WindowsでSudoの代わりになrunasについて（管理者権限でプログラム実行）
Windowsのコマンドプロンプトの使い勝手がすこぶる悪いのはご存知かと思われますが，
管理者権限で実行するのにもいちいち苦労します。
Powershellを介して呼び出す
Powershellとは要は賢いコマンドプロンプトのことのようです。詳しい仕様はよく知りません。
以下のように打つことでsudo (command)を代替できます。長い！
powershell -command "Start-Process -Verb runas (command)"
ただ，問題として２つ以上の引数を与えるとエラーを起こします。
暇な時に解決策を見つけるようにします。。。
lusrmgr.msc からadministratorを有効化（未検証）
デフォルトではそもそもスーパーユーザがいませんので有効にします。
Windows 管理者権限でコマンド実行 – がとらぼ
Homeボタンでlusrmgr.mscを検索実行すると次のようなウインドウが出ます。
- ユーザをクリック
- Administratorをダブルクリック
- Administratorを無効化を解除，保存
この後にパスワードを変更したりするそうです。
複雑性とは何か
「複雑性」についてなんか書けとの課題があり、
Principles of Systems Scienceの5章を読むことになったので
要約メモします。図は著作権とかありそうだし省略。
Principles of Systems Science (Understanding Complex Systems)
- 作者: George E. Mobus,Michael C. Kalton
- 出版社/メーカー: Springer
- 発売日: 2014/11/20
- メディア: ハードカバー
- この商品を含むブログを見る
5-1：イントロ
一重に複雑系といっても様々な解釈がある。
本書はHerbert Simonの言説に則って紹介する。
5-2：複雑系の特徴
- 系の振る舞いが予測不可能である事
- 理解するのにそれなりの労力を必要とする事
- 簡単に系を記述できない事
Surpriseがあることというのが重要な条件である。
Surpriseがあるということは予測が建てられる、すなわち我々が系についてある程度の理解が可能であるというのを前提にしている。
一方で我々の理解に基づく予測から"Surprise"な結果を示すので「複雑」な系だ。という解釈のようである。
したがって複雑性を数値化する際にはこの「驚愕性」を指標にするのが最も直感的であるとも言っている。
5-2-1：複雑系の勘所
人間が直感的に捉える複雑系の持つ特徴として
- 様々な要素から成り立っていて
- そのそれぞれが相互作用をもたらしていて
- 個としての性質と集合としての性質を併せ持つ
ということが述べられている。
人間のこうした勘は複雑系の理解の礎にはなるが、どのような、という点で曖昧であるため勘の域を出ない。
5-2-2：系としての複雑性の定義
結論から言うと階層構造がいかに深いかという点において複雑性を捉えることができる。
構造的複雑性
ここから具体例が述べられている。
例えば、人間関係を複雑系と見立てるなら、個々の人間が最小の構成要素、人間一人一人の関係性がその一つ上の階層の構成要素、といった風に前の小さな階層の要素がより大きな階層の要素になるという系が考えうる。
構成要素が多様であるほど、その関係性が多様であるほど系はより複雑になる。
ただし、これらの規模のみが複雑性を定義するのではない。
生物の例を見ていくと、体が大きく構成細胞数の多い生物ほど「複雑」であるのかというとそういうわけでもないだろう。
また、これらの構造は必ずしも下層の大きなピラミッド型ではなくその逆もありうる。
例えば、現在普及している計算機の最も基本的な部品は非常に単純な論理回路たちである一方で、結果として生まれてくるソフトウェアなどは膨大な種類ある。
機能的複雑性
こちらに関しては非常に説明しづらい。
各要素の関係性は一定ではなく、しかし一方で流れなど一定の法則があるという感じのことを言っている。
前章との対比で、プログラミングで言う所の構造体ではなくClassのメンバ関数について言及したようであるがいまいち自分はピンときていない。
5-3：他の視点から見た複雑性
5-4：複雑性に対する追加考察
- Disorganized と Organizedされた複雑性
- 潜在的な複雑性と実現された複雑性
Disorganizedとは例から汲み取るに、要素同士の相互関係が固定されていないというのが重要な要件のようだ。密閉した空間に気体を入れた際の系とエントロピーの関係が具体例として挙げられている。
複雑性が潜在的か実現されたかもやはり要素同士の関係性に密接に関わっており、
関係性が流動的である限り、そしてその関係性の取りうる選択肢が多いほどその系はまだ見ぬ複雑性を有しているということになるだろう。
5-5：複雑性の限界
限界というよりはデメリットということが述べられている。
複雑であるということはある種の脆弱性を秘めており、少しの変化で系が崩壊する可能性があることが示されている。
5-5-1：要素の不全
細胞の自己増殖を例として考えると、自身を構成する要素であるタンパク質の生成に何らかの問題があった場合、細胞は容易に死に至るといったようなことがあげられる。
5-5-2：プロセスの入出力の不全
系への入出力に異変があった場合に系の不全が引き起こされることについて書いてある。
5-5-3：系の不全：カスケード
カスケードとは以前のプロセスの結果が次のプロセスの入力になるような連続したプロセスの事を言っている。
人間の細胞は日々自己複製を繰り返しており、複製された細胞が次に自己をまた複製するといったプロセスが存在する。
したがってどこかの段階で不全があった場合プロセスの全体の流れが崩壊を起こすといった例がある。
すなわちこれは生物における老いである。
5-6 ：まとめ
複雑性を理解するにはその要素、関係性、挙動の全てに着目する必要があり、未だに我々はそれらをうまく定義する術を持たない。
でも実世界の事象は全てこのような複雑性の中にあり、これらを理解する術を模索すべきと締めくくられる。
所感
この章だけを読んでもあまり複雑性というものについて体系的に理解した気分にはなれなかった。あと途中で面倒になって結構雑に読んだ。
現象を個々の要素に分解しそれらの関係性を追求するという科学の基本的思考法が幾つかの具体例とともに載っている点は教養として良いと思ったので
興味がある方は読んで見ると良いかもしれない。
しかしこれらの思考法も実際に自分の問題にこの観点を適用するなどしないとより深い理解は得られないだろう。そのための宿題なのだろうが。
