라즈베리파이 개발환경 만들기 (파이썬기준)

[컴쌤]

라즈베리파이 개발환경 만들기

1. 개발 프로그램 설치

- 파이썬

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3 => 라즈비안 버전에 따라 설치된 파이썬 버전에 차이가 있다.
현재 Python 3.5.3 포함되어 있다.(라즈비안 2018-04-18-raspbian-stretch.img 기준)

- OpenCV
OpenCV 2.4 버전 제거

$ pkg-config --modversion opencv

아래와 같은결과가 나오면 2.4버전 제거가 필요없다.

Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found

아래와 같은결과가 나오면 2.4버전 제거.

$ pkg-config --modversion opencv
2.4.9.1
삭제진행..
$ sudo apt-get purge  libopencv* python-opencv
$ sudo apt-get autoremove

- OpenCV 관련 라이브러리 설치하기

개발 툴 설치.

$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

이미지 파일 관련 라이브러리 설치.

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

비디오 파일 관련 라이브러리 설치.

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev

highgui라는 서브 모듈이 있는데 이미지를 스크린에 출력하거나 간단한 GUI를 만드는데 사용.

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

행렬 연산 및 최적화시키는데 필요.

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

파이썬 헤더를 설치.

$ sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy

OpenGL 지원.

$ sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libqt4-opengl-dev

- OpenCV 설치하기.

소스 코드를 저장할 임시 디렉토리를 생성하여 이동 후.. 진행합니다
다운 : opencv.zip, opencv_contrib.zip

$ cd ins  => 개인적으로 만든 폴더
$ mkdir opencv
$ cd opencv
$ wget -O. opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.zip
$ unzip opencv.zip
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.1.zip
$ unzip opencv_contrib.zip

opencv-3.4.1 디렉토리로 이동하여 build 디렉토리를 생성하고 build 디렉토리로 이동합니다.

컴파일은 build 디렉토리에서 이루어집니다.

pi@raspberrypi:~/opencv $  cd opencv-3.4.1

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1 $  mkdir build

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1 $  cd build

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $  

cmake를 사용하여 OpenCV 컴파일 설정을 해줍니다.  복사해서 터미널에 붙여넣기 해주면 됩니다.

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 ENABLE_NEON=ON \
-D ENABLE_VFPV3=ON \
-D WITH_QT=OFF \
-D WITH_GTK=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.1/modules \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_XINE=ON \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
../

다음 처럼 cmake 실행 중에  추가적인 다운로드도 있으므로 라즈베리파이에 인터넷이 연결된 상태에서 진행하세요..

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_bgm.i

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_bgm_bi.i

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_bgm_hd.i

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_binboost_064.i

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_binboost_128.i

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_binboost_256.i

-- xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_lbgm.i

-- xfeatures2d/vgg: Download: vgg_generated_48.i

-- xfeatures2d/vgg: Download: vgg_generated_64.i

-- xfeatures2d/vgg: Download: vgg_generated_80.i

-- xfeatures2d/vgg: Download: vgg_generated_120.i

-- data: Download: face_landmark_model.dat

다음과 같은 메시지가 보이면 정상적으로 된 것입니다.

-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/pi/opencv/opencv-3.4.1/build

설정한 결과입니다.

