둥's 이것저것

위 파일 그대로 진행

과정 중 cmake 이후 make -j 를 진행하는 단계에서 아래와 같은 에러가 출력될 수 있다.

`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so'를 만들 규칙이 없습니다.  멈춤.

이는 NVIDIA의 그래픽 드라이버를 설치하는 과정에서 뭔가 문제가 opencv설치과정에서 접근하는 내용에 대해

수정이 되어 발생되는 문제같아 보인다.

이 경우 아래 코드를 진행한 후 다시 make 단계를 진행해보자.

$ sudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so 

$ sudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so 

techtidings.blogspot.com/2012/01/problem-with-libglso-on-64-bit-ubuntu.html

위의 링크를 참고하여 작성하였다.

Basler Camera acA2500-14gc 카메라를 리눅스 환경에서 다뤄보려고 한다.

해당 카메라는 GigE(Giga Ethernet)통신을 사용한다.

랜선을 통한 통신방법인데 나는 우분투를 듀얼부팅이 아닌 가상환경(VirtualBox)에 설치를 해두었기에

GigE통신을 사용하여 카메라를 연결하는데 어려움이 있었다.

우선 리눅스 환경에서 pylon에서 제공하는 패키지를 풀게되면

ipconfigrator 이라는 실행파일이 생기게 된다.

이를 실행시키면 위와 같은 창이 뜨게된다.

이 부분에 카메라의 정보가 떠야하는데 보다싶이 이더넷 정보만 있고 카메라에 대한 정보는

뜨지 않는걸 확인할 수 있다.(제대로 연결이 안됐기 때문)

그럼 제어판의 네트워크 환경으로 들어가 다음과 같이 설정해주도록 한다.

"VirtualBox Host-Only Network"의 IP주소를 192.168.137.1 로 고정해주고 서브넷 마스크는 255.255.255.0 으로

고정시켜주었다.

그럼 VirtualBox 프로그램 창의 좌측 상단의 "파일" 탭에서 "호스트 네트워크 관리자"를 클릭한다.

"수동으로 어뎁터 설정" 에서 IP주소와 서브넷 마스크를 Windows 네트워크 설정에서 지정해준 IP대로

맞게 되어있는지 확인하고 다르게 되어있다면 수정해준다.

이 때 우측 상단에 보이는 DHCP서버는 사용을 하지 않도록 체크박스를 해제해준다.

 VirtualBox 프로그램창의 "설정" "네트워크"에서 

"어뎁터에 브리지"로 다음과 같이 설정해 준 후 다시 Refresh를 눌러 새로고침을 하게 되면

이렇게 Not Reachable 이라는 문구와 함께 카메라가 인식은 된 듯 하지만 연결은 잘 되지 않는 상태가 된다.

이는 아마 해당 이더켓 포트에 대해서 virtualbox와 Windows에서 사용하는 IP가 다르기에 발생하는 오류가 아닐까 예상된다.

우분투의 네트워크 설정에서 아래와 같이 "옵션"에서 아래와 같이 설정

그 다음 우분투의 "설정"에서 "네트워크" 부분에 들어와 "옵션"을 선택한다

(이때 유선을 "켬"으로)

"일반" 탭에서는 위와 같이 설정한다.

"이더넷" 탭에서는 위와 같이 설정한다.

"IPv4 설정" 탭에서는 위와 같이 설정한다.

여기서 주소는 게이트웨이와 다름을 주의하자.

"IPv6 설정"탭은 위와 같이 설정한다.

이제 다시 "IPConfigurator"을 실행시킨다.

위와 같이 뜰 것인데 이때 좌측 하단의 "Static IP"를 선택한 후 아래와 같이 설정해준다.

그리고 새로고침을 누르게 되면 정상적으로 연결이 된다.

https://dbrang.tistory.com/1279

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윈도우 환경에서도 

연결이 잘 안될때는 좌측 하단의 고정IP를 활용한다.

ipconfig를 통해 이더넷 어뎁터의 IP주로솨 서브넷마스크를 입력해준다.

IP를 변경했더니 잘 연결되는 것을 확인할 수 있다.

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이 부분까지 되었으면 이제 와이파이까지 연결해보자.

VirtualBox에서

네트워크 어뎁터를 2개를 사용하는데 첫번째로는 NAT에 연결하고

어댑터2는 아래와 같이 연결한다.

(이 때 호스트 네트워크는 이 전 상태와 같이 유지한다.)

그리고 우분투의 실행창에서

WIFI에 관한 네트워크를 위와 같이 IP가 자동으로 설정되도록 하고 이더넷 부분에서 해당되는 이더넷을 선택해준다.

GigE 연결에 관련된 네트워크는 위와 같이 수동으로 IP를 설정해주고 이더넷 부분에서 해당되는 이더넷을 선택해준다.