Rplidarをjetson TX1,2で使う（要Kernel Build）
メモ記事なのでざっくりと．である口調で．
Rplidar
SLAMTECH社の出しているLIDAR．
周囲の距離情報を10hzで400点（0.9°ずつ）出力してくれるすぐれものである．
安価？な割に性能がよくROSでWrapperもきちんと作られているため非常に使い勝手が良い．
難点は重心が偏っているため回転時に振動を起こしてしまうというもの．
それくらいは頑張って欲しかった．
Rplidar with ROS
ROSのWrapperもあるので簡単にRVizなどで出力可能．
すごいぞ〜かっこいいぞ〜〜！！
jetsonで運営するにあたっての問題
jetsonで使いたいのだが，これには周知の問題があり，USB通信のCP201xに対応するドライバがjetsonのtegaraには入っていないのである．（よくわかってない）
従ってドライバを認識するためにカーネルを再ビルドする必要が有る．
ここの動画が詳しいので割と障壁は低そうに見えた．．．が．
www.jetsonhacks.com
空き容量が「3GB」必要なのである．
TX1の使用可能容量は14Gくらいで，Ubuntuまわりで6G，Cudaまわりで3G，ROS周りで2G，Opencvまわりで1G...ん？
はい．容量が足りません．
NVIDIAの強マンとやりとりしたところ「クロスコンパイル」を勧められたが，，，
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1000764/jetson-tx1/rplidar-and-jetson-tx1/?offset=12#5214215
ミスったらどうするんだろう．．．的な不安で一歩踏み出せていないです．
はぁ困った．
なお，こちらの記述が大いに参考になりそうなのでいつか試す．いつか．
Cross Compile Custom Linux Kernel for the Tegra TX1 · GitHub
追記：TX2で使ってみました。
カーネルビルドについてはこちらを参照。
Build Kernel and ttyACM Module - NVIDIA Jetson TX2 - JetsonHacks
CP201xというUARTの通信ドライバが必要らしいです。
具体的な手順に関しては次の記事の中段くらいのカーネルコンパイルの章でお話します。
ossyaritoori.hatenablog.com
ソースのダウンロード
以下のリポジトリからダウンロードしてcatkin_makeします。
GitHub - robopeak/rplidar_ros
USB機器のSUDOなしアクセス
以下のコマンドを実行後logout で反映されます。
sudo gpasswd -a ユーザ名 dialout
販促
できることなら誰か買って重心の偏りを補正する方法を考えて欲しいものです．
RPLIDAR A2 - 360度 全方位 レーザースキャナー LIDAR ライダー 開発キット
- 出版社/メーカー: Slamtec
- メディア: エレクトロニクス
- この商品を含むブログを見る
ROSでGPUを有効にしたOpenCVを使用する
前回の記事でOpencvをcudaのサポート込でコンパイルしたわけですが今度はこれをROSで使えるように教えこまないといけません．
ここで問題になるのがOpencv with cudaとRosのOpencv3パッケージの競合です．
自分でコンパイルした方を使いたいのですが，ROSの方にはcv_bridgeを始めとする超重要パッケージもあるので片方を消すわけにも行かない．．．
以下の記事にもあるように割と根深い問題です．
qiita.com
Step1. findpackageで正しいpathを指定する。
はじめにfindpackageの部分をいじって、OPENCV_LIB等に正しいPATHを認識させます。
cmakelistのfindpackageがどこを見ているのかチェック
ガチの初心者＆雰囲気で理解しているので間違っていたらコメントください．
CMakeListでははじめに
findpackage()を呼んでインクルードしたいパッケージのPathを探すようです．
その後，そのPathを用いて目的のソースとライブラリを関連付けます．
${FUGA}の中身を確認するには？
次のような文をprintfよろしく書き連ねることでcmakeをするときにWarning文として出力できます．
多分正攻法ではない気がしますがとにかく動きます．WARNINGをつけているのは該当箇所に黄色い見出しがついて見やすくなるからです。
MESSAGE(WARNING "prefix ${CMAKE_PREFIX_PATH}") MESSAGE(WARNING "version ${OpenCV_VERSION}") MESSAGE(WARNING "install path ${OpenCV_INSTALL_PATH}") MESSAGE(WARNING "config path ${OpenCV_CONFIG_PATH}") # look at the output of this message MESSAGE(WARNING "include dirs ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}") MESSAGE(WARNING "libs ${OpenCV_LIBS}")
OpenCVのPathを指定する
私はcmakeとかLinuxとかガチガチの初心者でしたのでcmakeの中身についてメモをば．
以下のような文を足すことで確かにCmakeにOpencvのデフォルトパッケージの位置を教えることができます．
find_package(OpenCV 3 REQUIRED NO_MODULE PATHS /usr/local NO_DEFAULT_PATH)
cmakeとcatkin_makeで結果が違うんだけど！？
そうして試してみると，ある時cmakeでコンパイルした時とcatkin_makeでコンパイルした時で結果が違うことにきづきました．
どうもcatkin_makeでは前回のBuildに依存しているようで，一度Buildとdevelフォルダを消し飛ばす必要があります．
How to tell Catkin_make to use opencv with gpu? - ROS Answers: Open Source Q&A Forum
develをまるごと消すとdarknet_rosとかに不都合が生じるのできちんとバックアップをとっておくように！
そうして再コンパイルしてこの事件は解決．．．かにおもわれました．
