Кросс-компиляция OpenCV 4 для Raspberry Pi и BeagleBone Black

Всем привет.

Когда я захотел установить OpenCV на свою малинку для одного проекта, я был сильно разочарован результатом. Оказалось, что для новых версий образов Raspbian с поддержкой Python3.7 невозможно установить из репозитория библиотеку столь привычной командой pip install.

Представляю мой вольный перевод статьи «Cross compiling OpenCV 4 for Raspberry Pi and BeagleBone Black» Paul Silisteanu. Возможно, кому-то он сэкономит минуты или часы, которые можно потратить на более интересное занятие, чем игру в детектива.

От себя я добавил некоторые примечания к переводу, которые посчитал важными: [они выделены в тексте].

Приятного прочтения!

Кросс-компиляция OpenCV 4 для Raspberry Pi и BeagleBone Black

В этой статье я покажу вам, как установить последнюю версию OpenCV для Raspberry Pi и BeagleBone Black, используя кросс-компиляцию. На момент написания этой статьи [ее обновление на момент перевода — 17.07.2019] последняя версия OpenCV – 4.1.0, а версия, поставляемая со стандартными ОС, была 3.2.0. Конечно, возможно собрать OpenCV из исходников непосредственно на Raspberry или BeagleBone Black, но это может занять несколько часов. А кросс-компиляция OpenCV для armhf — это процесс продолжительностью 20-30 минут. И, в зависимости от скорости вашего компьютера, он может быть еще быстрее.

Я рекомендую делать сборку на виртуальной машине Debian Buster или в Docker контейнере, чтобы не захламлять вашу основную ОС. Если вы решили установить Buster на виртуальную машину, обязательно используйте минимальную сборку [Я рекомендую сделать именно так — проверил это на своей шкуре]. Очень важно начать с простой системы, потому что нам нужно установить исполняемые файлы и библиотеки armhf. Используя минимальную систему, мы избегаем потенциальные конфликты с родными версиями x86-64.

В статье описана работа только на Raspberry PI с системой Raspbian, но, если вы используете BeagleBone Black, все должно работать ровно так же.

Я предполагаю, что у вас уже есть чистая установленная Raspbian. Я использовал образ последней доступной desktop версии. На самом деле, вы можете следовать статье на Raspbian Lite, но я делал все свои тесты, используя версию с графическим интерфейсом.

Сначала давайте убедимся, что наша виртуальная машина или контейнер обновлены:

sudo apt update
sudo apt upgrade

Далее необходимо подключить armhf архитектуру.

sudo dpkg --add-architecture armhf
sudo apt update
sudo apt install qemu-user-static

На этом этапе вы сможете устанавливать библиотеки и приложения для armhf в своей системе и запускать их.

Мы собираемся собрать OpenCV с поддержкой Python и C++. Давайте установим Python2 и Python3, а также пакт NumPy для них:

sudo apt-get install python3-dev
sudo apt-get install python3-numpy
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install python-numpy

Также нам понадобится libpython для armhf архитектуры:

sudo apt-get install libpython2-dev:armhf
sudo apt-get install libpython3-dev:armhf

Далее мы установим libgtk-3, чтобы иметь возможность писать простые программы с графическим интерфейсом. Если вы планируете использовать OpenCV исключительно в автономном режиме, вы можете спокойно игнорировать следующие две библиотеки:

$ sudo apt install libgtk-3-dev:armhf libcanberra-gtk3-dev:armhf

Нам также нужно установить несколько других библиотек, необходимых для OpenCV (поддержка различных форматов изображений и видео):

sudo apt install libtiff-dev:armhf zlib1g-dev:armhf
sudo apt install libjpeg-dev:armhf libpng-dev:armhf
sudo apt install libavcodec-dev:armhf libavformat-dev:armhf libswscale-dev:armhf libv4l-dev:armhf
sudo apt-get install libxvidcore-dev:armhf libx264-dev:armhf

Далее мы собираемся установить кросс-компиляторы для Debian, которые можно использовать для создания двоичных файлов armhf для Raspberry Pi:

sudo apt install crossbuild-essential-armhf
sudo apt install gfortran-arm-linux-gnueabihf

На момент написания этой статьи вышеприведенный набор инструментов основан на GCC версии 8.3, которая является такой же, как в Raspbian.