-- General configuration for OpenCV 3.4.1 =====================================
--   Version control:               unknown
--
--   Extra modules:
--     Location (extra):            /home/pi/opencv/opencv_contrib-3.4.1/modules
--     Version control (extra):     unknown
--
--   Platform:
--     Timestamp:                   2018-06-24T17:00:34Z
--     Host:                      Linux 4.14.34-v7+ armv7l
--     CMake:                      3.7.2
--     CMake generator:             Unix Makefiles
--     CMake build tool:            /usr/bin/make
--     Configuration:               RELEASE
--
--   CPU/HW features:
--     Baseline:                    VFPV3 NEON
--       requested:                 DETECT
--       required:                  VFPV3 NEON
--
--   C/C++:
--     Built as dynamic libs?:      YES
--     C++11:                       YES
--     C++ Compiler:                /usr/bin/c++  (ver 6.3.0)
--     C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -mfpu=neon -mfp16-format=ieee -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
--     C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -mfpu=neon -mfp16-format=ieee -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
--     C Compiler:                  /usr/bin/cc
--     C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -mfpu=neon -mfp16-format=ieee -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
--     C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-narrowing -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -mfpu=neon -mfp16-format=ieee -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
--     Linker flags (Release):
--     Linker flags (Debug):
--     ccache:                      NO
--     Precompiled headers:         YES
--     Extra dependencies:          dl m pthread rt /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGLU.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGL.so
--     3rdparty dependencies:
--
--   OpenCV modules:
--     To be built:                 aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core datasets dnn dnn_objdetect dpm face features2d flann freetype fuzzy hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc java_bindings_generator line_descriptor ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python2 python3 python_bindings_generator reg rgbd saliency shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking video videoio videostab xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto
--     Disabled:                    js world
--     Disabled by dependency:      -
--     Unavailable:                 cnn_3dobj cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev cvv dnn_modern hdf java matlab ovis sfm ts viz
--     Applications:                apps
--     Documentation:               NO
--     Non-free algorithms:         NO
--
--   GUI:
--     GTK+:                        YES (ver 2.24.31)
--       GThread :                  YES (ver 2.50.3)
--       GtkGlExt:                  YES (ver 1.2.0)
--     OpenGL support:              YES (/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGLU.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libGL.so)
--     VTK support:                 NO
--
--   Media I/O:
--     ZLib:                      /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libz.so (ver 1.2.8)
--     JPEG:                      /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libjpeg.so (ver )
--     WEBP:                      build (ver encoder: 0x020e)
--     PNG:                      /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpng.so (ver 1.6.28)
--     TIFF:                      /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libtiff.so (ver 42 / 4.0.8)
--     JPEG 2000:                   /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libjasper.so (ver 1.900.1)
--     OpenEXR:                     build (ver 1.7.1)
--
--   Video I/O:
--     FFMPEG:                      YES
--       avcodec:                  YES (ver 57.64.101)
--       avformat:                  YES (ver 57.56.101)
--       avutil:                  YES (ver 55.34.101)
--       swscale:                  YES (ver 4.2.100)
--       avresample:                NO
--     GStreamer:
--       base:                  YES (ver 1.10.4)
--       video:                  YES (ver 1.10.4)
--       app:                  YES (ver 1.10.4)
--       riff:                  YES (ver 1.10.4)
--       pbutils:                  YES (ver 1.10.4)
--     libv4l/libv4l2:              NO
--     v4l/v4l2:                    linux/videodev2.h
--     Xine:                      YES (ver 1.2.6)
--     gPhoto2:                     NO
--
--   Parallel framework:            pthreads
--
--   Trace:                         YES (built-in)
--
--   Other third-party libraries:
--     Lapack:                      NO
--     Eigen:                      YES (ver 3.3.2)
--     Custom HAL:                  YES (carotene (ver 0.0.1))
--     Protobuf:                    build (3.5.1)
--
--   NVIDIA CUDA:                   NO
--
--   OpenCL:                        YES (no extra features)
--     Include path:                /home/pi/opencv/opencv-3.4.1/3rdparty/include/opencl/1.2
--     Link libraries:              Dynamic load
--
--   Python 2:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.13)
--     Libraries:                   /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so (ver 2.7.13)
--     numpy:                      /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.12.1)
--     packages path:               lib/python2.7/dist-packages
--
--   Python 3:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python3 (ver 3.5.3)
--     Libraries:                   /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so (ver 3.5.3)
--     numpy:                      /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.12.1)
--     packages path:               lib/python3.5/dist-packages
--
--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7
--
--   Java:
--     ant:                      NO
--     JNI:                      NO
--     Java wrappers:               NO
--     Java tests:                  NO
--
--   Matlab:                        NO
--
--   Install to:                    /usr/local
-- -----------------------------------------------------------------
--
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/pi/opencv/opencv-3.4.1/build

다음처럼 Python 2 또는 Python 3 라이브러리 항목이 보이지 않는 경우에는

--   Python 2:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.13)
--     Libraries:                   /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so (ver 2.7.13)
--     numpy:                      /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.12.1)
--     packages path:               lib/python2.7/dist-packages
--
--   Python 3:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python3 (ver 3.5.3)
--     Libraries:                   /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so (ver 3.5.3)
--     numpy:                      /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.12.1)
--     packages path:               lib/python3.5/dist-packages
--
--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7

다음 붉은색 줄처럼 해당 경로들을 직접 적어줘야 합니다.

$ 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 ENABLE_NEON=ON \

-D WITH_QT=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/arm-linux-gnueabihf/libpython2.7.so \

-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5m \

-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include/ \

-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/usr/lib/python3.5/dist-packages \

-D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so \

../

진행하기 전에 스왑(swap) 공간을 늘려줘야 멀티코어를 사용하여 컴파일시에 메모리 부족으로 에러가 나지 않습니다.

( 참고 https://www.pyimagesearch.com/2017/10/09/optimizing-opencv-on-the-raspberry-pi/ )

/etc/dphys-swapfile 파일을 열어서

$ sudo nano /etc/dphys-swapfile

CONF_SWAPSIZE  변수값을 1024로 수정합니다.