STEP2. catkin_LIBRARIESとの競合解決
問題提起
上記の方法で、
結局ソースコードと正しいOpencvとを関連付けることができませんでした．
原因は最後のLinkに有ると思っています．
target_link_libraries(my_function ${OpenCV_LIBS} ${catkin_LIBRARIES})
このCatkin_librariesがある$catkin_develを見たところ，以下のpathが紛れておりバッチリROSのOpencvを参照していたからです．
/opt/ros/kinetic/include/opencv-3.2.0-dev
ということは，現状次の解決策はROSのOpencvとBuildしたOpencvのうち，被っている箇所のどちらかを吹き飛ばすか，先にBuildした方のOpencvのPathを先に解決させることが考えられます．（小学生並みの希望的観測）
が，どっちもやり方がよくわかんないので誰かおしえてください〜〜〜ってなっているのが現在の状況．
追記：catkin_librariesからROSのopencvを追い出す
cmakeの変数はどれも文字列として扱う事ができるので、そこからROSのOpencvに相当するところだけを頑張って置換する事ができます。
書き方の例は
string(REPLACE "StringYouWantReplace" "ReplacedString" LIBafter "${LIBbefore}" )
こんな感じ。
私の場合、catkin_LIBRARIESからOpencv関連を全てを消し飛ばすのが最も有効でした。
なお、cv_bridge等のパッケージはOpencv2準拠で別枠らしいのでこの方法では支障をきたすことはありません。
string(REPLACE "/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_calib3d3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_core3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_features2d3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_flann3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_highgui3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_imgcodecs3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_imgproc3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_ml3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_objdetect3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_photo3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_shape3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_stitching3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_superres3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_video3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_videoio3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_videostab3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_viz3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_aruco3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_bgsegm3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_bioinspired3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_ccalib3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_cvv3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_datasets3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_dpm3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_face3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_fuzzy3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_hdf3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_line_descriptor3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_optflow3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_phase_unwrapping3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_plot3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_reg3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_rgbd3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_saliency3