Наконец, мы установим Cmake, git, pkg-config и wget:

sudo apt install cmake git pkg-config wget

Далее мы можем скачать текущую версию OpenCV. Я покажу вам, как установить полную версию OpenCV (библиотеки по умолчанию и contrib):

cd ~
mkdir opencv_all && cd opencv_all
wget -O opencv.tar.gz https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.tar.gz
tar xf opencv.tar.gz
wget -O opencv_contrib.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.tar.gz
tar xf opencv_contrib.tar.gz
rm *.tar.gz

Нам нужно временно изменить две системные переменные, необходимые для успешной сборки поддержки GTK +:

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig
export PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig

На данный момент мы можем использовать Cmake для генерации скриптов сборки OpenCV:

cd opencv-4.1.0
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE 
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv-4.1.0 
    -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake 
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_all/opencv_contrib-4.1.0/modules 
    -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON 
    -D ENABLE_NEON=ON 
    -D ENABLE_VFPV3=ON 
    -D BUILD_TESTS=OFF 
    -D BUILD_DOCS=OFF 
    -D PYTHON2_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7 
    -D PYTHON2_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so 
    -D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python2/dist-packages/numpy/core/include 
    -D PYTHON3_INCLUDE_PATH=/usr/include/python3.7m 
    -D PYTHON3_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.7m.so 
    -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include 
    -D BUILD_OPENCV_PYTHON2=ON 
    -D BUILD_OPENCV_PYTHON3=ON 
    -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

Если у вас не было ошибок, то в результате вы получите Makefile в папке сборки. Теперь мы можем начать фактическую сборку:

make -j16

[В статье указано 16 параллельных процессов при сборки, но этот параметр нужно будет подбирать под вашу хостовую ОС]

После завершения фазы сборки мы можем установить библиотеку:

sudo make install/strip

Затем нам нужно изменить имя библиотеки, которую установщик по ошибке назвал библиотекой x86_64, хотя на самом деле она является armhf:

cd /opt/opencv-4.1.0/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7/
sudo cp cv2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

Давайте сожмем установочную папку и сохраняем архив в домашней директории:

cd /opt
tar -cjvf ~/opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 opencv-4.1.0
cd ~

Чтобы сделать нашу жизнь проще, я также подготовил простой файл настроек pkg-config с именем opencv.pc. Скачать его вы сможете таким образом:

git clone https://gist.github.com/sol-prog/ed383474872958081985de733eaf352d opencv_cpp_compile_settings
cd opencv_cpp_compile_settings
cp opencv.pc ~
cd ~

[На самом деле, необязательно это делать на хостовой машине. Скачать файл можно сразу на Raspberry. Но автор пожелал сделать это именно в такой последовательности]

libdir = /opt/opencv-4.1.0/lib
includedir = /opt/opencv-4.1.0/include/opencv4

Name: OpenCV
Description: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open source computer vision and machine learning software library.
Version: 4.1.0
Libs: -L${libdir} -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_calib3d -lopencv_ccalib -lopencv_core -lopencv_datasets -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_gapi -lopencv_hfs -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_img_hash -lopencv_imgproc -lopencv_line_descriptor -lopencv_ml -lopencv_objdetect -lopencv_optflow -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_photo -lopencv_plot -lopencv_quality -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_shape -lopencv_stereo -lopencv_stitching -lopencv_structured_light -lopencv_superres -lopencv_surface_matching -lopencv_text -lopencv_tracking -lopencv_videoio -lopencv_video -lopencv_videostab -lopencv_xfeatures2d -lopencv_ximgproc -lopencv_xobjdetect -lopencv_xphoto
Cflags: -I${includedir}

Скопируйте opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 и opencv.pc из вашей домашней папки в RPi.

В следующей части статьи я предполагаю, что вы все выполняете уже на вашей Raspberry Pi.

Убедитесь, что в вашем RPi есть все библиотеки разработки, которые мы использовали. Как и раньше, если вы не планируете использовать GTK +, игнорируйте первую строку из следующих команд. Большинство из этих библиотек должны быть уже установлены, если вы используете полную версию Raspbian:

sudo apt install libgtk-3-dev libcanberra-gtk3-dev
sudo apt install libtiff-dev zlib1g-dev
sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev
sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

Распакуйте и переместите библиотеку в папку /opt вашего RPi:

tar xfv opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2
sudo mv opencv-4.1.0 /opt

При желании вы можете стереть архив:

rm opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2

Далее давайте также переместим opencv.pc в папку, где pkg-config сможет найти его:

sudo mv opencv.pc /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig

Чтобы операционная система могла найти библиотеки OpenCV, нам нужно добавить их в путь к библиотеке:

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/opt/opencv-4.1.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> .bashrc
source .bashrc

Выйдите и войдите в систему или перезапустите Терминал.

