Всем доброго времени суток. На хабре (да и вообще в интернете) уже не мало статей о работе с OpenCV на Go.
Готовый код — это конечно интересно, а более подробную информацию об установке драйверов приходится собирать по кусочкам — постараюсь объединить все нужные телодвижения в одну статью.
У меня имеется ноутбук с Ubuntu 18.04 на борту,
- CPU: intel
- GPU: Intel/Nvidia
Nvidia и Intel пытаются превзойти друг друга, а я постараюсь одновременно использовать все преимущества OpenVino и Cuda.
Сразу предупреждаю, для использования Cuda нужно минимально Compute capability (version) 5.3, посмотреть для своей видеокарты можно тут
Cuda
Я выбрал Cuda 10.0, чтобы можно было еще и Tensorflow использовать.
Сначала нужно скачать пакет с developer.nvidia.com (например runtime (local))
Устанавливаем командой
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.runcudNN
Ссылка на пакеты
Нужно выбрать версию, соответствующую Cuda, то есть
Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 10.0
И скачать два deb-пакета
cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
Если у Вас не аккаунта https://developer.nvidia.com/, Вам предложат зарегистрироваться
Установка:
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debIntel OpenCL Driver
Установка:
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.04.15428/intel-gmmlib_19.4.1_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.04.15428/intel-igc-core_1.0.3151_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.04.15428/intel-igc-opencl_1.0.3151_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.04.15428/intel-opencl_20.04.15428_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.04.15428/intel-ocloc_20.04.15428_amd64.deb
sudo dpkg -i *.debOpencv+OpenVino
Cкрипт (естественно с костылями), который соберет все сам.
#!/bin/bash
git clone https://github.com/opencv/dldt &&
(cd dldt/inference-engine &&
git submodule init &&
git submodule update --recursive &&
./install_dependencies.sh &&
mv -f thirdparty/clDNN/common/intel_ocl_icd/6.3/linux/Release thirdparty/clDNN/common/intel_ocl_icd/6.3/linux/RELEASE &&
mkdir -p build &&
cd build &&
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
-D BUILD_SHARED_LIBS=ON
-D ENABLE_TESTS=OFF
-D ENABLE_VPU=ON
-D ENABLE_MKL_DNN=ON
-D ENABLE_CLDNN=ON .. &&
make -j $(nproc --all) &&
touch VERSION &&
mkdir -p src/ngraph &&
sudo cp -r ../bin/intel64/RELEASE/lib/* /usr/local/lib &&
cp thirdparty/ngraph/src/ngraph/version.hpp src/ngraph &&
sudo make install)
OPENCV_VERSION="4.2.0"
# install opencv
curl -Lo opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/${OPENCV_VERSION}.zip &&
unzip -q opencv.zip &&
curl -Lo opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/${OPENCV_VERSION}.zip &&
unzip -q opencv_contrib.zip &&
rm opencv.zip opencv_contrib.zip &&
(cd opencv-${OPENCV_VERSION} &&
mkdir build && cd build &&
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-${OPENCV_VERSION}/modules
-D InferenceEngine_DIR=../../../dldt/inference-engine/build
-D WITH_JASPER=OFF
-D BUILD_DOCS=OFF
-D BUILD_EXAMPLES=OFF
-D ENABLE_CXX11=ON
-D WITH_INF_ENGINE=ON
-D WITH_QT=OFF
-D WITH_GTK=ON
-D WITH_FFMPEG=OFF
-D WITH_TIFF=OFF
-D WITH_WEBP=OFF
-D WITH_QT=OFF
-D WITH_PNG=OFF
-D WITH_1394=OFF
-D HAVE_OPENEXR=OFF
-D BUILD_TESTS=OFF
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF
-D BUILD_opencv_java=NO
-D BUILD_opencv_python=NO
-D BUILD_opencv_python2=NO
-D BUILD_opencv_python3=NO
-D BUILD_SHARED_LIBS=no
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON .. &&
make -j $(nproc --all) &&
sudo make preinstall && sudo make install && sudo ldconfig )
А теперь проверим, как будет работать это все!
Клонируем себе исходный код:
git clone https://github.com/Danile71/go_realtime_object_recognition
cd go_realtime_object_recognition
go get -d
go build
./go_realtime_object_recognition
Видеораспознавание будет работать на CPU,VulkanAPI и/или Cuda.
Сейчас я сделал несколько pull request'ов в
для поддержки OpenVino+Cuda, но неизвестно сколько они будут идти до master ветки, поэтому сделаем небольшую хитрость:
#!/bin/bash
cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv
wget https://patch-diff.githubusercontent.com/raw/hybridgroup/gocv/pull/607.patch
wget https://patch-diff.githubusercontent.com/raw/hybridgroup/gocv/pull/609.patch
wget https://patch-diff.githubusercontent.com/raw/hybridgroup/gocv/pull/610.patch
wget https://patch-diff.githubusercontent.com/raw/hybridgroup/gocv/pull/612.patch
patch -p1 < 607.patch
patch -p1 < 609.patch
patch -p1 < 610.patch
patch -p1 < 612.patchЧтобы можно было использовать OpenVino/CPU/VulkanAPI/Cuda одновременно
go build -tags openvino
./go_realtime_object_recognitionА для выбора устройства, меняем
- CPU
modelNet.SetPreferableBackend(gocv.NetBackendDefault) modelNet.SetPreferableTarget(gocv.NetTargetCPU) - VulkanAPI
modelNet.SetPreferableBackend(gocv.NetBackendVKCOM) modelNet.SetPreferableTarget(gocv.NetTargetVulkan) - Cuda
modelNet.SetPreferableBackend(gocv.NetBackendCUDA) modelNet.SetPreferableTarget(gocv.NetTargetCUDA) - Intel GPU
modelNet.SetPreferableBackend(gocv.NetBackendOpenVINO) modelNet.SetPreferableTarget(gocv.NetTargetFP16) - Intel Neural Compute Stick 2
modelNet.SetPreferableBackend(gocv.NetBackendOpenVINO) modelNet.SetPreferableTarget(gocv.NetTargetVPU)
Вот еще небольшой пример, с распознаванием пола/возраста/эмоций.
А тут распознавание объекта «человек» с использованием Cuda
Если у кому это интересно, и что-либо не получилось, пишите, с радостью помогу :-)
Чукча не писатель, однако но я старался.
Автор: Даниил