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_stereo3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_structured_light3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_surface_matching3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_text3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_xfeatures2d3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_ximgproc3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_xobjdetect3.so.3.2.0;/opt/ros/kinetic/lib/libopencv_xphoto3.so.3.2.0;" "" catkin_LIBRARIES "${catkin_LIBRARIES}")
フォーラムでクソ長い質問をしたかいがありました。
How to tell Catkin_make to use opencv with gpu? - ROS Answers: Open Source Q&A Forum
テスト用ソース、サンプルプロジェクト
cmakelistsをどう書くと動いたり動かなかったりするのか調べるのに使ったサンプルプロジェクト。良ければどうぞ。
GitHub - YoshiRi/ros_opencv_conflict: Immitate ROS opencv version confliction
未解決問題
小技集
catkin_make -DOpenCV_INCLUDE_DIRS=/opt/opencv/include
みたいな感じでBuild時に教えることができますが，雑に試した結果はうまく行っていません．
あと、知らなかったんですが
catkin_make --only PROJECT
ってやれば一つのプロジェクトだけコンパイルできるんですね...
これ使えば他との競合を考えずにコンパイルできたかもしれない。
保存用データ
ros-kinetic-oepncv3のライブラリ
opencv_calib3d;opencv_core;opencv_features2d;opencv_flann;opencv_highgui;opencv_imgcodecs;opencv_imgproc;opencv_ml;opencv_objdetect;opencv_photo;opencv_shape;opencv_stitching;opencv_superres;opencv_video;opencv_videoio;opencv_videostab;opencv_viz;opencv_aruco;opencv_bgsegm;opencv_bioinspired;opencv_ccalib;opencv_cvv;opencv_datasets;opencv_dpm;opencv_face;opencv_fuzzy;opencv_hdf;opencv_line_descriptor;opencv_optflow;opencv_phase_unwrapping;opencv_plot;opencv_reg;opencv_rgbd;opencv_saliency;opencv_stereo;opencv_structured_light;opencv_surface_matching;opencv_text;opencv_xfeatures2d;opencv_ximgproc;opencv_xobjdetect;opencv_xphoto
ビルドしたライブラリ
opencv_xphoto;opencv_xobjdetect;opencv_ximgproc;opencv_xfeatures2d;opencv_tracking;opencv_text;opencv_surface_matching;opencv_structured_light;opencv_stereo;opencv_sfm;opencv_saliency;opencv_rgbd;opencv_reg;opencv_plot;opencv_optflow;opencv_line_descriptor;opencv_hdf;opencv_fuzzy;opencv_face;opencv_dpm;opencv_dnn;opencv_datasets;opencv_cvv;opencv_ccalib;opencv_bioinspired;opencv_bgsegm;opencv_aruco;opencv_videostab;opencv_videoio;opencv_video;opencv_superres;opencv_stitching;opencv_shape;opencv_photo;opencv_objdetect;opencv_ml;opencv_imgproc;opencv_imgcodecs;opencv_highgui;opencv_flann;opencv_features2d;opencv_cudev;opencv_cudawarping;opencv_cudastereo;opencv_cudaoptflow;opencv_cudaobjdetect;opencv_cudalegacy;opencv_cudaimgproc;opencv_cudafilters;opencv_cudafeatures2d;opencv_cudacodec;opencv_cudabgsegm;opencv_cudaarithm;opencv_core;opencv_calib3d
Build OpenCV for GPU version in Jetson TX1
概要
GPU込みのOpencvをビルドします。
Bug fixも含めて丸一日、最短ルートで正味2時間強くらいかかるかと思います。
各々のエラーの対処をメモするのが目的なのでかなり見づらいことは覚悟してください。
参考にした文献
1.NVIDIA Jetson TX1でOpenCV3をビルドする - Qiita
2.OpenCV: Building OpenCV for Tegra with CUDA
3.Installing OpenCV3 - T7
容量に関する問題
OpenCVをソースコードからフルでコンパイルするには容量が4GB必要になります。
16GBの容量のTX1にそれは非常に厳しい...
