.5 installieren, um die Augmented-Reality-Anwendung auszuführen.

Schritt 1: Anforderungen

Sie benötigen die folgenden Elemente:

Ein Dragonboard 410c oder 820c;

Eine saubere Installation von Linaro-alip/developer;

DB410c: Getestet in Version v431.link

snapshots.linaro.org/96boards/dragonboard4..

DB820c: Getestet in Version v228.link

snapshots.linaro.org/96boards/dragonboard8..

MicroSD-Karte mit mindestens 16 GB Kapazität (bei Verwendung von Dragonboard 410c);

Laden Sie die Datei herunter (am Ende dieses Schritts), entpacken Sie sie und kopieren Sie sie auf die MicroSD-Karte;

Obs: Wenn Sie ein Dragonboard 820c verwenden, laden Sie die Datei herunter, entpacken Sie sie und verschieben Sie sie nach /home/*USER*/, um die Verwendung der Befehle zu erleichtern;

  • Ein USB-Hub;
  • Eine USB-Maus und -Tastatur;
  • Eine Internetverbindung.

Schritt 2: Einsetzen der MicroSD-Karte (nur mit Dragonboard410c)

Öffne das Terminal im Dragonboard

  • Führen Sie im Terminal fdisk aus:

$ sudo fdisk -l

  • Setzen Sie die MicroSD-Karte in den MicroSD-Kartensteckplatz von DragonBoard ein.
  • Führen Sie fdisk erneut aus und suchen Sie in der Liste nach dem Namen (und der Partition) des neuen Geräts:

$ sudo fdisk -l

Gehen Sie in das Stammverzeichnis:

$ cd ~

Erstellen Sie einen Ordner:

$ mkdir sdfolder

Montieren Sie die MicroSD-Karte:

mount /dev/sd_card_partition_name sdfolder

Schritt 3: Erforderliche Frameworks installieren

Öffne das Terminal im Dragonboard

Gehen Sie im Terminal zu einem ausgewählten Verzeichnis (mit "~" für den 820c und die gemountete SDCard für den 410c):

(820c) $ CD

(410c) $ cd ~/sdfolder

Führen Sie das Skript zram.sh aus:

$ sudo bash augmented_reality/scripts/zram.sh

Update-System:

sudo apt-Update && sudo apt-Upgrade

Installieren Sie diese Pakete:

sudo apt install -y debootstrap schroot git curl pkg-config zip entpacken python python-pip g++ zlib1g-dev openjdk-8-jdk libhdf5-dev libatlas-base-dev gfortran v4l-utils hdf5* libhdf5* libpng-dev build-essential libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libx4dev libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

Gehen Sie in dieses Verzeichnis:

$ cd /usr/src

Python 3.5 herunterladen:

sudo wget

Entpacken Sie das Paket:

$ sudo tar xzf Python-3.5.6.tgz

Löschen Sie das komprimierte Paket:

$ sudo rm Python-3.5.6.tgz

Gehen Sie zum Python 3.5-Verzeichnis:

$ cd Python-3.5.6

Aktivieren Sie Optimierungen für die Python 3.5-Kompilierung:

$ sudo./configure --enable-optimizations

Kompilieren Sie Python 3.5:

$ sudo mache altinstall

Upgrade von Pip- und Setup-Tools:

$ sudo python3.5 -m pip install --upgrade pip && python3.5 -m pip install --upgrade setuptools

numpy installieren:

$ python3.5 -m pip install numpy

Gehen Sie in das gewählte Verzeichnis:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Klonen Sie OpenCV- und OpenCV-Contrib-Repositorys:

$ sudo git clone -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv.git && sudo git clone -b 3.4

Gehe zum Verzeichnis:

$ cd opencv

Erstellen Sie ein Build-Verzeichnis und gehen Sie dorthin:

$ sudo mkdir build && cd build

Führen Sie CMake aus:

$ sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_opencv_java=OFF -D BUILD_opencv_python=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON -D PYTHON2 welches python3.5) -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/local/include/python3.5m/ -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D INSTALL_PYTHON3_EXAMPLES=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D BUILD_TESTSBOFF= - -DBUILD_TBB=ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -DBUILD_opencv_xfeatures2d=OFF -D OPENGL=ON -D OPENMP=ON -D ENABLE_NEON=ON -D BUILD_PERF_TESTS= OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES._cont./=open.

Kompilieren Sie OpenCV mit 4 Kernen:

$ sudo make -j 4

OpenCV installieren:

$ sudo make install

Gehen Sie in das gewählte Verzeichnis:

(820c) $ cd ~

(410c) $ cd ~/sdfolder

Python3.5-Anforderungen installieren:

$ sudo python3.5 -m pip install -r requirements.txt --no-cache-dir

Testimporte:

python3.5

> cv2 importieren >> Kolben importieren

Schritt 4: Ausführen der AR-Anwendung

Ausführen der AR-Anwendung
Ausführen der AR-Anwendung

Gehen Sie in das gewählte Verzeichnis:

(820c) $ CD

(410c) $ cd ~/sdfolder

Gehen Sie zum Augmented-Reality-Verzeichnis:

$ cd augmented_realität/

Führen Sie die Anwendung aus:

$ python3.5 app.py

Obs: Jetzt die USB-Kamera anschließen und mit einem Browser mit der Board-IP-Adresse und dem Port öffnen (z. B. 192.168.1.1:5000), das im Referenzordner gespeicherte Modell ausdrucken und vor der Webcam platzieren, wie das Bild oben. Es ist möglich, das Tier zu ändern, indem Sie den Quellcode öffnen, zu Zeile 92 gehen und den Namen vor dem Videoaufnahmebefehl ändern. Die verfügbaren Tiere sind: Kuh, Fuchs, Piratenschiff-Fett, Ratte und Wolf. Es ist auch möglich, das Referenzbild zu ändern, indem Sie das Bild im Referenzordner ändern.

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