바슬러 홈페이지에서 Linux용 파일을 다운받는다.

https://www.baslerweb.com/ko/sales-support/downloads/software-downloads/pylon-5-2-0-linux-arm-64-bit-debian/

위와 같이 패키지 파일이 받아진 것을 확인할 수 있다.

위의 패키지를 풀게되면

이렇게 에 디렉토리가 생성된 것을 확인할 수 있다.

여기에 샘플 예제가 있을 법 한데 이를 이용해서 출력해보자

카메라 영상을 출력하도록 하고자한다.

다만 일반적인 웹캠을 통해서가 아닌 Basler Camera(GigE)를 통해 출력해보자 한다.

https://www.baslerweb.com/ko/sales-support/downloads/software-downloads/#type=pylonsoftware;series=baslerace;os=windows64bit;version=all

위의 링크를 통해 Basler 카메라의 소프트웨어를 다운받도록 한다.

해당 파일을 다운받게 되면

"Development" 파일의 "Samples", "C++" 파일에 다양한 예제파일이 있는 것을 확인할 수 있다.

카메라를 연결한 후 해당 예제샘플을 실행시키면서 영상이 출력되는 예제파일을 사용하여

이를 내가 원하는 스타일에 맞게 수정하는 방향으로 진행하겠다.

우선 다양한 예제들 중 Grab 이라는 예제를 실행시켜보면 카메라 영상을 출력하는 것을 확인할 수 있다.

그럼 비주얼스튜디오로 빈프로젝트를 생성하고 해당 코드를 그대로 복사-붙여넣기 하여 동일한 내용을 입력하여준다.

그리고 잘 실행되는 예제파일의 프로젝트 속성을 그대로 가져온다.

C/C++ 의 "추가 포함 디렉터리"를 위와 같이 맞춰주고

링커의 "추가 라이브러리 디렉터리" 또한 위와 같이 맞추어준다.

그리고 실행을 시키게되면

위와 같은 에러가 출력될 수 있는데 이는 위에서 진행하였던 프로젝트 설정 과정에서 x64와 x86을 맞춰주지 않았기에

발생된 것이다.

Visual Studio의 상단에 위와 같은 부분이 있는데 이 곳을 x64로 맞추어주면 된다.

"새로 만들기"를 클릭

그리고 실행시키면 원래 제공받았던 샘플파일처럼 제대로 작동하게 된다.

그럼 이제 OpenCV를 이용하여 해당 영상을 처리하는 과정을 진행하도록 하겠다.

https://webnautes.tistory.com/1030

https://agiantmind.tistory.com/183

위의 두 블로그 글을 참고하였다.

우선 설치된 OpenCV가 있다면 새로 설치하는 과정에서 오류가 발생할 수 있으므로 기존의 OpenCV를 제거해준다.

$ pkg-config --modversion opencv

를 통해 기존의 openCV가 설치되어있는지 확인한다.

설치되어 있을 경우

위와 같이 설치된 OpenCV의 버전이 출력되게 되고

설치되어있지 않을 경우

위와 같은 내용이 출력되게 된다.

설치된 경우

$ sudo apt-get purge libope cv* python-opencv

$ sudo apt-get autoremove

과정을 통해 삭제하고 진행하도록 한다.

(설치되어있지 않은 경우 바로 진행하도록 한다.)

2. 기존 설치된 패키지 업그레이드

기존에 설치된 패키지들의 새로운 버전이 저장소에 있다면 리스트를 업데이트 하기 위해 실행한다.

또한 업그레이드를 진행하도록 한다.

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

3. OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치

OpenCV를 컴파일하는데 사용하는 것들이 포함된 패키지들을 설치한다.

$ sudo apt-get install build-essential cmake

$ sudo apt-get install pkg-config

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev

$ sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils

$ sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

$ sudo apt-get install libqt4-dev

$ sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libqt4-opengl.dev

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

$ sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy

(각 코드에 대한 자세한 내용은 위의 블로그에 자세히 설명되어있다)

4. OpenCV 설정과 컴파일 및 설치

소스코드를 저장할 임시 디렉토리를 생성하여 이동한다.

$ mkdir opencv

$ cd opencv

OpenCV 3.2.0 소스코드를 다운로드 받아 압축을 풀어준다.

$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.2.0.zip 

$ unzip opencv.zip

$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.2.0.zip 

$ unzip opencv_contrib.zip

3.2) OpenCV 빌드

$ cd opencv-3.2.0/

$ mkdir build

$ cd build

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=OFF -D WITH_IPP=OFF -D WITH_1394=OFF -D BUILD_WITH_DEBUG_INFO=OFF -D BUILD_DOCS=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D ENABLE_NEON=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.2.0/modules -D WITH_V4L=ON -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_XINE=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python2.7 -D PYTHON_INCLUDE_DIR2=/usr/include/x86_64-linux-gnu/python2.7 -D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so ../

컴파일을 시작하기 전에 사용중인 컴퓨터의 CPU 코어수를 확인한다.

$ cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc -l(알파벳 i가 아닌 l)

$ time make -j4(여기서 4는 코어수)

$ sudo make install

4. 설치확인

$ pkg-config --modversion opencv

$ pkg-config --libs --cflags opencv

5. 예제코드 실행

opencv디렉토리에

$ gedit Test.cpp

를 통해 코드를 입력한다.

#include <opencv/hughgui.h>

int main()
{
	IplImage *image = cvLoadImage("lena.jpeg");
    cvShowImage("Test", image);
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&image);
}

$ g++ -o imgvoew Test.cpp $(pkg-config --libs --cflags opencv)

$ ./imgview

가상머신을 통해 우분투에 접속하게되면

데스크탑의 경우 보통 랜선을 사용하기에 자동으로 이더넷 연결이 잡히게 된다.

따라서 USB동글을 통해 데스크탑에서 우분투의 와이파이에 접속하기 위한 방법을 간단히 정리하겠다.

처음 이더넷만 연결된 상태로 가상머신을 통해 우분투에 접속하게 되면

$ sudo lshw -C Network

를 입력할 경우 이더넷에 관련된 정보만 확인됨을 볼 수 있다.

따라서 가상머신의 환경설정을 통해 와이파이 연결이 잡힐 수 있도록 해주어야 한다.

위의 실행 화면 상단에 위치한 "설정"을 들어가 준다.

그 후 USB 탭에서 우측에 조그만하게 보이는  USB필터를 만드는 아이콘을 클릭하여 준다.

그럼 USB로 연결되어 있는 디바이스들의 목록이 확인되는데

여기서 USB 무선랜을 클릭하여 추가하여 준다.

마지막으로 "네트워크" 탭에서 위와 같이 무선랜을 설정하여 주면

우분투 실행시 와이파이가 잡히게 된다.

우분투를 실행하여 터미널창을 실행시키고

$ sudo lshw -C Network

위의 코드를 입력해보자.

무선랜에 대한 정보가 확인되는것을 볼 수 있다.

위의 결과에서

logical name: wlxe..... 부분이 인터페이스 이름이다.

또한 우측 상단의 인터넷 연결을 위한 아이콘을 클릭하면 위와 같이 와이파이 목록이 확인되는 것을 볼 수 있다.

$ iw <인터페이스 이름> link

을 입력하면 위의 결과와 같이 연결된 와이파이 정보가 확인되는 것을 알 수 있다.

우선 이 포스트는

https://webnautes.tistory.com/448

위의 포스트를 참고로 작성하였다.

http://releases.ubuntu.com/16.04/

위의 링크를 통해 64bit의 desktop image download

그리고 윈도우에서 2개의 OS가 실행될 수 있도록 아래 링크에서 VirtualBox를 다운로드 해준다.

https://www.virtualbox.org/

다운로드 완료 후 아래와 같이 실행되는 것을 확인할 수 있다.

상단부에 파란색 멍게같이 생긴 "새로 만들기" 를 클릭한 후 아래와 같이

설치할 우분투의 이름을 "이름" 부분에 작성하여 준다.

메모리(RAM)은 2G 정도로 지정해준다.

"지금 새 가상 하드 디스크 만들기" 를 진행하도록 한다.

그 다음 화면에서 "VDI" 를 선택하여 진행하도록 한다.

VHD는 마이크로소프트의 가상하드 디스크 기본 파일 포맷이며

VMDK는 VMware 의 가상하드 디스크 기본 파일 포맷이라고 한다.

다음 화면에서 하드 드라이브를 동적으로 할당할지, 고정된 크기로 할당할지 정하게 된다.

속도를 생각하면 "고정크기", 향후 디스크용량에 대하여 변경할 필요가 있을 것 같으면 "동적할당" 선택

그리고 나는 10GB의 크기로 설정하여 고정크기로 생성해 주었다.

마지막으로 "설정" 탭의 "고급" 으로 들어가 아래와 같이 "클립보드 공유" 와 "드래그 앤 드롭"을 양방향으로 설정하여 준다.

그리고 다시 "설정" 탭의 "시스템" 부분에서 아래와 같이 설정하여 준다.

부팅 순서에서 플로피디스크와 광디스크는 사용하지 않을 것 이므로 체크를 해제해주었다.

"프로세서"탭으로 이동하여 사용할 CPU의 갯수를 지정하여주고 실행제한을 설정하여 준다.

"가속"탭을 통해 그래픽 부분을 설정하여 준다.

이제 "저장소" 탭을 이용하여 CD모양의 + 아이콘을 클릭하여 주고 다운받은 우분투의 ISO이미지를 삽입.

그리고 "오디오" 탭의 오디오 입력 사용하기 를 체크하여 준다.

그럼 이제 "시작"을 눌러주도록 하자.