外部メモリ上でのビルド
似たような状況がRaspberryPiにもあるようで、そちらの記事を参照しました。
PkLab - Install OpenCV 3.2 Python/C++ on Raspberry PI
USBの中身のフォーマット
とにかくUSBの中身をLinuxで見れるext2等のフォーマットへと変える必要があります。
sudo fdisk -l
で中身を確認しながらパーティションをクリアできるとありましたが、
私の場合うまく行かなかったので以下のサイトに準拠してフォーマットしました。
How to format a USB flash drive? - Ask Ubuntu
Opencvのダウンロードとコンパイル
大部分はOpenCV: Building OpenCV for Tegra with CUDAを参考にしています。
ソースのダウンロードと所々の修正は[参考文献1]を。
その後contrib moduleをダウンロードするところは[参考文献2]を参照しています。
SIFTとかも使いたいですからね。
git clone https://github.com/opencv/opencv.git git cherry-pick 10896 git cherry-pick cdb9c git cherry-pick 24dbb cd opencv-3.1.0 git clone --depth 1 https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git opencv_contrib cd opencv_contrib git fetch origin --tags --depth 1 git checkout 3.1.0
Dependencyの解決
依存するパッケージをインストールします。
sudo apt-add-repository universe sudo apt-get update
sudo apt-get install \
libglew-dev \
libtiff5-dev \
zlib1g-dev \
libjpeg-dev \
libpng12-dev \
libjasper-dev \
libavcodec-dev \
libavformat-dev \
libavutil-dev \
libpostproc-dev \
libswscale-dev \
libeigen3-dev \
libtbb-dev \
libgtk2.0-dev \
pkg-config準備していない人はPython環境もちゃんと準備しましょう。（下は2.7用）
sudo apt-get install python-dev python-numpy python-py python-pytest
Cmake と make
追記:完全に参考文献1に準拠し直しました。
cmake .. -DWITH_OPENGL:BOOL=ON -DWITH_QT:BOOL=ON -DWITH_CUDA:BOOL=ON -DCUDA_ARCH_BIN="5.2" -DCUDA_ARCH_PTX="5.2" -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebugInfo -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DBUILD_TESTS:BOOL=OFF -DBUILD_PERF_TESTS:BOOL=OFF -DWITH_FFMPEG:BOOL=OFF -DENABLE_NEON:BOOL=ON -DBUILD_EXAMPLES:BOOL=ON -DINSTALL_C_EXAMPLES:BOOL=OFF -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES:BOOL=ON -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules
以下古いバージョン（不具合あり）
多分どれかがおかしい...
