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Guías de instalación
OpenCV
Las librerías de openCV se instalan mediante un script autoejecutable.
$ wget https://raw.github.com/jayrambhia/Install-OpenCV/master/Ubuntu/2.4/opencv2_4_5.sh $ chmod +x opencv2_4_5.sh $ ./opencv2_4_5.sh
Posibles problemas
No se pudieron obtener algunos archivos, ¿Quizá deba ejecutar <<apt-get update>> o deba intentarlo de nuevo con --fix-missing?
Para resolver, dejar instalar y cuando acabe, hacer
$ sudo apt-get update
Y volver a ejecutar
$./opencv2_4_5.sh
Una vez compilado despues de unas cuatro horas y media:
$ cd programs/OpenCv/opencv-2.4.5/build $ sudo make install
A partir de aquí es necesario seguir el tutorial del la siguiente página
El paso 2 trata sobre instalar userland que es un programa llamado rapistill que usa el acceso a la cámara de la raspberry y demás. El paso 3 es para crear el primer programa y poner a prueba los pasos anteriores.
Problema
A la hora de compilar con make (una vez modificado el CMakeLists.txt
fatal error EGL/egl.h: no such file or directory
Se soluciona instalando las librerías legl de synaptic que son las genéricas. Se han instalado las siguientes:
eglibc-source libegl-0.2-0 libegl-dev
Se instalarán algunas dependencias más pero con estas valen. El último paso es modificar el CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(camcv) SET(COMPILE_DEFINITIONS -Werror) include_directories(/opt/vc/host_applications/linux/libs/bcm_host/include) include_directories(/opt/vc/interface/vcos) include_directories(/opt/vc/) include_directories(/opt/vc/interface/vcos/pthreads) include_directories(/opt/vc/interface/vmcs_host/linux) include_directories(/opt/vc/interface/khronos/include) include_directories(/opt/vc/interface/khronos/common) add_executable(camcv RaspiCamControl.c RaspiCLI.c RaspiPreview.c camcv.c RaspiTex.c RaspiTexUtil.c teapot.c models.c square.c mirror.c) target_link_libraries(camcv /opt/vc/lib/libmmal_core.so /opt/vc/lib/libmmal_util.so /opt/vc/lib/libmmal_vc_client.so /opt/vc/lib/libvcos.so /opt/vc/lib/libbcm_host.so /opt/vc/lib/libGLESv2.so /opt/vc/lib/libEGL.so)
Ahora sí se puede compilar con make y no da problemas.
Finalmente para añadir opencv al programa seguir el paso 4 del tutorial
Para esta parte es necesario haber instalado el lilbfacerec (reconocimiento facial)
projects $ git clone https://github.com/bytefish/libfacerec.git $ cd libfacerec $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make
Ya se puede modificar el CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(camcv) SET(COMPILE_DEFINITIONS -Werror) #OPENCV find_package( OpenCV REQUIRED ) link_directories( /home/pi/projects/libfacerec ) include_directories(/opt/vc/host_applications/linux/libs/bcm_host/include) include_directories(/opt/vc/interface/vcos) include_directories(/opt/vc) include_directories(/opt/vc/interface/vcos/pthreads) include_directories(/opt/vc/interface/vmcs_host/linux) include_directories(/opt/vc/interface/khronos/include) include_directories(/opt/vc/interface/khronos/common) add_executable(camcv RaspiCamControl.c RaspiCLI.c RaspiPreview.c camcv.c RaspiTex.c RaspiTexUtil.c teapot.c models.c square.c mirror.c) target_link_libraries(camcv /opt/vc/lib/libmmal_core.so /opt/vc/lib/libmmal_util.so /opt/vc/lib/libmmal_vc_client.so /opt/vc/lib/libvcos.so /opt/vc/lib/libbcm_host.so /opt/vc/lib/libGLESv2.so /opt/vc/lib/libEGL.so /home/pi/projects/libfacerec/build/libopencv_facerec.a ${OpenCV_LIBS})
A partir de la línea 232 está el código preparado para procesar la imagen con OpenCV.
SimpleCV
Estas librerías sirven para poder utilizar la raspicam desde un programa escrito en python.
Instalación
Seguir los pasos descritos en esta página.
sudo apt-get install git git clone git://github.com/sightmachine/SimpleCV.git cd SimpleCV python setup.py install sudo pip install --upgrade pip
Sal de la sesión y vuelve a entrar.
sudo pip install virtualenvwrapper
Modificar ./bashrc para incluir la siguiente línea al final del todo.
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
Cierra el terminal y vuelve a abrirlo para cargar el .bashrc editado. Otra opción es ejecutar:
. .bashrc
Llegados a este punto, conviene saber cómo funciona el virtualenvwrapper. Para ello esta página es de gran interés.
Lo más importante es crear el espacio de trabajo y luego acceder a él con un workon.
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