Jetson NanoにMediapipeをインストールする方法

はじめに

Jetson NanoにGPU版のMediapipeをインストールする方法です。
OpenCVがインストールされているのが前提となるため、OpenCVをまだインストールしていない場合はJetson NanoにOpenCVをインストール方法を確認し、OpenCVをインストールしてください。

環境

Module: NVIDIA Jetson Nano 4GB ram
Jetpack 4.6.1
Ubuntu 18.04 Bionic Beaver
Python 3.6.9
OpenCV 4.8.0

インストール手順

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

依存関係をダウンロードする

sudo apt-get install -y \
    git \
    curl \
    unzip \
    libhdf5-serial-dev  \
    hdf5-tools  \
    libhdf5-dev  \
    zlib1g-dev  \
    zip \
    libjpeg8-dev  \
    liblapack-dev  \
    libblas-dev  \
    gfortran \
    libopencv-core-dev  \
    libopencv-highgui-dev  \
    libopencv-calib3d-dev  \
    libopencv-features2d-dev  \
    libopencv-imgproc-dev  \
    libopencv-video-dev

pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0

pip3 install -U --no-deps numpy==1.19.4 future==0.18.2 mock==3.0.5 keras_preprocessing==1.1.2 keras_applications==1.0.8 gast==0.4.0 protobuf pybind11 cython pkgconfig

シェルスクリプトファイルのあるリポジトリをクローンし、実行

git clone https://github.com/PINTO0309/mediapipe-bin
cd mediapipe-bin
./v0.8.5/download.sh

パッケージの解凍

unzip v0.8.5.zip -d v0.8.5

Mediapipeのインストール

sudo pip3 install v0.8.5/v0.8.5/numpy119x/py36/mediapipe-0.8.5_cuda102-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 install dataclasses

これでMediapipeをインストールすることができます。
カメラを接続し、以下のテストコードを実行してみてください。

import time

import cv2
import mediapipe as mp

video_source = "/dev/video0"  # Use a webcam
# video_source = "test_video.mp4"  # Path to video file

# Initialize MediaPipe Pose and Drawing utilities
mp_pose = mp.solutions.pose
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
pose = mp_pose.Pose()

# Open the video file
cap = cv2.VideoCapture(video_source)
time.sleep(2)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Convert the frame to RGB
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # Process the frame with MediaPipe Pose
    result = pose.process(frame_rgb)

    # Draw the pose landmarks on the frame
    if result.pose_landmarks:
        mp_drawing.draw_landmarks(frame, result.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)

    # Display the frame
    cv2.imshow('MediaPipe Pose', frame)

    # Exit if 'q' keypyt
    cv2.waitKey(1)