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@bigface00(Yusuke)

Raspberry pi4でPyenv、OpenCV3.4.3(4.5.2)、Tensorflow Liteの環境を構築する

Last updated at Posted at 2020-11-07

はじめに

今回Pyenvを採用しているのは、Ubuntu20.04のデフォルトがPython3.8で、
TensorflowLiteは3.7までしか対応していないため、Pyenvで3.7の環境を構築していきます。
追記[2021/06/30] Python3.8も対応しています。
OpenCV4.5.2が最新なので、そちらに対応しました

開発環境

  • Raspberry pi4 8GB
  • Ubuntu20.04LTS
  • UbuntuMate
    Xubuntuの極度に抽象化されたトラ？ヒョウ？チーター？の壁紙がツボるも、Mateの方が使いやすいのでUbuntuMateを採用しました。
    ちなみにXubuntuはUbuntuMateを入れれば一緒に入ってきます。
    ログイン時に歯車マークからOSの選択ができるので、Mateを選択します。

初めの一歩

aptを使ったライブラリのインストール

まずは必要なライブラリ等をターミナルからaptを使ってインストールします。
apt-get installとapt installがあって、特に気にしてはいなかったがapt installが推奨みたいです。
追記[2021/06/30] 足りないライブラリがあったので追加しました

Terminal
# Build tools
sudo apt -y install build-essential cmake pkg-config
# Image
sudo apt -y install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev
# Movie
sudo apt -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt -y install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk2.0-dev
# Optimize
sudo apt -y install libatlas-base-dev gfortran
# HDF5
sudo apt -y install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libhdf5-103
# Qt
sudo apt -y install python3-pyqt5
# Python
sudo apt -y install python3-dev python3-numpy git
# その他
sudo apt -y install libtbb2 libtbb-dev libopenblas-dev libblas-dev

'#'の部分はコメントアウトなので「sudo apt~」の部分のみコピペしていきます。
sudoは管理者として実行するためのコマンドです。
-yをつけておくと、インストールする際の確認を全てYesで答えてくれるようになり、Yes/Noを聞かれなくなります。

Pyenvの環境構築

TensorflowLiteのためにPyenvをインストールして、Python3.7の環境を構築しておきます。
もしTFLiteを使わないのであればこの項目はスキップしてもOKです。

必要となるライブラリやgitの準備

Terminal
# pyenv setup (If you dont use TFlite, you can skip. Because python version must be 3.7  for TFlite)
# Install required library
sudo apt -y install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
# Download pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv

libraryは何点か被っているかもしれません。既にインストールされていれば勝手に飛ばしてくれるので、あまり気にしなくても良いです。
もし特定の場所にpyenvをcloneしたい場合は、pyenvのURL以降の「~/.pyenv」を書き換えます。

bashrcへの書き込み

ターミナルからpyenvを呼び出せるようにbashrcに書き込んでおきます。

Terminal
# Configuration on terminal
echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then' >> ~/.bashrc
echo '    export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo '    eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
echo 'fi' >> ~/.bashrc
exec $SHELL -l
source ~/.bashrc

前項でpyenvのダウンロード場所を変えている場合は適宜「/.pyenv」の箇所を書き換えます。
pyenvがちゃんと入っているかの確認も行います。

Terminal
pyenv version

pyenvのバージョンが表示されない

もしversionが表示されない場合は、一度ターミナルを閉じて、新しく開いた後にもう一度上記コマンドを入力します。
もしくはラズパイ自体を再起動してみます。
それでもダメな場合は、うまく環境構築できていないのでvim等でbashrcを開いてちゃんと書き込まれているか確認してみましょう。

Terminal
sudo vim ~/.bashrc

vimでbashrcが開くので、ちゃんとpyenvの設定が書き込まれているかを確認してみましょう。
vimがインストールされてない場合は、

Terminal
sudo apt install vim

でインストールすることができる。vimの操作方法はちょっとクセがあるので適宜調べてください。

PyenvでPython3.7の環境を作る

以下のコマンドでインストールします。

Terminal
# Make python 3.7 environment
CONFIGURE_OPTS="--enable-shared" pyenv install 3.7.8

10分ほどかかるのでコーヒーでも作って待ちます。
インストール後、

Terminal
pyenv versions

で3.7.8が表示されることを確認します。

Terminal
pyenv shell 3.7.8

としておけば、そのターミナル上では常にPython3.7.8が実行されるようになります。
試しに

Terminal
python

とすると、Python3.7.8が起動する。戻る時は

Terminal
quit()

