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Raspberry Pi で conda, OpenCV, DLib, その他関連ソフトウエア環境を整える(BerryConda を使用)

金子邦彦研究室: データベース、人工知能(AI)、データサイエンスの融合により不可能を可能にする

ユースケース:Pythonを使いたい。conda を使いたい。conda を使ってインストールするか、ソースコードからビルドするかで間に合いそう。

普通のパソコン Linux との主な違い

目次

  1. 前準備
  2. git, cmake, wget, 7zip のインストール
  3. Raspberry Pi で Berry Conda のインストール
  4. 隔離された Python 環境の作成(Berry Conda を使用)
  5. 新規作成された Python 環境を使いたいとき
  6. 新規された Python 環境で、パッケージのインストールの前準備を行う
  7. 新規作成された Python 環境に OpenCV をインストール
  8. 新規作成された Python 環境に、numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, imutils, mtcnn その他種々のパッケージをインストール
  9. 新規作成された Python 環境に、Dlib をインストール
  10. 新規作成された Python 環境に、face_recognition, msgpack, geopandas をインストール
  11. (オプション)Raspberry Pi で TensorFlow をソースコードからビルドして、インストールする
  12. (オプション)Raspberry Pi で OpenCV をソースコードからビルドして、インストールする

サイト内の関連Webページ


前準備

Raspbian のインストール

Raspbian のインストールについては、 「Raspbian のインストール, Windows からアプリを開く」のページで説明しています

Raspbian のシステム更新

最初に、Raspbian のシステム更新などを行っておく

端末で、次を実行

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo apt -yV dist-upgrade
sudo rpi-update
sudo apt -yV autoremove
sudo apt autoclean
sudo shutdown -r now

Raspbian の初期設定

Raspbian の初期設定については、 「Raspbian の初期設定」のWebページで説明しています


git, cmake, wget, 7zip のインストール

次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install git cmake wget p7zip

Raspberry Pi で Berry Conda のインストール

謝辞:Berry Conda の作者に感謝します

  1. Raspberry Pi で Berry Conda のインストール

    端末で、次を実行

    画面に表示される指示に従う

    このとき Python 処理系と関連パッケージが、ユーザディレクトリの下にインストールされる

    cd /tmp
    wget https://github.com/jjhelmus/berryconda/releases/download/v2.0.0/Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh
    bash Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh
    

    (以下省略)

  2. 確認したい。新しく端末を開き、次を実行
    which python
    which conda
    python --version
    


隔離された Python 環境の作成(Berry Conda を使用)

  1. 今から作成するPython 環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく

  2. 端末を開く

  3. 隔離された Python 環境を作成する

    次のコマンドを実行

    conda create -n ai python=3
    

  4. Python 環境が作成できたことを確認
    conda info -e 
    

これで、もとからの Python 環境と, 新規作成されたPython 環境(Python のバージョン 3名前は ai)の共存できた。


新規作成された Python 環境を使いたいとき


新規された Python 環境で、パッケージのインストールの前準備を行う

いま作成した Python 環境で、パッケージの更新などの前準備を行う

  1. 端末を開く

  2. Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「source activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    source activate ai
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  3. Anaconda の conda パッケージの更新、古い conda パッケージファイルの削除

    「conda config --remove channels conda-forge」は,conda のチャンネルに「conda-forge」が入っていたら削除する操作(エラーメッセージが出たとしても無視してください).

    conda config --remove channels conda-forge
    

    conda upgrade --all
    


    (以下省略)

    conda clean --packages
    


    (以下省略)

  4. conda の動作確認

    エラーメッセージが出ないことを確認

    conda info
    

新規作成された Python 環境に OpenCV をインストール

Anaconda では,conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる. Pythonパッケージ以外のソフトウエアをインストールすることもできる

  1. 端末を開く

  2. Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「source activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    source activate ai
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  3. pip の更新
    cd /tmp
    sudo rm -f get-pip.py
    wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
    python get-pip.py
    pip list
    

  4. OpenCV のインストール

    時間がかかるので待つ

    ※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    conda install -y opencv 
    

  5. OpenCV のバージョン確認

    python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
    


新規作成された Python 環境に、numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, imutils, mtcnn その他種々のパッケージをインストール

  1. 端末を開く

  2. Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「source activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    source activate ai
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  3. numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, pandas, pillow, jupyter, pytest, pyyaml, cython のインストール

    conda install -y numpy scipy h5py scikit-learn pandas pillow jupyter pytest pyyaml cython
    


    (以下省略)

  4. imutils, mtcnn のインストール

    ※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn

    mkdir /usr/local
    sudo chown $USER /usr/local
    cd /usr/local
    sudo rm -rf imutils
    sudo rm -rf mtcnn
    

    cd /usr/local
    git clone https://github.com/jrosebr1/imutils 
    cd imutils
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/ipazc/mtcnn 
    cd mtcnn
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

  5. imutils のバージョン確認

    端末で、次のコマンドを実行

    python -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"
    

  6. mtcnn のバージョン確認

    端末で、次のコマンドを実行

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python -c "import mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
    

  7. python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール
    mkdir /usr/local
    sudo chown $USER /usr/local
    cd /usr/local
    sudo rm -rf folium
    sudo rm -rf python-overpy
    sudo rm -rf exif-py
    sudo rm -rf haversine
    

    cd /usr/local
    git clone https://github.com/python-visualization/folium 
    cd folium
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy 
    cd python-overpy
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/ianare/exif-py 
    cd exif-py
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/mapado/haversine 
    cd haversine
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/Turbo87/utm 
    cd utm
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

  8. その他、各種パッケージのインストール

    ※ 下から必要なものを選んでインストール

    conda install -y yaml
    conda install -y flask
    conda install -y sympy
    conda install -y sqlite
    conda install -y pylint
    

新規作成された Python 環境に、Dlib をインストール

  1. Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「source activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    source activate ai
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  2. 仮想メモリのサイズを増やす
    sudo sed -i -e "s/^CONF_SWAPSIZE=.*/CONF_SWAPSIZE=2000/g" /etc/dphys-swapfile
    cat /etc/dphys-swapfile | grep CONF_SWAPSIZE
    sudo service dphys-swapfile restart
    

  3. インストールディレクトリを空にする
    mkdir /usr/local
    sudo chown $USER /usr/local
    cd /usr/local
    sudo rm -rf dlib
    

  4. Dlib の Python パッケージのインストール

    しばらく待つ

    sudo apt install -y libopenblas-dev  
    sudo apt install -y libatlas-base-dev  
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/davisking/dlib
    cd dlib
    python setup.py build
    conda install -y packaging pyparsing setuptools six wheel 
    pip install -U --no-deps --ignore-installed scikit-build
    python setup.py install 
    

  5. Dlib のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"
    


新規作成された Python 環境に、face_recognition, msgpack, geopandas をインストール

  1. 端末を開く

  2. Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「source activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    source activate ai
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  3. インストールディレクトリを空にする
    mkdir /usr/local
    sudo chown $USER /usr/local
    cd /usr/local
    sudo rm -rf face_recognition
    sudo rm -rf msgpack
    sudo rm -rf geopandas
    

  4. face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

    cd /usr/local
    git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
    cd face_recognition
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python 
    cd msgpack-python
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    sudo apt install gdal-bin libgddal-dev
    cd /usr/local
    git clone https://github.com/geopandas/geopandas 
    cd geopandas
    python setup.py build
    python setup.py install