# 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

스왑 서비스 재시작하여 변경된 설정을 반영시켜주면 스왑 크기가 대략 10배가 됩니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ free
             total used        free shared buff/cache   available
Mem:         896672 79656       64716 11840 752300      739640
Swap:        102396           0      102396
pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart
[ ok ] Restarting dphys-swapfile (via systemctl): dphys-swapfile.service.
pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ free
             total used        free shared buff/cache   available
Mem:         896672 80128       61304 11840 755240      739168
Swap:       1048572           0     1048572

이제 make 명령을 사용하여 컴파일을 시작합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ make -j4

이제 컴파일 결과를 설치합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ sudo make install

샘플 코드들은 /usr/local/share/OpenCV/samples/ 위치에 복사됩니다.

/etc/ld.so.conf.d/ 디렉토리에 /usr/local/lib를 포함하는 설정파일이 있는지 확인합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ cat /etc/ld.so.conf.d/*
/opt/vc/lib
# Multiarch support
/lib/arm-linux-gnueabihf
/usr/lib/arm-linux-gnueabihf
/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libfakeroot
# libc default configuration
/usr/local/lib

/usr/local/lib이 출력되지 않았다면 다음 명령을 수행합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ sudo sh -c 'echo '/usr/local/lib' > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'

/usr/local/lib을 찾은 경우나 못찾아서 추가한 작업을 한 경우 모두 컴파일시 opencv  라이브러리를 찾을 수 있도록 다음 명령을 실행합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ sudo ldconfig

/etc/dphys-swapfile 파일을 열어서

$ sudo nano /etc/dphys-swapfile

CONF_SWAPSIZE  변수값을 다시 100으로 수정합니다.

# 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

스왑 서비스 재시작하여 변경된 설정을 반영시켜주면 스왑 크기가 원래대로 돌아옵니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart
[ ok ] Restarting dphys-swapfile (via systemctl): dphys-swapfile.service.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ free
             total used        free shared buff/cache   available
Mem:         896672 85660      220784 22084 590228      725888
Swap:        102396           0      102396

5. OpenCV 설치 결과 확인

5.1. C/C++

C/C++를 위해 OpenCV 라이브러리 사용가능 여부를 확인합니다.

문제 없으면 설치된 OpenCV 라이브러리의 버전이 출력됩니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $  pkg-config --modversion opencv
3.4.0

아래처럼 opencv를 찾을 수 없다고 나오면  추가 작업이 필요합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $  pkg-config --modversion opencv
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found

pkg-config 명령이 /usr/local/lib/pkgconfig 경로에 있는 opencv.pc 파일을 찾을 수 있도록 해줘야 합니다.

$ sudo sh -c 'echo PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig >> /etc/bash.bashrc'
$ sudo sh -c 'echo export PKG_CONFIG_PATH >> /etc/bash.bashrc'

로그아웃했다가 로그인하면 적용이됩니다.

다시 확인했을 때,  OpenCV 버전이 나와야 합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ pkg-config --modversion opencv
3.4.1

pkg-config --libs --cflags opencv 명령을 실행했을 때 다음처럼 나오면 문제없이 설치가 완료된 것입니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ pkg-config --libs --cflags opencv
-I/usr/local/include/opencv -I/usr/local/include -L/usr/local/lib -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_ccalib -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_photo -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hfs -lopencv_img_hash -lopencv_line_descriptor -lopencv_optflow -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_stereo -lopencv_structured_light -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_surface_matching -lopencv_tracking -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_dnn -lopencv_plot -lopencv_xfeatures2d -lopencv_shape -lopencv_video -lopencv_ml -lopencv_ximgproc -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_flann -lopencv_xobjdetect -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_xphoto -lopencv_imgproc -lopencv_core

.

예제 코드를 하나 가져와서 컴파일 해보겠습니다.

$ cp /usr/local/share/OpenCV/samples/cpp/facedetect.cpp ./

테스트를 하기 위해  필요한 웹캠 또는 Raspberry Pi Camera(pi camera)를  Raspberry Pi에 먼저 연결합니다.

대부분의 웹캠은 연결후 dmesg | tail 명령어로 해당 웹캠을 확인시 다음처럼 문제 없이 인식이 됩니다.

인식이 안되면 해당 웹캠을 위한 디바이스 드라이버를 설치해줘야 합니다.

/dev/video0 디바이스 파일이 생성되었는지 확인해봅니다.

파이 카메라의 경우에는 아래 포스팅을 참고하세요.

Raspberry Pi Camera Module( pi camera )를 위해 /dev/video0 생성하는 방법

http://webnautes.tistory.com/1192

이제 컴파일 후, 실행시켜 봅니다.

