Intel Edisonには十分な処理能力があるため、すべての機能を使用するのが論理的です。要求の厳しいタスクの1つはコンピュータービジョンです。

この記事では、OpenCVライブラリをアセンブルしてIntel Edisonボードにインストールし、USBカメラを接続する方法について説明します。 IPPとTBBを有効にしてOpenCVを構築します。これにより、ライブラリが両方のIntel Edisonコアを完全に使用できるようになります。

翻訳者からのメモ

元の記事では、Yocto Intel Edisonイメージの以前のバージョンでの作業について説明しています。これで、必要なパッケージのほとんどが既にインストールされているため、新しいバージョンのイメージ（edison-image-ww05-15.zip）が利用可能になり、作業がはるかに簡単になりました。新しいイメージには既にcmake、UVC、およびパーティションが適切なサイズであるため、これらの手順の説明は省略できます。さらに、OpenCVとOpenCVのUSBカメラを操作するための2つの簡単な例のソースコードが翻訳に追加されました。

Intel EdisonでOpenCVを構築するには、少なくとも2 GBの追加メモリが必要になるため、必要なサイズのmicroSDカードをボードのスロットにインストールする必要があります。

イメージの準備（古いイメージ）

Board Support Package and Startup Guideを使用して、標準（またはオプションパッケージで特別な）Edisonイメージを準備します。元のイメージを使用するか、追加のパッケージで独自のイメージをカスタマイズできます。

LinuxカーネルでUVC（USBビデオデバイスクラス）を有効にする（古いイメージ）

通常のUSBカメラを使用する場合は、LinuxカーネルでUVCを有効にする必要があります。独自のイメージの作成が完了したら（「bitbake edison-image」を作成）、Linuxカーネルを構成する準備が整いました。ホストマシンに入力します。

~/edison-src> bitbake virtual/kernel -c menuconfig

次に、デバイスドライバー->マルチメディアサポート->メディアUSBアダプターを見つけてアクティブにします。構成が完了したら、defconfigを変更したばかりの.configの内容に置き換えます。以下を入力してください：

 ~/edison-src> cp /build/tmp/work/edison-poky-linux/linuxyocto/3.10.17+gitAUTOINC+6ad20f049a_c03195ed6e-r0/linux-edison-standardbuild/.config build/tmp/work/edison-poky-linux/linuxyocto/3.10.17+gitAUTOINC+6ad20f049a_c03195ed6er0/defconfig

最後に、もう一度bitbakeを実行します。

 ~/edison-src> bitbake virtual/kernel -c configure -f –v ~/edison-src> bitbake edison-image

パーティションの変更（古いイメージ）

古いイメージがある場合、ルートファイルシステムのサイズは512 MBであり、そのほとんどがすぐに占有されるため、標準パーティションを変更することをお勧めします。 '/ home'-指定されたパーティションを結合した後に残るすべてを占有します。通常は2 GB以上です。したがって、1.3 GBの両方のセクションを作成する方が合理的です。

新しいソースリリースのファイル「edison-src / device-software / meta-」を見てください。これはファイル「edison-src / device-software / meta- edison / recipes-bsp / u-boot / files / edison.env '）Rootfsのサイズを512 MBから1312 MBに変更します。その結果、/ homeのサイズは自動的に縮小されます。画像を再記録する前に、別の変更を行う必要があります。これはrootfsのサイズであり、「edison-src / device-software / meta-edison-distro / recipes-core / images / edison-image.bb」に設定されており、512 MBです。 rootfsのサイズを再度変更し、「bitbake edison-image」を実行してイメージを再構築します。 bitbakeが完了したら、次を実行します。

 ~/edison-src> /device-software/utils/flash/postBuild.sh

「dfu-util」があるかどうかを確認します。そうでない場合は、インストールします：

 ~/edison-src> sudo apt-get install dfu-util

ここで、パーティション設定を適用するためにイメージを2回書き込む必要があります。最初に、次を行います。

 ~/edison-src> /build/toFlash/flashall.sh –recovery

そして、「-recovery」なしで記録する

 ~/edison-src> /build/toFlash/flashall.sh

Edisonが正常に起動した後、USBケーブルをシリアルポートに接続します。 Linuxコンピューターに接続するときにEdisonが受け取ったUSBデバイス番号を確認します。次に、「screen」経由で接続します（「X」の代わりに対応する番号を入力します（例：ttyUSBX-> ttyUSB0））

