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2023. 01. 01

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문서개요

Jetson Nano (jetpack version 4.6.1) 에서 mediapipe를 설치하고, USB 카메라를 사용하여 Hand Tracking 예제를 실행하는 과정을 서술합니다.

절차

tensorflow (GPU사용) 설치

mediapipe를 이용하기 위해서는 tensorflow가 설치되어야 합니다.

  1. apt update

$ sudo apt update

  1. 종속 패키지 설치 

$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
$ sudo apt-get install python3-pip
$ sudo pip3 install -U pip testresources setuptools
$ sudo ln -s /usr/include/locale.h /usr/include/xlocale.h
$ pip3 install Cython==0.29.36
$ pip3 install pkgconfig
$ git clone https://github.com/h5py/h5py.git
$ cd h5py
$ H5PY_SETUP_REQUIRES=0 pip3 install . --no-deps --no-build-isolation
$ sudo pip3 install -U numpy==1.19.4 future mock keras_preprocessing keras_applications gast==0.2.1 protobuf pybind11 packaging
$ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461  tensorflow

  1. tensorflow gpu 사용 확인

$ python3
>>> tf.test.is_gpu_available() 
Use ‘tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)’ instead.

또는 

$ python3
>>> tf.test.is_gpu_availble()
True

위 결과처럼 나올 경우 GPU 사용

opencv 설치

  1. swap 공간 할당

opencv 전체 빌드에는 약 8GB 이상의 램이 필요하며, Jetson nano는 ram이 4GB 이기 때문에 swap 공간을 할당해주어야 합니다. 

# 현재경로 : ~/
$ git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile.git  
$ cd installSwapfile
$ ./installSwapfile.sh

  1. opencv 삭제 

$ sudo apt-get install python3-opencv 
$ sudo apt-get remove python3-opencv
$ sudo apt purge libopencv-dev libopencv-python libopencv-samples libopencv*

  1. opencv가 남아있는지 확인

$ pkg-config --modversion opencv4

  1. 패키지 업데이트 및 필요한 패키지 설치

$ sudo apt update
$ sudo apt install -y python3-pip python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy
$ sudo sh -c "echo '/usr/local/cuda/lib64' >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf"
$ sudo apt install -y qt5-default
$ sudo apt install -y build-essential cmake git unzip pkg-config libswscale-dev
$ sudo apt install -y libcanberra-gtk* libgtk2.0-dev
$ sudo apt install -y libtbb2 libtbb-dev libavresample-dev libvorbis-dev libxine2-dev
$ sudo apt install -y curl

  1. 사진, 비디오 포맷 설치

$ sudo apt install -y libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev
$ sudo apt install -y libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
$ sudo apt install -y libmp3lame-dev libtheora-dev libfaac-dev libopencore-amrnb-dev
$ sudo apt install -y libopencore-amrwb-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev
$ sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev libgflags-dev
$ sudo apt install -y protobuf-compiler libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev  
$ sudo apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev gfortran libhdf5-dev
$ sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
$ sudo apt install -y libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp libdc1394-22-dev

  1. opencv & contrib modules 설치 및 압축해제

# 현재 경로 : ~
$ curl -L https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.1.zip -o opencv-4.5.1.zip
$ curl -L https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.1.zip -o opencv_contrib-4.5.1.zip
$ unzip opencv-4.5.1.zip
$ unzip opencv_contrib-4.5.1.zip

  1. build 폴더 생성 및 이동

# 현재 경로 : ~/opencv-4.5.1
$ mkdir build
$ cd build

  1. opencv와 contribs modules 빌드 (많은 시간 소요)

$ cmake -D WITH_CUDA=ON \
        -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.1/modules \
        -D WITH_GSTREAMER=ON \
        -D WITH_LIBV4L=ON \
        -D BUILD_opencv_python2=ON \
        -D BUILD_opencv_python3=ON \
        -D BUILD_TESTS=OFF \
        -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
        -D BUILD_EXAMPLES=OFF \
        -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
        -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.1/modules \
        -D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3 \
        -D CUDA_ARCH_BIN="7.2" \
        -D CUDA_ARCH_PTX="" \
        -D WITH_CUDNN=ON \
        -D WITH_CUBLAS=ON \
        -D ENABLE_FAST_MATH=ON \
        -D CUDA_FAST_MATH=ON \
        -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
        -D ENABLE_NEON=ON \
        -D WITH_QT=OFF \
        -D WITH_OPENMP=ON \
        -D WITH_OPENGL=ON \
        -D BUILD_TIFF=ON \
        -D WITH_FFMPEG=ON \
        -D WITH_TBB=ON \
        -D BUILD_TBB=ON \
        -D WITH_EIGEN=ON \
        -D WITH_V4L=ON \
        -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
        -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
        -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
        -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
        -D BUILD_opencv_python3=TRUE \
        -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
        -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
# 코어 개수에 따라 옵션을 주세요 
# 예) make -j4

$ make
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

mediapipe 설치

https://drive.google.com/file/d/1lHr9Krznst1ugLF_ElWGCNi_Y4AmEexx/view?usp=sharing 다운로드

$ sudo apt install unzip
$ unzip mediapipe-bin.zip
$ cd mediapipe-bin
$ sudo pip3 install numpy-1.19.4-cp36-none-manylinux2014_aarch64.whl mediapipe-0.8.5_cuda102-cp36-none-linux_aarch64.whl
$ pip3 install dataclasses

mediapipe (HandTracking) 예제 실행 

$ git clone https://github.com/Melvinsajith/How-to-Install-Mediapipe-in-Jetson-Nano.git 
$ cd How-to-Install-Mediapipe-in-Jetson-Nano
$ python3 Hand_counter.py

또는

$ python3 HandTrackingModule.py

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