Cmakeですが、参考文献1と2をあわせた手法を取っています。>||
mkdir build && cd build
cmake .. \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \
-DBUILD_PNG=OFF \
-DBUILD_TIFF=OFF \
-DBUILD_TBB=OFF \
-DBUILD_JPEG=OFF \
-DBUILD_JASPER=OFF \
-DBUILD_ZLIB=OFF \
-DBUILD_EXAMPLES=OFF \
-DBUILD_opencv_java=OFF \
-DBUILD_opencv_python2=ON \
-DBUILD_opencv_python3=OFF \
-DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
-DWITH_OPENCL=OFF \
-DWITH_OPENMP=OFF \
-DWITH_FFMPEG=ON \
-DWITH_GSTREAMER=OFF \
-DWITH_GSTREAMER_0_10=OFF \
-DWITH_CUDA=ON \
-DWITH_GTK=ON \
-DWITH_VTK=OFF \
-DWITH_TBB=ON \
-DWITH_1394=OFF \
-DWITH_OPENEXR=OFF \
-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-8.0 \
-DCUDA_ARCH_BIN=5.3 \
-DCUDA_ARCH_PTX="" \
-DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF\
-DINSTALL_TESTS=OFF \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules
|
- DCMAKE_INSTALL_PREFIX を /sur/localにするか迷う...（よくわかっていない）
次にmakeします。
make -j4 VERBOSE=1
このVERBOSE=1を入れることでエラーが出た時の詳細が出て進めやすくなります。
（エラー出る前提）
よく出たエラーについては下を参照。
make install
最後のこのコマンドでmakeした結果の実行ファイルなどをローカルのPATHの通ったLibなどにコピーします。
（間違っていたら教えてください）
make install
時々sudoでやっているサイトを見るのだけれどどっちが正しいのだろう？うまく行かなかったらsudoで。
sudo ldconfigを行う場合もあるそうな。
エラー集
当然出まくるエラー。
hdf5.h : No such file or directory
もしhdf5.hがあるのにこのエラーが出るなら
Pythonがhdf5を探せていないのが原因。
modules/python/common.cmake の最後の行に以下の2文を追加。
find_package(HDF5)
include_directories(${HDF5_INCLUDE_DIRS})can't find hdf5.h when build caffe · Issue #156 · NVIDIA/DIGITS · GitHub
build error for python bindings with opencv_contrib modules · Issue #6016 · opencv/opencv · GitHub
onlineMIL.hpp でのエラー
In file included from /home/ubuntu/usbmem/opencv/opencv_contrib/modules/tracking/include/opencv2/tracking/tracker.hpp:48:0,
from /home/ubuntu/usbmem/opencv/build/modules/python2/pyopencv_generated_include.h:49,
from /home/ubuntu/usbmem/opencv/modules/python/src2/cv2.cpp:12:
/home/ubuntu/usbmem/opencv/opencv_contrib/modules/tracking/include/opencv2/tracking/onlineMIL.hpp:57:23: error: expected unqualified-id before ‘>’ token
#define sign(s) ((s > 0 ) ? 1 : ((s<0) ? -1 : 0))この場合、同様の定義が他のcppファイルで使われているのが原因。
error building ```opencv_contrib/modules/tracking/include/opencv2/tracking/tracker.hpp``` · Issue #618 · opencv/opencv_contrib · GitHub
onlineMIL.hppにある次の文をカットして
src/omlineMIL.cppへとペーストする。
#define sign(s) ((s > 0 ) ? 1 : ((s<0) ? -1 : 0))
cuda_gl_interop.hに関するエラー
/usr/local/cuda-8.0/includes にある同盟ファイルの GL/gl.hのインクルード周りを次のように変更。
//#if defined(__arm__) || defined(__aarch64__) //#ifndef GL_VERSION //#error Please include the appropriate gl headers before including cuda_gl_interop.h //#endif //#else #include <GL/gl.h> //#endif
Webカメラから画像が取れない？
謎。v4l2周りのエラーということはわかっているのだが...。謎。
テスト
ソースの削除について
基本的にsudo make installを済ませたらもとのOpencvのフォルダに用はないです。
jetsonは容量がカツカツなので中でコンパイルした人はデリート推奨。
私は怖いのでまるっとドライブにバックアップしました。
stackoverflow.com
Python Computation Time Mesurement Class（Pythonでプログラムの実行時間を測る方法）
Computation time measuring is important issue for most programmers.
Pythonで実行時間を測って可視化したい時があるかと思います。
Basis （原理）
Many functions exist for the time measurement.
以下に詳しくありますがtimeをimportすればOKです。
16.3. time — 時刻データへのアクセスと変換 — Python 3.6.3rc1 ドキュメント
I use time.time() to get current time.
There are some alternative such as time.clock() or something.
そのうち、time.time()で現在の時間を浮動小数点で得ることができるため、
start＝time.time() # ここでなにかする end＝time.time() dt=end-start # かかった時間
となります。
My class （作成したクラス）
いちいち宣言したり、過去の値を保存するのは管理が面倒で馬鹿らしいため、クラスとして実装しました。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time # time.time() to get time class Checktime: def __init__(self): self.checktime = [0] self.difftime = [] self.start = time.time() def check(self,name=""): self.checktime.append(time.time()-self.start) self.difftime.append(self.checktime[-1]-self.checktime[-2]) print(name) print("Now time is "+str(self.checktime[-1])+" [s]") print("Computed in "+str(self.difftime[-1])+" [s]\n") def show(self): leng = len(self.checktime) plt.plot(np.arange(0,leng,1),np.array(self.checktime),label="Accumulation time") plt.plot(np.arange(1,leng,1),np.array(self.difftime),label="Each Process time") plt.legend() plt.grid() plt.show()
How to Use
使い方は簡単。
import
Just put this function on you source or save this program as "FILENAME.py" and write as follows.