 > sudo screen /dev/ttyUSBX 115200

Edisonが正常に起動したことが確認できたら、「root」としてログインし、以下を実行して使用可能なスペースを確認します。

 root@edison:~# df –h

WiFi、sshおよびFTPのパスワードを構成する

ホストコンピューターがシリアルポート経由でEdisonに接続したら、次の操作を行います。

 root@edison:~# configure_edison –setup

指示に従い、パスワードとWiFiをセットアップします。パスワードがない場合、sshを介したアクセスは拒否されます。ホストコンピューターとEdisonを同じアクセスポイントに接続します。 FTPまたはSCPを介した任意の接続方法を使用して、ファイルを転送できます。

IPPを自動的にインストールするときに必要になるため、Edisonボードがインターネットにアクセスできることを確認してください。

CMakeをインストールする（古いイメージ）

古いEdisonイメージには「cmake」は付属していませんが、OpenCVをビルドするために必要です。手動でインストールする必要があります。 1つの方法は、「opkg」を使用することです。 IntelフォーラムのAlexTユーザーが、スレッドで説明されているリポジトリを作成しました。

AlexTは、「opkg」を使用してリポジトリをアタッチする方法を示します。 Edisonがリポジトリーからパッケージを受け取るために、/ etc / opkg / base-feeds.confにあるすべてのものを次のものに置き換えます（他のopkg構成ファイルを変更する必要はありません）：

 ===/etc/opkg/base-feeds.conf contents below=== src/gz all http://repo.opkg.net/edison/repo/all src/gz edison http://repo.opkg.net/edison/repo/edison src/gz core2-32 http://repo.opkg.net/edison/repo/core2-32 ===end of /etc/opkg/base-feeds.conf contents===

「opkg update」と入力します。リポジトリに正常に接続されたことを示す次の行が表示されます。

 root@edison:~# opkg update Downloading http://repo.opkg.net/edison/repo/all/Packages.gz. Inflating http://repo.opkg.net/edison/repo/all/Packages.gz. Updated list of available packages in /var/lib/opkg/all. Downloading http://repo.opkg.net/edison/repo/edison/Packages.gz. Inflating http://repo.opkg.net/edison/repo/edison/Packages.gz. Updated list of available packages in /var/lib/opkg/edison. Downloading http://repo.opkg.net/edison/repo/core2-32/Packages.gz. Inflating http://repo.opkg.net/edison/repo/core2-32/Packages.gz. Updated list of available packages in /var/lib/opkg/core2-32.

これでCMakeをインストールする準備ができました。以下を入力してください：

 root@edison:~# opkg install cmake-dev

「cmake」と入力すると、ヘルプページが表示されます。

OpenCV 3.0.0

OpenCV自体に到達する前に、Edisonで構築するために多くの空きスペースが必要です。したがって、少なくとも2 GBの追加の外部メモリが必要です。 micro SDカードをフォーマットし、Edisonにマウントします。カードは、ボード上とLinuxホストマシンの両方で直接フォーマットできます。 Linuxコンピューターでカードをフォーマットするには、次のように入力します（block_deviceをデバイスで置き換えます（例：/ dev / mmcblk1））

 > mkfs.ext4 block_device

または：

 > mke4fs -t ext4 block_device

セクションをマークしましょう：

 > e4label <block_device> new_label

SDカードをEdisonに挿入してマウントします。

 root@edison:~# mkdir <Desired_DIR> root@edison:~# mount block_device <Desired_DIR>

「df -h」を使用して、問題なくマウントされたことを確認します。便宜上、自動マウント「自動マウント」を構成できます。 / dev / block_device <your folder> 'を/ etc / fstabに追加します。

 root@edison:~# vi /etc/fstab

「/ dev / mmcblk1 / home / ext」を追加します

公式OpenCVページからOpenCV for Linux 3.0をダウンロードします。結果のzipファイルをFTPまたはSCPを介してEdisonにコピーします。 OpenCVが構築されると1 GB以上かかるため、すぐに外部SDカードにコピーすることをお勧めします。「unzip opencv-3.0.0-rc1.zip」コマンドを使用してダウンロードしたファイルを解凍し、opencv-3.0.0-rc1フォルダーが作成されたことを確認します。 <OpenCV_DIR>フォルダーに移動し、「cmake」と入力します。そこにどんなオプションがあるかを見てください。