$ g++ -o facedetect facedetect.cpp $(pkg-config --libs --cflags opencv)  

$ ./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml " --scale=1.3

터미널 프로그램으로 MobaXterm을 사용하면 SSH 접속 후, 바로 실행 결과를 확인 가능합니다.

(일종의 VNC처럼 동작해서 속도는 느립니다..)

https://mobaxterm.mobatek.net/

검출시간이 표시되면서 카메라 영상에 얼굴이 검출된 결과를 얻을 수 있습니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $  ./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml " --scale=1.3
Video capturing has been started ...
[ INFO:0] Initialize OpenCL runtime...
detection time = 317.549 ms
detection time = 292.267 ms
detection time = 285.393 ms
detection time = 287.672 ms
detection time = 291.738 ms
detection time = 336.075 ms
detection time = 297.108

5.2. Python

python 2.x와 python 3x에서 opencv 라이브러리를 사용가능한지는 다음처럼 확인합니다.

각각 OpenCV 버전이 출력되어야 합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.0/build $ python
Python 2.7.13 (default, Nov 24 2017, 17:33:09)
[GCC 6.3.0 20170516] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.4.0'
>>>

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.0/build $ python3
Python 3.5.3 (default, Jan 19 2017, 14:11:04)
[GCC 6.3.0 20170124] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.4.0'
>>>

예제 코드를 실행해봅니다.

$ python /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py --cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" /dev/video0

$ python3 /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py --cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" /dev/video0

카메라 영상에 얼굴이 검출된 결과를 얻을 수 있습니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.0/build $ python /usr/local/share/OpenCV/samples/python/facedetect.py --cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" /dev/video0

face detection using haar cascades

USAGE:
   facedetect.py [--cascade <cascade_fn>] [--nested-cascade <cascade_fn>] [<video_source>]

[ INFO:0] Initialize OpenCL runtime...

이제 필요 없어진 컴파일에 사용했던 opencv 소스코드 디렉토리를 삭제합니다.

pi@raspberrypi:~/opencv/opencv-3.4.1/build $ cd
pi@raspberrypi:~ $ rm -rf opencv

4. USB Camera 설정

USB Camera기준.

$ sudo apt-get install cmake
$ sudo apt-get install libjpeg8-dev

mjpg-streamer로 실시간 streaming 해보기

$ git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git
$ cd mjpg-streamer/mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimental
$ make
$ sudo make install
완료후...테스트...
$ ./mjpg_streamer -i "input_uvc.so -n" -o "output_http.so -w ./www"
확인...인터넷 창을 열고 아래사이트로 이동한다.
http://192.168.1.188:8080/

타오바오에서 구입한 USB Camera 설정.
먼저 업체에서 제공한 mjpg-streamer-master.zip파일 적당한곳에 복사하고 압축을 푼다.
이 카메라는 JPEG 와 YUYV 두가지 형식을 지원한다. 그래서 
.../mjpg-streamer-experimental/plugins/input_uvc/input_uvc.c 파일의 135줄 소스가 수정되어 있다.
format = V4L2_PIX_FMT_MJPEG  ==> format = V4L2_PIX_FMT_YUYV 
참고로 알아두고 이제 컴파일만 하면 된다. 

$ make
$ sudo make install
완료후...테스트...
$ ./mjpg_streamer -i "input_uvc.so -n" -o "output_http.so -w ./www"
확인...인터넷 창을 열고 아래사이트로 이동한다.
http://192.168.1.188:8080/

5. WiringPi for Python3

현재 WiringPi2 와 Python3.5는 실행 에러가 난다. 그래서 WiringPi 와 Python3.5 기준으로 설치한다.
- Quick Install

$ pip install wiringpi

- Manual Build

$ git clone --recursive https://github.com/WiringPi/WiringPi-Python.git
$ cd WiringPi-Python
$ sudo apt-get install python-dev python-setuptools swig wiringpi
$ sudo python3 setup.py install

6. PIGPIO

pigpio는 라즈베리파이의 GPIO 컨트롤 라이브러리 입니다. 모든 버젼의 라즈베리파이와 호환됩니다. C로 씌여져 있으며, 다른 언어에서도 사용가능합니다. pigpio는 socket과 pipe를 제공합니다.

* 설치
가능한 설치폴더를 생성후 설치하자.
$ wget abyz.co.uk/rpi/pigpio/pigpio.tar
$ tar xf pigpio.tar
$ cd PIGPIO
$ make -j4
$ sudo make install

* 데몬실행
$ sudo pigpiod

* 데몬삭제
$ sudo killall pigpiod