djjin

ubuntu 18.04 버전에 opencv 3.4를 설치하는 방법을 정리하였습니다.

1. OpenCV 2.4 버전 제거

1-1. 2.4 버전 제거

opencv 2.4 버젼이 설치 되어있으면 3.4 버젼이 제대로 동작하지 않으니 제거

아래의 명령어 입력 후 버전이 설치되어 있지 않으면 다음단계로 넘어가도 됨.

$ pkg-config --modversion opencv

버전이 출력되면 다음 명령어로 OpenCV 패키지 삭제 후 진행

$ sudo apt-get purge libopencv* python-opencv
$ sudo apt-get autoremove

2. 기존 설치된 패키지 업그레이드

기존의 설치된 패키지들을 업그레이드 해주기 위한 작업

2-1. 저장소 추가

# Optional. Ubuntu 18.04에서 libjasper-dev 패키지를 설치하기 위해서 저장소를 추가
$ sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
$ sudo apt-get update

2-2. 업그레이드

기존에 설치된 패키지의 새로운 버전이 있으면 업그레이드 진행

$ sudo apt-get upgrade

2-3. (Optional) 라이브러리 설치

Optional. Ubuntu 18.04 설치 후 추가적으로 필요한 코덱, 미디어 라이브러리를 설치

$ sudo apt install ubuntu-restricted-extras

3. OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치

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

# For still images
$ sudo apt -y install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng-dev

# For videos
$ sudo apt -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ sudo apt -y install libdc1394-22-dev libxvidcore-dev libx264-dev x264
$ sudo apt -y install libxine2-dev libv4l-dev v4l-utils
$ sudo apt -y install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

# GUI
$ sudo apt -y install libgtk-3-dev

# Optimization, Python3, etc.
$ sudo apt -y install libatlas-base-dev libeigen3-dev gfortran
$ sudo apt -y install mesa-utils libgl1-mesa-dri libqt4-opengl-dev
$ sudo apt -y install python-numpy python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev

4. OpenCV 설정과 컴파일 및 설치

4-1. opencv 디렉토리 생성

소스 코드를 저장할 임시 디렉토리 생성하여 이동 후 진행

$ mkdir opencv
$ cd opencv

4-2. opencv3.4 파일 압축 해제

OpenCV 3.4 소스코드를 다운로드하여 압축 풀기

$ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip
$ unzip opencv.zip

4-3. opencv_contrib 파일 압축 해제

opencv_contrib 소스코드를 다운로드하여 압축 풀기(SIFT, SURF 연산을 위해 필요)

$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip
$ unzip opencv_contrib.zip

4-4. CMake 빌드

opencv-3.4.0 디렉토리로 이동하여 build 디렉토리를 생성 후 이동

컴파일은 build 디렉토리에서 이루어짐

$ cd opencv-3.4.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ 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 BUILD_opencv_cudacodec=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 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 \
../

4-5. 컴파일 완료 확인

다음과 같은 메세지 보이면 정상 컴파일

-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/webnautes/opencv/opencv-3.4.0/build

Python 2 또는 Python 3 라이브러리 항목이 보이지 않을 경우

아래 경로 추가하여 재 빌드

-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/x86_64-linux-gnu/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/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so \
../

4-6. CPU 코어수 확인

사용 중인 컴퓨어 CPU 코어수 확인

$ cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc -l
12

4-7. 소스 컴파일

make 명령을 사용하여 컴파일 시작 (매우 오래걸림…)

$ make -j12

4-8. 바이너리 파일 설치

컴파일 결과물 설치

$ sudo make install
$ sudo ldconfig

4.9 경로 확인

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

$ cat /etc/ld.so.conf.d/*
# libc default configuration
/usr/local/lib
# Multiarch support
/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu
/lib/x86_64-linux-gnu
/usr/lib/x86_64-linux-gnu

5. OpenCV 설치 결과 확인

5-1. OpenCV 버젼 확인

$ pkg-config --modversion opencv
3.4.0

5-2. c++ 예제 코드 실행

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

5-3. Python 예제 코드 실행

-- python
$ 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

Python 해당 라이브러리 못찾고 확인 안될 경우

import cv2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: \
undefined symbol: PyCObject_Type

원인?

cv2.so 라이브러리를 먼저 찾도록 되어있고, Python3 cv2.so가 이름이 다르게 되어 있어 발생

< 해결 방법 >

/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so 는 다른 이름으로 rename

python3용 cv2.so를 심볼릭 링크

$ cd /usr/local/lib/python3.5/dist-packages
$ sudo mv /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so \
/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so.old
$ ls -al /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages 
  
심볼릭 링크 생성
$ sudo ln -s `pwd`/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so `pwd`/cv2.so
  
심볼릭 링크 생성되었는지 확인
$ ls -al

opencv 소스코드 디렉토리 삭제 (optional)

$ cd
$ rm -rf opencv