Orangepi PC2でarmbianでlibrealsense、しちゃいましてね

せかいらぼ

Orangepi PC2でOpenCV3ビルドしてDNN使うぞうぉおおおおおおお

「見ていると不安になる基板実装第一位」として有名なOrangePI PC2、有り体に言えば廉価版Raspberry PI3なのですが、ラズパイでOpenCV3でDNNができるんだからOrangePIでもDNNがしたい！のは当然の帰結です。なんかいろいろめんどかったので手順をまとめておきます。動作環境OSはUbuntu 16.04。Orange PI PC2用のイメージは下記ページからダウンロードします。OpenCVは3.4.2と3.3.0のビルドに成功しました。手順1. 領域の確保ディスク領域以下の記事の手順にしたがって、microSDカードの全体を使えるようにしておきましょう。僕は32GBの...

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Orangepi PC2でMovidius Neural Compute Stickを使う

Raspberry Pi 3 Model Bの格安類似機であるOrange Pi PC 2、Mobidius Neural Compute Stickもちゃんと使うことができます。ncsdkのインストール手順をメモ。動作環境OSはUbuntu 16.04。Orange PI PC2用のイメージは下記ページからダウンロードします。事前準備以前の記事に従って、cmakeのビルド&インストールまでやっておきます。なおcurlはビルドする必要はなく、libcurl4-openssl-devをaptでインストールすればおｋです。ncsdkのビルドncsdkのビルド手順は以下のような感じです: 依存パッケージのインストール tensorflowのイ...

結構使い勝手がいいことに定評のあるOrange Pi PC 2、今回はIntelのrealsense D435用の非公式ライブラリlibrealsenseを使えるようにします。

Depthが取れるアレです。

公式のUbuntuが許されるのは小学生までだった

Orange PiのOSイメージは公式サイトからダウンロードすることが出来ます。僕は公式イメージのUbuntu 16.04を使っていました。

しかしあるときUbuntuのLinux kernelバージョンは3.10.65だと知ってしまいました。遅いよ！11月に冷やし中華はじめましたくらい遅いよ！しかも他のOrange Piでもカーネルのバージョンアップが提供されることはほぼ無かったようです。

そしてlibrealsenseはlinux kernel 4.12以上が推奨で、これはUbuntu 16.04の最低カーネルバージョンである4.4よりも高くアグレッシブです。Orange Pi公式には頼れんわけです。

そこに颯爽登場したのがArmbianでした。

armコンピュータ向けのDebianベースなディストリビューションです。公式のサイトを見ると、かなりたくさんのシングルボードコンピュータがサポートされています。

ここからOrange Pi PC2用のDesktop OSをダウンロードして使います。

www.armbian.com

 

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Orange Pi PC 2 – Armbian

動作環境

• Armbian Xenial desktop mainline kernel 4.14.y (Armbian_5.40_Orangepipc2_Ubuntu_xenial_next_4.14.15_desktop)
• librealsense 2.13.0

事前準備

必要に応じてOpenCV3をインストールしておきます。(たぶん必須)

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librealsenseのビルドには新しいlibstdc++.so.6が必要なのでアップデートします。これをしなかった場合、”libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22′ not found”というエラーが起きます。

sudo apt install apt-file
sudo apt update
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt update
sudo apt upgrade

strings /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX の結果にGLIBCXX_3.4.22が含まれていればおｋです。

あと、僕の環境ではビルド時にpygraphvizがなんかへんなエラー(ライブラリを見つけられない的な)を起こしたので再インストールしました:

sudo pip3 install --force-reinstall pygraphviz --install-option="--include-path=/usr/include/graphviz" --install-option="--library-path=/usr/lib/graphviz/"

librealsenseのビルド

いままでの苦労に比べれば屁ぐらいです。

cd
wget https://github.com/IntelRealSense/librealsense/archive/v2.13.0.tar.gz
tar zxvf v2.13.0.tar.gz
mkdir librealsense-2.13.0/build
cd librealsense-2.13.0/build
cmake .. -DBUILD_EXAMPLES=true -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j1
sudo make install

OpenCV用のラッパーもビルドします。

mkdir ~/librealsense-2.13.0/wrappers/opencv/build
cd ~/librealsense-2.13.0/wrappers/opencv/build
cmake ..
vi ../latency-tool/CMakeLists.txt
# 下記を追記
target_link_libraries(rs-latency-tool ${DEPENDENCIES} pthread)

make -j $(($(nproc) + 1))
sudo make install

次はPythonです。

cd ~/librealsense-2.13.0/build
cmake .. -DBUILD_PYTHON_BINDINGS=bool:true -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3)
make -j1
sudo make install

最後にPathを追記しておきましょう。追記後は source ~/.bashrcで読み込んでください。

vi ~/.bashrc
# 下記を追記
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib

これでインストールは終了です。ね、簡単でしょう？

Exampleを実行

~/librealsense-2.13.0/build/examples 以下にビルドされたexamplesのバイナリがあります。capture example(rs-capture) を実行してみましょう。

Depthのヒートマップがリアルタイムに出ます。わあいDepth