Installer opencv sur Raspberry Pi à l'aide de cmake

L'ordinateur de plus tôt a obtenu des informations d'entrée des claviers et de la souris, maintenant ils ont évolué pour pouvoir traiter les informations des images et des vidéos. La capacité d'un ordinateur (machine) à extraire, analyser et comprendre des informations à partir d'une image est appelée vision par ordinateur. Ces dernières années, la capacité de la vision par ordinateur est devenue suffisamment sophistiquée, non seulement pour reconnaître les personnes / objets, mais aussi pour analyser leur nature ou même lire leurs émotions. Tout cela a été rendu possible avec l'aide de l'apprentissage en profondeur / IA où un algorithme s'est entraîné avec de nombreuses images similaires afin qu'il puisse rechercher des informations dans une nouvelle image. Aujourd'hui, la technologie est devenue suffisamment fiable pour être utilisée dans la sécurité, l'hôtellerie et même dans les portails de paiement financier.

La bibliothèque la plus couramment utilisée pour la vision par ordinateur est OpenCV. Il s'agit d'une bibliothèque multiplateforme open source d'Intel, ce qui signifie qu'elle pourrait fonctionner sur tous les systèmes d'exploitation tels que Windows, Mac ou Linux. Nous avons déjà expliqué l'installation d'OpenCV sous Windows et avons également effectué quelques manipulations d'images à l'aide de Python OpenCV sous Windows. Aujourd'hui, nous allons apprendre comment installer la bibliothèque OpenCV4 sur Raspberry Pi 3 afin que nous puissions l'utiliser pour les applications de vision par ordinateur. Cela permettra à OpenCV de fonctionner sur un appareil portable comme Pi ouvrant les portes à de nombreuses possibilités. Alors, commençons

L'installation d'OpenCV sur Pi est un processus intimidant, principalement parce qu'il prend beaucoup de temps et que les chances de tomber sur une erreur sont élevées. J'ai donc rendu ce tutoriel aussi simple et informatif que possible en fonction des difficultés que j'ai rencontrées et en m'assurant que vous ne faites pas face aux mêmes. Au moment de la rédaction de ce tutoriel, OpenCV a déjà publié la version 4.0.1 il y a trois mois, mais j'ai décidé de m'en tenir à la version précédente qui est 4.0.0 car la nouvelle version avait des problèmes pour se compiler.

Conditions préalables

Avant de plonger, je suppose que vous avez déjà installé le dernier système d'exploitation sur votre Raspberry PI et y avez accès via SSH. Sinon, suivez le didacticiel Premiers pas avec Raspberry Pi avant de continuer. Ici, j'utilise Rasbian Stretch installé sur Raspberry Pi 3.

Pip Installation d'OpenCV sur Raspberry PI

Comme nous le savons tous, python a son propre gestionnaire de paquets appelé pip qui peut être utilisé pour ajouter facilement des bibliothèques pour python. Et oui, il existe également un moyen d'utiliser PIP pour installer openCV en quelques minutes sur Pi, mais malheureusement, cela n'a pas fonctionné pour moi et pour beaucoup d'autres. L'installation via pip ne nous permet pas non plus d'avoir un contrôle total sur la bibliothèque OpenCV, mais si vous recherchez le moyen le plus rapide, vous pouvez également essayer.

Assurez-vous que pip est installé sur votre pi et qu'il est mis à niveau vers la dernière version. Entrez ensuite les commandes suivantes sur votre terminal une par une

sudo apt-get install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libqtwebkit4 libqt4-test sudo pip install opencv-contrib-python

Cela devrait installer OpenCV sur votre Pi, si vous réussissez cette étape, vous pouvez ignorer le didacticiel et faire défiler jusqu'à l'étape 13 pour vérifier si OpenCV est correctement installé avec python. Sinon, prenez une profonde inspiration et commencez à suivre le tutoriel ci-dessous.

Installation d'OpenCV 4 sur Raspberry Pi à l'aide de CMake

Dans cette méthode, nous téléchargerons le paquet source d'OpenCV et le compilerons sur notre Raspberry Pi en utilisant CMake. Certaines personnes ont tendance à installer OpenCV sur un environnement virtuel afin de pouvoir utiliser différentes versions de python ou d'OpenCV sur la même machine. Mais je n'opte pas pour cela car je voudrais garder cet article court et je n'en vois pas non plus le besoin de si tôt.

Étape 1: Avant de commencer, assurez-vous que le système est mis à jour avec la version actuelle, pour ce faire, entrez la commande suivante

sudo apt-get mise à jour && sudo apt-get mise à jour

Cela devrait télécharger tous les derniers packages si disponibles et l'installer. Le processus prendra 15-20 minutes alors attendez-le.

Étape 2: Ensuite, nous devons mettre à jour le package apt-get afin que nous puissions télécharger CMake à notre prochaine étape

sudo apt-get mise à jour

Étape 3: Une fois que nous avons mis à niveau le logiciel apt-get, nous pouvons télécharger et installer le package CMake en utilisant la commande ci-dessous

sudo apt-get install build-essential cmake décompressez pkg-config

Votre écran ressemblerait à ceci ci-dessous lors de l'installation de CMake

Étape 4: Installez ensuite les en-têtes de développement python 3 à l'aide de la commande ci-dessous

sudo apt-get installer python3-dev

Le mien l'avait déjà installé, il affiche donc quelque chose comme ça.

