[3] YOLO 설치전 OpenCV 3.2 설치

모든글의 설정 방식은 Ubuntu 18.04 버전에서 진행을 하였습니다.

 

YOLO를 설치하기 이전에 먼저 Opencv 3.2를 설치 해주어야 됩니다.

만약 GPU 환경에서 작업시 Nvidia 그래픽드라이버, CUDA, cuDNN 또한 설치를 진행 해야 됩니다.

이때 Nvidia 그래픽 드리아버와 CUDA, cuDNN의 버전을 맞춰주어 설치를 해주어야 됩니다.

GPU를 쓰지 않는 가정하에 OpenCV 3.2만 설치해보도록 하겠습니다.

OpenCV는 현재  4.1.2(2019.12.13 기준) 버전까지 나와있습니다.

하지만 3.4.0 버전 이후에는 c 컴파일러가 안되므로 YOLO 설치를 하기위해선 3.4.0 버전 이전의 버전을 설치 해주어야 합니다.

 

1. update, upgrade 진행

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade

 

2. g++, cmake, unzip, wget 설치

$ sudo apt-get install g++
$ sudo apt-get install cmake
$ sudo apt-get install wget
$ sudo apt-get install unzip

 

3. OpenCV 설치를 위한 필요 패키지 설치

이미지 처리 / 컴퓨터 비전 라이브러리인 JPEG, PNG, TIFF 파일 형식 로드를 위해 이미지 I/O 패키지를 설치한다.

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

 

카메라 스트림으로 작업하고 비디오 파일을 처리 할 수 있도록 비디오 I/O 패키지를 설치한다.

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev v4l-utils libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev

 

비디오 스트리밍을 위한 라이브러리를 설치한다.

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

 

OpenCV의 GUI 작업을 위해 GTK 라이브러리를 설치한다.

$ sudo apt-get install libgtk-3-dev

 

OpenGL을 지원하기 위한 라이브러리를 설치한다.

$ sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev

 

OpenCV 기능을 최적화 해주는 라이브러리를 설치한다.

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

 

4. OpenCV 설치 

$ mkdir opencv
$ cd opencv
$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.2.0.zip
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.2.0.zip
$ unzip opencv.zip
$ unzip opencv_contrib.zip

저 같은 경우는 opencv 라는 폴더를 만들어 진행하였습니다.

 

5. OpenCV build

$ cd opencv-3.2.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ 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 ENABLE_NEON=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.2.0/modules -D WITH_V4L=ON -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_XINE=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python2.7 -D PYTHON_INCLUDE_DIR2=/usr/include/x86_64-linux-gnu/python2.7 -D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so ../
$ make -j 4
$ sudo make install

CPU의 코어가 4개라고 가정할 시 make -j 4 라는 옵션을 사용하면 4개의 CPU 자원을 최대한 활용할수 있게 됩니다.

저는 자신의 작업 환경의 맞게 make -j 4 라는 옵션을 사용하여  make -j 가 걸리는 시간을 최소화 하였습니다.

 

6. 설치 확인

$ pkg-config --modversion opencv

$ pkg-config --libs --cflags opencv

 

 

다음과 같이 OpenCV의 버전이 나오면 성공적으로 설치된 것 입니다.

 

참고

https://jeongmin-lee.tistory.com/56?category=778411

② Capstone 컴퓨터 세팅