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Nos últimos 5 anos temos tido um grande avanço na visão computacional, carros que detectam pedestres a frente, contadores de bicicleta, sem falar no seu uso na medicina na analise de planetas e imagens telescópicas, onde antes se levavam dias para detectar nos padrões em milhões de imagens, hoje se levam horas.
O OpenCV está sendo usado no projeto {Contador de Ciclistas](/ContadorDeCiclistas] é uma ferramenta fenomenal capaz de poupar muito trabalho.
Para instala-la é muito simples basta usar o comando:
sudo apt-get libopencv-dev
Porém podemos vir a precisar de outras configurações, como no caso de otimizá-lo para uso no Cortex-A53, no qual somente instalando pacotes pelo Apt-Get não seja suficiente.
Abaixo estão os comando que usei para compilar e instalar os pacotes importantes para os testes no Cortex-A53, veja que instalo de qualquer forma o pacote libopencv-dev e muitas dependências, faço isso para ter através das dependências tudo que preciso para recompila-lo sem surpresas, futuramente farei outro tutorial mais limpo com apenas o que é 100% necessário.
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y cmake
sudo apt-get install -y pkg-config
sudo apt-get install -y checkinstall yasm
sudo apt-get install -y python-numpy python-dev
sudo apt-get install -y x264 v4l-utils
sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev
sudo apt-get install -y libopencv-dev
sudo apt-get install -y libjpeg-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev
sudo apt-get install -y libswscale-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install -y libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install -y libv4l-dev
sudo apt-get install -y libtbb-dev
sudo apt-get install -y libqt4-dev libgtk2.0-dev
sudo apt-get install -y libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
sudo apt-get install -y libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev
sudo apt-get install -y libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install -y libavformat-dev libcv-dev libcvaux-dev libhighgui-dev
sudo apt-get install -y libopencv-contrib-dev libopencv-dev libopencv-highgui-dev
sudo apt-get install -y libopencv-legacy-dev libopencv-objdetect-dev libopencv-ocl-dev
sudo apt-get install -y libopencv-superres-dev libopencv-videostab-dev
sudo apt-get install -y libopencv-highgui-dev libopencv-legacy-dev
sudo apt-get install -y libopencv-objdetect-dev
Para instalar todas as dependências de uma só vez você também pode usar o comando:
sudo apt-get build-dep opencv
sudo apt-get install libv4l-dev
cd /usr/include/linux
sudo ln -s ../libv4l1-videodev.h videodev.h
Para baixar o fonte do OpenCV há duas opções, você pode fazer download do pacote zip ou todo o fonte do GitHub, o importante é usar a versão 2.4 do código.
Considerando baixar o fonte em um pacote, use os seguintes comandos:
wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.11/opencv-2.4.11.zip
unzip opencv-2.4.11.zip
cd opencv-2.4.11
Crie um diretório para trabalhar com a compilaçãod o pcaote, não faça a compilação no diretório onde está o fonte, você pode criar algo como demonstrado abaixo:
mkdir release
cd release
Agora precisamos criar o arquivo Makefile, para isso o OpenCV já nos dá um pré script baseado no cmake, bastando por tanto executar o comando abaixo, veja que estou apenas compilando o core sem os módulos, exemplos e docs, que serão feitos depois.
cmake -G "Unix Makefiles" \
-D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/arm-linux-gnueabihf-g++ \
-D CMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc \
-D CMAKE_CXX_FLAGS="-mtune=cortex-a53 -mcpu=cortex-a53 -mfloat-abi=hard -march=armv8-a+crc"
-d CMAKE_C_FLAGS="-mtune=cortex-a53 -mcpu=cortex-a53 -mfloat-abi=hard -march=armv8-a+crc"
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-NANOPI-M3 \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_QT=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D WITH_IMAGEIO=ON \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D BUILD_SHARED_LIBS=OFF \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=OFF \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_FAT_JAVA_LIB=OFF -DBUILD_opencv_java=OFF \
-D BUILD_TBB=ON \
-D BUILD_opencv_apps=OFF -D BUILD_opencv_nofree=OFF \
-D BUILD_opencv_objdetect=ON -D BUILD_opencv_core=ON -D BUILD_opencv_imgproc=ON -D BUILD_opencv_ml=ON -D BUILD_opencv_flann=OFF \
-D BUILD_opencv_highgui=ON \
-D BUILD_OPTIONAL=Off \
-D BUILD_DOCS=OFF \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_TO_MANGLED_PATHS=ON \
-D INSTALL_CREATE_DISTRIB=ON \
-D INSTALL_TESTS=OFF \
-D CMAKE_VERBOSE=ON \
-D CPACK_BINARY_STGZ=OFF \
-D CPACK_BINARY_TZ=OFF \
-D CPACK_PACKAGE_NAME="NanoPI-M3"
..
Podemos criar diversas opções de configuração, criando um diretório para cada uma delas, ou reexecutando o comando acima com ajustes, podemos também passar parametros especiais quando usando as compilações para Release ou Debug com a varíavel “CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE”
O comando acima está otimizado para uso apenas em Detecção e para uso no Cortex-A53, sem java e sem python.
make all -j4 # 4 cores
sudo make install
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