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문서개요

본 문서는 Jetson Carrier Board에서 Intel Realsense SDK를 build 하고 다양한 예제를 실행하는 방법을 서술한다.

전제조건

  • Jetson Nano, Jetson TX2 및 Jetson AGX Xavier보드 (다른 Jetson 장치에서도 작동할 수 있음)

  • RealSense D415, D435, D435i,D455, L515및 SR300 카메라 장치

  • L4T Ubuntu 16.04, 18.04, 20.04

Intel Realsense Jetson install (apt 이용)

  1. 서버 공개 키 등록

sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE

  1. 저장소 목록에 서버 추가

  • ubuntu 16

sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo xenial main" -u

  • ubuntu 18

sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo bionic main" -u

  1. SDK 설치

sudo apt-get install librealsense2-utils
sudo apt-get install librealsense2-dev

  1. 설치가 완료되면 realsense-viewer와 기본 예제들을 실행할 수 있음 

realsense-viewer

더 많은 예제들을 보려면 rs- 다음에 tab 두번 누르세요.

ex) rs-hdr

Intel Realsense SDK (Ubuntu/Linux) 직접 빌드

dependency 설치

  1. apt-get 업데이트

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade

  1. 필요한 패키지 설치

sudo apt-get install libssl-dev libusb-1.0-0-dev libudev-dev pkg-config libgtk-3-dev

  1. 빌드 도구 설치

sudo apt-get install git wget cmake build-essential

  1. 리눅스 백엔드 및 개발 환경 준비

sudo apt-get install libglfw3-dev libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev at

위 명령어를 실행하기전에 realsense 카메라를 분리해야합니다.

librealsense2 설치

  1. git에서 librealsense source 받아오기

git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git

  1. intel realsense 권한 스크립트 파일 실행

# 현재경로 librealsense2
./scripts/setup_udev_rules.sh

  1. realsense에 영향을 받는 패치된 커널 모듈 빌드 및 적용

  • LTS 커널 5.13, 5.15가 포함된 Ubuntu 20/22(focus/jammy)

./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts-hwe.sh

  • 5.13 이하 LTS 커널이 포함된 Ubuntu 18/20

./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts.sh

librealsense2 SDK Build

1. build 폴더 생성 및 이동

# 현재경로 librealsense2
mkdir build && cd build

  1. 데모 및 튜토리얼과 함께 librealsense 빌드

cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true
sudo make
sudo make install

코어가 2개 이상인 CPU인 경우, 병렬 컴파일을 사용하세요.make -j$(($(nproc)-1)) install

데모, 튜토리얼 및 테스트 파일이 다음 위치에 복사됩니다.

/usr/local/bin

python object detection 예제 실행

pyrealsense를 실행하기 위한 패키지 설치

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setuptools
pip install wheel
pip install pyrealsense2
pip install numpy
pip install opencv-python
pip install tensorflow

예제 실행

python object detection 예제 경로 : /librealsense2/wrappers/tensorflow/example1 - object detection.py

예제를 실행하기 위해선 추론 그래프 파일 (frozen_inference_graph.pb) 이 필요

https://github.com/opencv/opencv/wiki/TensorFlow-Object-Detection-API#run-network-in-opencv 에서 weight 파일 다운로드 후 예제 경로에 copy

python example1 - object detection.py

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