Далее создадим несколько символических ссылок, которые позволят Python загружать вновь созданные библиотеки:

sudo ln -s /opt/opencv-4.1.0/lib/python2.7/dist-packages/cv2 /usr/lib/python2.7/dist-packages/cv2
sudo ln -s /opt/opencv-4.1.0/lib/python3.7/dist-packages/cv2 /usr/lib/python3/dist-packages/cv2

На этом этапе вы сможете использовать библиотеку OpenCV из C ++ или Python.
В репозитории для этой статьи вы можете найти несколько тестовых программ на C ++ и Python. Вы можете скачать код на своем Pi с помощью команд:

git clone https://github.com/sol-prog/raspberry-pi-opencv.git
cd raspberry-pi-opencv/tests

Есть два автономных теста, которые вы можете использовать, даже если у вас нет дисплея, подключенного к вашему RPi: cli_cpp_test.cpp и cli_python_test.py. Я также включил два графических теста, которые требуют отображения: gui_cpp_test.cpp и gui_python_test.py.

Вы можете создавать и запускать тесты C ++ следующим образом:

g++ cli_cpp_test.cpp -o cli_cpp_test `pkg-config --cflags --libs opencv`
./cli_cpp_test

И, если у вас есть дисплей, подключенный к вашему RPi:

g++ gui_cpp_test.cpp -o gui_cpp_test `pkg-config --cflags --libs opencv`
./gui_cpp_test

Вот скриншот теста C ++ GUI, выполняющегося на моем Pi:

Для тестов Python используйте:

python3 cli_python_test.py

или

python3 gui_python_test.py

Как примечание, также возможна кросс-компиляция программ на C ++, использующих OpenCV в вашей системе Debian x86-64, и запуск двоичного кода на вашем RPi.

[Далее в статье автор рекомендует к прочтению книгу Дерека Моллоя о программировании для RaspberryPi. Реферальную ссылку на книгу вы можете найти в оригинале статьи].
Ссылка на оригинал статьи

mkdir opencv && cd opencv && mkdir armhf_opencv
touch armhf_opencv/Dockerfile
nano armhf_opencv/Dockerfile

docker image build armhf_opencv/

>>> Successfully built babdc99ba2d8

docker tag babdc99ba2d8 armhf_opencv:latest
docker run armhf_opencv

docker container ls  --all
>>> CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES
>>> 369dff5a0a9b        armhf_opencv            "bash"                   9 seconds ago       Exited (0) 7 seconds ago                        affectionate_wu

docker cp 369dff5a0a9b:/root/opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 ./
docker cp 369dff5a0a9b:/root/opencv.pc ./

FROM debian:buster
USER root

RUN apt update && apt upgrade

RUN dpkg --add-architecture armhf && 
    apt update && apt install -y qemu-user-static

RUN apt install -y python3-dev python3-numpy python-dev python-numpy

RUN apt install -y libpython2-dev:armhf libpython3-dev:armhf 
    libgtk-3-dev:armhf libcanberra-gtk3-dev:armhf  
    libtiff-dev:armhf zlib1g-dev:armhf 
    libjpeg-dev:armhf libpng-dev:armhf  
    libavcodec-dev:armhf libavformat-dev:armhf 
    libswscale-dev:armhf libv4l-dev:armhf 
    libxvidcore-dev:armhf libx264-dev:armhf

RUN apt install -y crossbuild-essential-armhf gfortran-arm-linux-gnueabihf
RUN apt install -y cmake git pkg-config wget

RUN mkdir opencv_all && cd opencv_all && 
    wget -O opencv.tar.gz https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.tar.gz  && 
    tar -xf opencv.tar.gz -C /tmp  && 
    wget -O opencv_contrib.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.tar.gz  && 
    tar -xf opencv_contrib.tar.gz -C /tmp  && 
    rm *.tar.gz  && 
    export PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig && 
    export PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig:/usr/share/pkgconfig && 
    cd /tmp/opencv-4.1.0 && mkdir build && cd build && 
    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE 
        -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv-4.1.0 
        -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake 
        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/tmp/opencv_contrib-4.1.0/modules 
        -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON 
        -D ENABLE_NEON=ON 
        -D ENABLE_VFPV3=ON 
        -D BUILD_TESTS=OFF 
        -D BUILD_DOCS=OFF 
        -D PYTHON2_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7 
        -D PYTHON2_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so 
        -D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python2/dist-packages/numpy/core/include 
        -D PYTHON3_INCLUDE_PATH=/usr/include/python3.7m 
        -D PYTHON3_LIBRARIES=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.7m.so 
        -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include 
        -D BUILD_OPENCV_PYTHON2=ON 
        -D BUILD_OPENCV_PYTHON3=ON 
        -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. && 
    make -j6 && make install/strip

RUN cd /opt/opencv-4.1.0/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7/ && 
    cp cv2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

RUN cd /opt && tar -cjvf /root/opencv-4.1.0-armhf.tar.bz2 opencv-4.1.0 

RUN git clone https://gist.github.com/sol-prog/ed383474872958081985de733eaf352d opencv_cpp_compile_settings && 
    cd opencv_cpp_compile_settings && 
    cp opencv.pc /root/ 

Автор: Алексей Пичугин

Источник