パフォーマンスを向上させるために、IPPとTBBを含めます。 WITH_IPPフラグが有効な場合、IPPライブラリは自動的にロードされます。これは、TBBライブラリには当てはまりません。手動でインストールする必要があります。したがって、ホストコンピューターにTBBパッケージをインストールし、適切なファイルをEdisonにコピーします。 Linuxホストコンピューターが64ビットの場合、apt-getを介してダウンロードするタイミングをi386に通知する必要があります。ホストコンピューターで次のように入力します。

 > sudo apt-get install libtbb-dev:i386

そして、同じ名前でEdisonの/ usr / include / tbbフォルダーにファイルをコピーします。また、次のファイルをEdisonにコピーする必要があります。

 /usr/lib/libtbb.so, /usr/lib/libtbbmalloc.so, /usr/lib/libtbbmalloc_proxy.so /usr/lib/pkgconfig/tbb.pc

このページでは、tbbライブラリファイルの完全なリストを見ることができます。

Edisonの<OpenCV_DIR>タイプ（コマンドラインの最後にある「。」ドットを忘れずに）

 root@edison:<OpenCV DIR># cmake -D WITH_IPP=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_OPENCL=OFF -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_TESTS=OFF .

このコマンドは、IPPとTBBをオンにし、不要なものをすべてオフにします。オプション 'BUILD_SHARED_LIBS = OFF'を使用すると、OpenCVをインストールせずに実行する実行可能プログラムを作成できます。これは、たとえば、アプリケーションを配布するときに役立ちます。（IPPとTBBが必要ない場合は、WITH_TBB = OFFとWITH_IPP = OFFを使用してください）。設定の結果、IPPとTBBが有効になっていることがわかります。

問題がなければ、次を入力します。

 root@edison:<OpenCV DIR># make -j2

完全な組み立てには30分から1時間かかります。エラーが発生した場合

 'undefined reference to symbol 'v4l2_munmap' ... libv4l2.so.0 : error adding symbols: DSO missing from command line'

OpenCVまたはOpenCVの例を作成する場合、適切な構成ファイルに「-lv4l1」の後に「-lv4l2」を追加する必要があります。同様のエラーが50を超えるファイルに表示される場合があるため、次のコマンドでこの置換を行うことをお勧めします。

 root@edison:<OpenCV_DIR># grep -rl -- -lv4l1 samples/* modules/* | xargs sed -i 's/-lv4l1/-lv4l1 -lv4l2/g'

アセンブリが完了したら、構築したものをインストールします。

 root@edison:<OpenCV_DIR># make install

LinuxコンピューターなしでTBBをインストールする

Linuxマシンが使用できない場合があります。このようなTBBインストールの実施形態をここで説明します。

www.threadingbuildingblocks.orgからTBBをダウンロードします。これはtgzアーカイブです。解凍します。 Edisonにコピーする必要がある2つのフォルダーが必要になります。

 <DIR>/include/tbb

その内容はすべて、/ usr / include / tbbのEdisonボードにコピーする必要があります。

 <DIR>/lib/ia32/gcc4.4/

また、ライブラリのsoファイルへのリンクを正しく設定して、その内容を/ usr / libのEdisonボードにコピーする必要があります。

OpenCV 3.0.0-rc1を使用したアプリケーションの構築

簡単なOpenCVアプリケーションを作成する最も簡単な方法は、ライブラリに付属の例を使用することです。

「/ samples」フォルダーに移動して、次のように入力します。

 root@edison:<OpenCV DIR>/samples# cmake .