Étape 5: La prochaine étape serait de télécharger le fichier OpenCV Zip à partir de GitHub. Utilisez la commande suivante pour faire de même

wget -O opencv.zip

Comme vous pouvez le voir, nous téléchargeons la version 4.0.0

Étape 6: OpenCV a des packages pré-construits pour python qui nous aideront à développer plus facilement des choses appelées OpenCV contrib Alors, téléchargeons également cela en utilisant une commande similaire illustrée ci-dessous.

wget -O opencv_contrib.zip

À ce stade, vous devriez avoir téléchargé deux fichiers zip nommés «opencv-4.0.0» et «opencv-contrib-4.0.0» dans votre répertoire personnel. Vous pouvez le vérifier au cas où si vous voulez être sûr.

Étape 7: Permet de décompresser le fichier zip opencv-4.0.0 à l'aide de la commande suivante.

décompressez opencv.zip

Étape 8: De même, extrayez également l'opencv_contrib-4.0.0 en utilisant la ligne de commande

décompressez opencv_contrib.zip

Étape 9: OpenCV nécessite numpy comme condition préalable pour fonctionner. Alors installons-le en utilisant la commande ci-dessous.

pip installer numpy

Étape 10: Maintenant, nous aurions deux répertoires nommés «opencv-4.0.0» et «opencv_contrib-4.0.0» dans notre répertoire personnel. La prochaine étape serait de compiler la bibliothèque Opencv, pour ce faire, nous devons créer un nouveau répertoire appelé «build» dans le répertoire opencv-4.0.0. Suivez les commandes ci-dessous pour faire de même

cd ~ / opencv mkdir build build cd

Étape 11: Maintenant, nous devons exécuter CMake pour OpenCV. C'est ici que nous pouvons configurer la manière dont OpenCV doit être compilé. Assurez-vous que vous êtes dans le chemin «~ / opencv-4.0.0 / build». Copiez ensuite les lignes ci-dessous et collez-les dans la fenêtre du terminal

CMake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / opencv_contrib-4.0.0 / modules \ -D ENABLE_NEON = ON \ -D ENABLE_VFPV3 = ON \ -D BUILD_TESTS = OFF \ -D WITH_TBB = OFF \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = OFF \ -D BUILD_EXAMPLES = OFF..

Il devrait être configuré sans aucune erreur et vous devriez voir le texte « Configuration terminée» et «Génération terminée» dans le comme indiqué ci-dessous.

Si vous obtenez une erreur dans ce processus, assurez-vous que vous avez tapé le bon chemin et que vous avez deux répertoires nommés «opencv-4.0.0» et «opencv_contrib-4.0.0» dans le chemin du répertoire personnel.

Étape 12: Ce serait l'étape la plus longue. Assurez-vous à nouveau que vous êtes dans le chemin «~ / opencv-4.0.0 / build» et utilisez la commande suivante pour compiler OpenCV.

Faire –j4

Cela commencerait à construire OpenCV et vous pourrez voir la progression en pourcentage. Le processus prendrait environ 3-4 heures et s'il est complètement construit, vous devriez voir un écran comme celui-ci ci-dessus.

La commande « make –j4 » utilise les quatre cœurs pour compiler OpenCV. À un pourcentage de 99%, certaines personnes pourraient trouver que le processus prend trop de temps pour attendre patiemment et qu'il devrait se terminer.

Pour moi, cela n'a pas fonctionné même après avoir attendu une heure et j'ai donc dû abandonner le processus et le reconstruire en utilisant «make –j1» et cela a fonctionné. Utiliser make –j1 n'utilise qu'un seul noyau de pi et cela prendrait plus de temps que make j4, il est donc recommandé d'utiliser make j4 puis d'utiliser make j1 puisque la majeure partie de la compilation serait faite par make j4.

Étape 13: Si vous avez atteint cette étape, c'est que vous avez parcouru le processus. La dernière étape serait d'installer libopecv à l'aide de la commande suivante.

sudo apt-get install libopencv -dev python- opencv

Étape 14: Enfin, vous pouvez vérifier si la bibliothèque a été ajoutée avec succès en exécutant un simple script python. Tapez python et essayez «import cv2» comme indiqué ci-dessous. Vous ne devriez recevoir aucune erreur lorsque vous faites cela.

Si vous obtenez cet écran, vous pouvez poursuivre le projet OpenCV que vous avez en tête. Si vous ne faites que commencer avec OpenCV, vous pouvez également consulter ce didacticiel OpenCV de base. Consultez également nos autres tutoriels de traitement d'image.

J'espère que cet article a pu vous aider à installer OpenCV sur Raspberry Pi, si vous avez un problème, postez-les dans la section des commentaires et je ferai de mon mieux pour le résoudre. Vous pouvez également essayer d'utiliser nos forums pour des questions plus techniques.