Ubuntu 18.04에 YOLO를 설치하기 위해 먼저 OpenCV 3.4.0을 설치합니다.
기본(Default) OpenCV 제거
Ubuntu 18.04에 기본으로 설치되어 있는 OpenCV를 제거합니다.
1 2 3 | sudo apt-get remove libopencv* sudo apt-get autoremove sudo find /usr/local/ -name "*opencv*" -exec rm {} \; | cs |
Prerequisites 설치
Update & Upgrade
1 2 | sudo apt-get update sudo apt-get upgrade | cs |
개발자 도구 설치
build-essential : c/c++ 컴파일러와 관련 라이브러리, make 같은 도구들이 포함된다.
cmake : 컴파일 옵션이나 빌드된 라이브러리에 포함시킨다. (OpenCV 모듈 설정을 위해 필요하다.)
unzip : 압축을 풀기위해 필요하다.
pkg-config : 컴파일할 목적으로 설치된 라이브러리 조회하기 위해 설치한다. (나중에 설치가 되었는지 확인을 위해 설치)
1 | sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config | cs |
libraries 설치
이미지 처리/컴퓨터 비전 라이브러리인 JPEG, PNG, TIFF 파일 형식 로드를 위해 이미지 I/O 패키지를 설치한다.
1 | sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev | cs |
카메라 스트림으로 작업하고 비디오 파일을 처리 할 수 있도록 비디오 I/O 패키지를 설치한다.
1 | sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev v4l-utils libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev | cs |
비디오 스트리밍을 위한 라이브러리를 설치한다.
1 | sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev | cs |
OpenCV의 GUI 작업을 위해 GTK 라이브러리를 설치한다.
1 | sudo apt-get install libgtk-3-dev | cs |
OpenGL을 지원하기 위한 라이브러리를 설치한다.
Python 설치
Python 헤더와 라이브러리를 설치한다.
(Pyhton의 Numpy는 매트릭스 연산 등을 빠르게 처리할 수 있어 OpenCV에서 사용된다.)
1 | sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy | cs |
OpenCV 3.4.0 설치
OpenCV 3.4.0 다운로드
저장할 임시 디렉토리를 생성 후 그 폴더에 OpenCV 3.4.0을 다운받는다.
1 2 3 4 | mkdir opencv cd opencv wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip | cs |
압축을 푼다.
1 2 | unzip opencv.zip unzip opencv_contrib.zip | cs |
Build & install OpenCV
working directory를 생성한다.
1 2 3 | cd opencv-3.4.0 mkdir build cd build | cs |
Build 구성
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | 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=OFF \ -D WITH_GTK=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/python3.6m \ -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include/ \ -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/usr/lib/python3/dist-packages \ -D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.6m.so \ ../ | cs |
컴파일
make 명령을 사용하여 컴파일 시작한다.
-j 뒤에는 cpu 코어 수를 입력한다.
(cpu 코어 수를 확인하는 방법은 cat/proc/cpuinfo | grep processor | wc-;)
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