すべてが構成され、サンプルをコンパイルする準備が整います。これで、「samples / cpp」のサンプルファイルの1つを置き換えて、cmakeを使用してビルドできます。たとえば、「image.cpp」を独自のコードに置き換えることができます。最初に元のファイルをバックアップします。

 root@edison:<OpenCV DIR>/samples/cpp# cp image.cpp image_orig.cpp

image.cppを次のコードに置き換えます。

 #include <iostream> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main( int argc, char** argv ) { const char* imagename = "../data/lena.jpg"; Mat img = imread(imagename); if(img.empty()) { cout<<"Can't load image "<<imagename<<endl; return -1; } cout<<"Image read ok"<<endl; Mat gray_image; cvtColor( img, gray_image, CV_BGR2GRAY ); if( ! imwrite( "../data/test_gray_Image.jpg", gray_image ) ) { cout<<"Can't write image"<<endl; return -1; } cout<<"Write image ok"<<endl; return 0; }

この例では、ファイル「lena.jpg」から画像が読み取られ、グレースケールモードになり、ファイル「test_gray_Image.jpg」に書き込まれます。 1つ上のレベルに進み、例をコンパイルします。

 root@edison:<OpenCV DIR>/samples/cpp# cd .. root@edison:<OpenCV DIR>/samples# make example_image

エラーが発生した場合：

 'undefined reference to symbol 'v4l2_munmap' ... libv4l2.so.0 : error adding symbols: DSO missing from command line'

OpenCVまたはOpenCVの例をビルドする際、適切な構成ファイルに-lv4l1の後に-lv4l2を追加する必要があります。同様のエラーが50を超えるファイルに表示される場合があるため、次のコマンドでこの置換を行うことをお勧めします。

 root@edison:<OpenCV_DIR># grep -rl -- -lv4l1 samples/* modules/* | xargs sed -i 's/-lv4l1/-lv4l1 -lv4l2/g'

実行：

 root@edison:<OpenCV DIR>/samples# cd cpp root@edison:<OpenCV DIR>/samples/cpp#./cpp-example-image

すべてが正常な場合、次の画面が表示されます。

 Write image ok

そして、フォルダー内：

 <OPENCV_DIR>/samples/data

ファイルが表示されます：

 test_gray_Image.jpg

ホストコンピューターにコピーして確認します。そして、誰かが写真から私たちを見ているか、古いマントの王子が見ているのを見るなら...しかし、それが白黒のレナであれば、それはOpenCVが働いていることを意味します。

それでも、Edisonにはビデオ出力がないため、コードがグラフィック画面に表示されるとエラーが発生します。たとえば、イメージまたはビデオを作成して表示する「imshow」は使用できません。

世界を見てみましょう

カメラでOpenCVの動作を確認します。最も簡単な方法は、Linuxで実行され、UVCと互換性のあるカメラを使用することです。

カメラをUSB経由で接続するには、ボード上のスイッチSW1を移動して、カメラが接続されるフルサイズUSBポートの側面に配置する必要があります。

カメラを接続すると、すべてのUSBデバイスに関する情報を表示できます。

 root@Edison:/# lsusb Bus 001 Device 002: ID 1a40:0101 Terminus Technology Inc. 4-Port HUB Bus 001 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 root hub Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub Bus 001 Device 005: ID 1871:0141 Aveo Technology Corp.

最後の行はカメラです。 UVCで機能することを確認します。

 root@Edison:/# lsusb -d 1871:0141 -v | grep "14 Video" bFunctionClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video bInterfaceClass 14 Video

そのような線が見つかった場合、カメラはUVCをサポートし、OpenCVで使用できます。次のコードを入力してください。

image.cppを次のコードに置き換えます。

 #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace std; int main(int, char**) { VideoCapture cap(0); // open the default camera if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded { cout<<"Can't open camera"<<endl; return -1; } cout<<"Camare init ok"<<endl; Mat img,frame; cap >> frame; cvtColor(frame, img, CV_BGR2GRAY); if( ! imwrite( "../data/test_camera_Image.jpg", img) ) { cout<<"Can't write image"<<endl; return -1; } cout<<"Camera image write OK"<<endl; return 0; }

この例では、カメラが初期化され、カメラから1つの画像が取得され、白黒バージョンに変換されてファイルに書き込まれます。

すべてが機能する場合、OpenCVでカメラを使用できます。

追加リンク：

facedetect.zip（13.81 MB）

mjpg-streamer-for-Edison.zip（957.36 KB）

VTune-Result-Edison.zip（1.07 MB）

以前の出版物：

Advanced Audio Distribution Profile（A2DP）を使用して、Bluetooth経由でIntel Edisonでオーディオを再生します

ワークショップ「Intel IoT」。エジソン-強大な「赤ちゃん」

Intel Edison YoctoへのOpenCV 3.0.0-rc1のインストール（IPPとTBBを使用）。 OpenCVのUSBカメラ