from FILENAME import *
上のソースコードをまるっとコピーして自分のソースに貼るか、適当な名前で保存して上のようにImportできます。
Usage
プロセス名を入れることでどのプロセスにどれだけ時間がかかったかを可視化できます。
# init T = Checktime() # do something T.check() # print current time # or you can name your processing T.check("PROCESS NAME") # Finally you can see the time consumption graph T.show()
以下のような出力を得るでしょう。
results is like this:
Console output
Image Reading Now time is 0.00387120246887 [s] Differ from 0.00387120246887 [s] Get Histogram Now time is 0.00810813903809 [s] Differ from 0.00423693656921 [s] Get Mask Now time is 0.00903105735779 [s] Differ from 0.000922918319702 [s] Extract ORB Feature Now time is 0.0206370353699 [s] Differ from 0.0116059780121 [s]
出て来る図はこんな感じ。
Figure output
pyplotlibに関する覚書
python初心者にありがたいわかりやすい日本語記事がこちら。
bicycle1885.hatenablog.com
Python 配列の形式メモ
c++とPythonを行ったり来たりしていると頭が混乱してきます。
どれがどれ？
基本は以下の3つ。
- ()がtuple
- []がlist
- {}がdict
これらに加えてnumpyのarrayとmatrixがよく使う奴らでしょう。
とりあえず名前さえわかればGoogle先生に聞くことができるので
最低限どんなオブジェクトを対象にしているのか知っておきましょう。
以下にあまりわかり易くなかったTutorialも載せておきます
Lesson 6 - Tuples, Lists, and Dictionaries
各々の違い
- list ：
- tuple ：要素を変更できないlist
- dict ：文字通り辞書。
Pythonのこれらの配列は型の異なる値を代入可能です。
すごいけどそのせいで時々エラーを見逃しちゃったり...
あと、Printした時のnumpyのarrayとlistの出力はとても似通っています。
listのlist的表現
よく出てくるのはこういうやつらです。[({の形からどのタイプのファイルか確認できます。
私は現状、Printした時に横に並ぶのがlistで縦に並ぶのがarrayと覚えています。
[[0. 0.],[1. 1.],[2. 2.]] #こっちがlistのlist [[0. 0.] [1. 1.] [2. 2.]] # np.array
初期化と要素へのアクセス
よく使う機能をまとめます。
- 長さを取得するlen()はtuple,list,dict全てに使えます。
list
[]でアクセスします。もちろん0から。
list = [2005, 2006, 2007, 2008] #初期化 list[0] #最初の要素へのアクセス
dict
数字が名前になっただけです。
dict = {"yamada":75, "endou":82} #初期化 value = dict["yamada"] #yamadaへのアクセス
2次元配列とかの対処
以下を見てください。なんてことないでしょう？
list = [10, [20, 16], [32, 34], 18] list[1] # [20, 16] が左から2番めの要素 list[1][0] # 20 が[20,16]の1番目の要素
各種変換
実際numpy arrayとの変換とかが一番使う気もします。
まぁおいおい追記しましょう。
tuple と list 相互変換
tuple(list) list(tuple)
numpy arrayとlist 相互変換
これはよく使うと思います。
a = [1, 2] np.asarray(a) # array b = np.array([1, 2]) b.tolist() # list
参考になりそうなサイト
練 習 問 題
Q1.以下の配列の構造を答えよ
a=[(2228.739013671875, 1203.9490966796875), (2898.794189453125, 1092.8704833984375), (3060.037353515625, 852.7973022460938)
Q2.上のaを以下のbへと変換するコードを書け
print(b) [[[[ 2228.73901367 1203.94909668] [ 2898.79418945 1092.8704834 ] [ 3060.03735352 852.79730225]]]]
Ans:
b=np.array([[a]])
使用例
OpenCVでcalcOpticalFlowPyrLK()関数へとKeyPointsに渡すときに使います。
Passing ORB Features to calcOpticalFlowPyrLK - OpenCV Q&A Forum
