Isaaxを使って、Picameraで認識した人の画像をSlackにアップロードするデモアプリケーションです。
_ OpenCV3のコンパイルはとても時間がかかります。Isaax勉強会ではあらかじめインストールしたものを使うため、再インストールが必要な場合はスタッフに相談してください。 _
このインストールガイドは、下記の環境で実行しています。
- Raspberry Pi 3
- SDカード 16GB以上
- Raspbian Stretch lite (2017-11-29リリース)
また、ディスプレイ接続やSSHなどでRaspberry Piのターミナルにログインした上でおこなってください。
カメラモジュールにアクセスできるように下記のコマンドを実行します。設定を有効にするために再起動が必要ですが、次の節で再起動するためここでは行いません。
sudo raspi-config nonint do_camera 0
最初にRaspbianを起動した時点ではSDカードの一部の領域しか使えません。そのため、ファイルシステムを拡張してより多くの領域をストレージとして扱えるようにします。
$ sudo raspi-config
「7 Advanced Options」から「A1 Expand Filesystem」を選択します。再起動するかどうか聞かれるので、「Yes」を選択して再起動します。
OpenCV3はソースコードからビルドします。必要となる依存パッケージをはじめにインストールします。このインストールガイドは、こちらの記事を参考にしています。
$ sudo apt update && sudo apt upgrade
$ sudo apt install build-essential cmake pkg-config
$ sudo apt install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
$ sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
$ sudo apt install libatlas-base-dev gfortran
$ sudo apt install python3-dev python3-pip
$ sudo pip install numpy
ここではPythonのcv2モジュールをグローバル環境にインストールすることを想定しています。必要に応じてvirtualenvやvenvを使って切り分けた環境でnumpyをインストールして進めてください。次に、OpenCV3のビルドに必要なソースコードをダウンロードします。
$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.3.1.zip
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.3.1.zip
$ unzip opencv\*.zip
opencv-3.3.1/に移動し、buildディレクトリでcmakeを実行します。
$ cd ~/opencv-3.3.1/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.3.1/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
実行結果が表示されるので、Python3の項目が下記のようになっていることを確認してください。
# 実行結果
コンパイルを行う前に、スワップサイズを大きくします。/etc/dphys-swapfileをviやnanoで開き、CONF_SWAPSIZEを変更します。
# set size to absolute value, leaving empty (default) then uses computed value
# you most likely don't want this, unless you have an special disk situation
# CONF_SWAPSIZE=100
CONF_SWAPSIZE=1024
設定をシステムに反映します。
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start
makeコマンドを実行してコンパイルを開始します。-j4を指定することで並列に処理を行いコンパイル時間を短縮します。
$ make -j4
コンパイル後、インストールを行います。
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
Pythonからcv2モジュールとして読み込めるようにインストールされたライブラリのファイル名を変更します。
sudo mv /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/{cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so,cv2.so}
ダウンロードしたソースコードはサイズが大きいので削除します。
$ rm -rf opencv-3.3.0 opencv_contrib-3.3.0
最後に、/etc/dphys-swapfileにあるスワップサイズを元に戻せば完了です。
# set size to absolute value, leaving empty (default) then uses computed value
# you most likely don't want this, unless you have an special disk situation
CONF_SWAPSIZE=100
# CONF_SWAPSIZE=1024
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start
Isaaxの登録とGitHubもしくはBitbucketとの連携を終えていない場合は、こちらのページをはじめに確認してください。このセクションでは、アプリケーションをデプロイして、適切なエラーメッセージがダッシュボードで確認できるところまで説明します。(実際の動作を見たい場合は、Slackへ登録してAPIアクセストークンを取得する必要があります)
- このリポジトリをフォークするか、クローンして自身のアカウントにリポジトリを作成してください。
- Isaaxのダッシュボードから新規プロジェクトを作成し、1で作成したリポジトリを紐付けます。
- プロジェクトを選択した際に下方に表示されるパネルから「プロジェクトトークン」をクリックします。
- 黒い背景となっている方からコマンドをコピーしてRaspberry Piのターミナルに貼り付け、実行します。
スクリプトの実行が成功すれば、デバイスの登録は完了です。この時点でデバイスを管理するIsaax Agentとユーザーアプリケーションがインストールされています。
Isaaxのダッシュボードに戻り、デバイスからの通知を確認しましょう。必要なライブラリのインストールがすでに済んでいる場合、app-logを展開すると下記のようなメッセージが表示されます。
You need to set SLACK_URL using Isaax.
See: https://isaax.io/manual/#/ja/environment-variables
これは、アプリケーションを動作させるために必要な設定が足りていないためです。該当するプロジェクトのクラスターから、環境変数のタブを選択します。
「＋環境変数追加」をクリックし、SLACK_TOKEN, SLACK_URL, SLACK_CHANNELに適当な値を設定します。
デバイスを更新するか、「詳細」タブから「Restart Application」をクリックして設定を反映します。