でPythonを終了できます。

pyenv環境上にOpenCVを構築する

swap領域の拡張

ビルド時にスワップメモリが不足するので、スワップ領域を拡張します。
追記[2021/06/30] スワップ領域の拡張はしなくてもいいです。

Terminal
sudo dd if=/dev/zero of=/swap1 bs=1M count=2048
sudo mkswap /swap1
sudo chmod 600 /swap1
sudo swapon /swap1

Numpyのインストール

Terminal
pip install numpy

でnumpyをインストールする。上記pyenv環境構築後を前提としているので、
もしpyenv環境に移っていなければ、

Terminal
pyenv shell 3.7.8

をした後にpipでインストールしてください。
pipが入っていなければ、

Terminal
sudo apt install python3-pip

を実行してpipをインストールしてください。

OpenCVのzipファイルをダウンロード

公式のGithubからzipファイルをダウンロードして、解凍します。

OpenCV3.4.3

Terminal
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.3.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.3.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip

OpenCV4.5.2

Terminal
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.2.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.2.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip

OpenCVのビルド

OpenCVの中に移動します。

3.4.3

Terminal
cd opencv-3.4.3
mkdir build
cd build

4.5.2

Terminal
cd opencv-4.5.2
mkdir build
cd build

ここで気をつけてほしいのは、下記に記載しているのは私の環境上のファイルの位置なので、自分でしっかり調べて自身の環境に合わせてください。
特に、

  • PYTHON3_EXECUTABLE
  • PYTHON3_INCLUDE_DIR
  • PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS
  • PYTHON3_LIBRARIES
  • INCLUDE_DIRS
  • INCLUDE_DIRS2
  • PYTHON_PACKAGES_PATH
  • OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH
    あたりは人によって違うので、気をつけてください。
    追記[2021/06/30] 特に4.5.2でビルドする方はOPENCV_EXTRA_MODULES_PATHを4.5.2のcontribにしてください
Terminal
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D BUILD_opencv_gpu=OFF \
-D BUILD_opencv_gpuarithm=OFF -D BUILD_opencv_gpubgsegm=OFF \
-D BUILD_opencv_gpucodec=OFF -D BUILD_opencv_gpufeatures2d=OFF \
-D BUILD_opencv_gpufilters=OFF -D BUILD_opencv_gpuimgproc=OFF \
-D BUILD_opencv_gpulegacy=OFF -D BUILD_opencv_gpuoptflow=OFF \
-D BUILD_opencv_gpustereo=OFF -D BUILD_opencv_gpuwarping=OFF \
-D BUILD_DOCS=OFF -D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_opencv_python3=ON -D FORCE_VTK=ON \
-D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON \
-D WITH_OPENGL=ON -D WITH_CUBLAS=ON \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=~/.pyenv/versions/3.7.8/bin/python \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=~/.pyenv/versions/3.7.8/include/python3.7m \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=~/.pyenv/versions/3.7.8/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/include \
-D PYTHON3_LIBRARIES=~/.pyenv/versions/3.7.8/lib/libpython3.7m.a\
-D INCLUDE_DIRS=~/.pyenv/versions/3.7.8/include/python3.7m \
-D INCLUDE_DIRS2=~/.pyenv/versions/3.7.8/include/python3.7m \
-D PYTHON_PACKAGES_PATH=~/.pyenv/versions/3.7.8/lib/python3.7/site-packages \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_GTK=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/ubuntu/opencv_contrib-3.4.3/modules \
..

cmakeが終わったら、makeします。

Terminal
make -j4

結構時間がかかります。30分くらい？
終わったらインストールします。

Terminal
make install

インストールは結構早い。

TensorflowLiteを入れる

Tensorflow Liteを使う上で、恐らくPINTOさんには一生お世話になると思います。
PINTOさんのTensorflowLite-binからwhlファイルを拝借して、環境構築を行います。
今回はTensorflowLite2.3.0を入れていきます。
こちらからbashファイルを拝借し、whlファイルをダウンロードします。
ダウンロード後、whlファイルのあるディレクトリへ移動し、先程構築したpython3.7の仮想環境上で以下のコマンドを打ちインストールします。

Terminal
pip install tflite_runtime-2.3.0-py3-none-linux_aarch64.whl

最後にPython3を起動し、tflite-runtimeがインポートできれば完了です。お疲れさまでした。
追記[2021/06/30] Interpreterをimportするところまでやってみてください。

Terminal
python3
Python 3.7.9 (tags/v3.7.9:13c94747c7, Aug 17 2020, 18:58:18) 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from tflite-runtime.interpreter import Interpreter
>>>
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