树莓派NCNN环境搭建 | 异构 AI

标签： | 发表时间：2019-01-26 17:42 | 作者：
出处：https://xywang93.github.io

树莓派NCNN环境搭建

前言镜像已经做好了，传到百度网盘中了（请大家及时保存，不定期删除！）

链接: https://pan.baidu.com/s/1fhiX86L8iL8tsLbsiVa6Wg密码: e64s

SD卡要求：至少16GB，板卡型号为树莓派3B+（其他型号未知）

板卡介绍

本系列教程采用树莓派3B+开发板：

板卡特点：

  • 1.4GHz 64位4核 ARM Cortex-A53 CPU
  • 双频 802.11ac 无线网卡和蓝牙 4.2
  • 更快的以太网（千兆以太网 over USB 2.0）
  • 1G LPDDR2
  • PoE 支持（Power-over-Ethernet，with PoE HAT）
  • 改进 PXE 网络与 USB 大容量存储启动

系统安装

工具

  • SDFormatter(格式化SD卡)
  • win32diskimager（为SD卡烧写程序）
    -

    安装步骤

首先用SDFormatter将插入的SD卡格式化。
然后用win32diskimager找到对应的镜像烧写到SD卡中（原始镜像采用2018-04-18-raspbian-stretch树莓派官方系统）

更换源

一步操作

直接执行以下两步，即可替换将官方默认软件源替换为
中科大镜像源 

1             
2             
$ sudo sed -i's#://mirrordirector.raspbian.org#s://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian#g'/etc/apt/sources.list             
$ sudo sed -i's#://archive.raspberrypi.org/debian#s://mirrors.ustc.edu.cn/archive.raspberrypi.org#g'/etc/apt/sources.list.d/raspi.list

或换为清华镜像源 

1             
2             
$ sudo sed -i's#://mirrordirector.raspbian.org#s://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian#g'/etc/apt/sources.list             
$ sudo sed -i's#://archive.raspberrypi.org/debian#s://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi#g'/etc/apt/sources.list.d/raspi.list

或手动修改源

  • 第一步：修改 sources.list 
    1                
    $ sudo vim /etc/apt/sources.list

进入之后，屏蔽掉其他的源，输入以下源： 

1             
2             
$ deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi             
$ deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

  • 第二步：修改 raspi.list 
    1                
    $ sudo vim /etc/apt/sources.list.d/raspi.list

进入之后，屏蔽掉其他的源，输入以下源： 

1             
2             
$ deb http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ stretch main ui             
$ deb-src http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ stretch main ui

  • 第三部修改完源后更新升级系统 
    1                
    2                
    $ sudo apt-get update                
    $ sudo apt-get upgrade

安装VScode

提供了VScode ARM安装包，直接安装！ 

1             
$ sudo dpkg -i code-oss_1.14.0-1497990172_armhf.deb

安装cmake工具

安装cmake

1            
sudo apt-get install cmake

安装cmake-gui

cmake-gui是可视化的cmake工具，便于配置。 

1             
$ sudo apt-get install cmake-gui

安装 protobuf

下载 protobuf-2.6.1.tar.gz
安装 

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18             
19             
$#解压文件             
$ tar zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz             
$#进入文件             
$cdprotobuf-2.6.1/             
$# 配置             
$ ./configure             
$# 编译（编译过程尽量只用一个核 不要加 j4,j3,j2）             
$ make             
$# 编译检查             
$ make check             
$# 安装             
$ sudo make install             
$# 添加库路径 在/etc/ld.so.conf.d/目录下创建文件bprotobuf.conf文件             
$cd/etc/ld.so.conf.d/             
$ sudo touch bprotobuf.conf             
$# vim打开bprotobuf.conf文件输入/usr/local/lib             
$ sudo ldconfig             
$# 查看版本             
$ protoc –-version

安装opencv3.4

预装依赖库

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9            
$ sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config -y            
$ sudo apt-get install libjpeg8-dev -y            
$ sudo apt-get install libtiff5-dev -y            
$ sudo apt-get install libjasper-dev -y            
$ sudo apt-get install libpng12-dev -y            
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y            
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y            
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y            
$ sudo apt-get install qt5-default -y

安装numpy（命令行），第一次使用pip安装时可能会比较慢，耐心等待 

1             
$ sudo pip3 install numpy

查看numpy的安装目录并记录（ 后面编译时需要PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS路径，如果不带numpy编译可能会卡住） 

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4             
$ python3             
>>importnumpy             
>> numpy.__path__             
>> quit()

下载并解压OpenCV

然后下载OpenCV库和Contrib库（强烈建议在其他环境下载然后拷贝过来），如果需要其他版本，就修改后面的版本号 

1             
2             
https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.0.zip             
https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip

cmake配置

解压后在opencv-3.4.0文件夹里创建build文件夹，然后在命令行里面cd到此文件夹，开始cmake，以下内容为一行 

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5             
6             
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_LIBV4L=ON PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5 PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/home/pi/.local/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include ..             
             
## 备选方案             
sudo aptitude search libgtk2.0-dev             
             
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_GTK=ON -D WITH_OPENGL=ON ..

编译安装

执行如下操作： 

1             
2             
3             
# 编译（编译过程尽量只用一个核 不要加 j4,j3,j2）             
$ make             
$ sudo make install

编译NCNN

下载NCNN

1            
$ gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn.github

需要安装的依赖库

  • protobuf
  • opencv

编译

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5            
$cdncnn            
$ mkdir build            
$cdbuild            
$ cmake ..            
$ make

NCNN测试

修改项目根目录下的 CMakeLists.txt文件，定位到最后几行 

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8            
$cd<ncnn-root-dir>            
$cdbuild            
$ cmake ..            
$ make            
$ cp examples/squeezenet_v1.1.param  build/examples            
$ cp examples/squeezenet_v1.1.bin    build/examples            
$cdbuild/examples            
$ ./squeezenet cat.jpg

结果：

制作img系统镜像

  • 安装dcfldd工具

    1                
    sudo apt-get install dcfldd

  • 将已经安装好软件的内存卡插到pc机上，在虚拟机中打开可移动设备。

  • 查看备份设备 
    1                
    2                
    cd/dev                
    ls

可以看到插入设备(整体)为sdb，其中有几个分区(sdb1、sdb2、sdb3.)

  • 备份分区
1            
sudo dcflddif=/dev/sdb of=/root/pi.img
  • 由于我们是将整个内存卡的全部做成镜像( 启动+系统)，所以输入文件为sdb，若只做系统部分的镜像，可以只选择sdb2.
  • 备份包括输入文件(if)以及被设置为/root目录下名为pi.img的输出文件(of)。

调整SD卡分区

使用工具：

Linux Ubuntu gparted分区工具

安装gparted

1            
sudo apt-get install gparted

调整分区容量大小

参考

https://www.jianshu.com/p/67b9e6ebf8a0
http://www.rabbit8.cn/609.html
https://linux.cn/article-8477-1.html
https://www.cnblogs.com/Pyrokine/p/8921285.html
https://stackoverflow.com/questions/28776053/opencv-gtk2-x-error

相关人工智能与异构计算的知识分享，欢迎关注我的公众号 AI异构 

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