Jetson TK1 で OpenCV を使って顔認識

Jetson TK1 で，カメラで撮影した映像に対して OpenCV を使って顔認識を行うところまでの手順について紹介します．

NVIDIA からは，コンパイル済の OpenCV のパッケージも用意されていますが，ここではソースからインストールすることにします．

準備
CUDA 準備
OpenCV のビルドに必要なツール・ライブラリのインストール
OpenCV のダウンロードと解凍
ビルドとインストール
顔認識サンプルアプリの実行
参考文献

準備

以下のものが必要になります．

USB 接続できる WEB カメラ

特殊なものでなければ何でも良いです．

CUDA 準備

参考文献に記載した「Jetson TK1 support」経由で，Jetson TK1 用の CUDA (CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel -19.2) をダウンロードしたあと，次のコマンドを実行します．

$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-samples-6-0
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0
$ sudo usermod -a -G video $USER

$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda-samples-6-0

$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0

$ sudo usermod -a -G video $USER

ライブラリを参照できるように環境変数を設定します．適宜シェルの設定ファイルに追記．(Zsh なら， ~/.zshenv)

export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH

1 2	export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH

OpenCV のビルドに必要なツール・ライブラリのインストール

ここからは，Linux に OpenCV をインストールする場合と同じ手順になります．

$ sudo apt-get install build-essential make cmake cmake-curses-gui g++
$ sudo apt-get install libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev
$ sudo apt-get install libv4l-dev
$ sudo apt-get install libeigen3-dev
$ sudo apt-get install libglew1.6-dev
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

$ sudo apt-get install build-essential make cmake cmake-curses-gui g++

$ sudo apt-get install libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev

$ sudo apt-get install libv4l-dev

$ sudo apt-get install libeigen3-dev

$ sudo apt-get install libglew1.6-dev

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

OpenCV のダウンロードと解凍

OpenCV のページから最新版をダウンロードします．

$ wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.9/opencv-2.4.9.zip
$ unzip opencv-2.4.9.zip

1 2	$ wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.9/opencv-2.4.9.zip $ unzip opencv-2.4.9.zip

ビルドとインストール

cmake のオプションに， -DBUILD_EXAMPLES=ONをつけて，サンプルもコンパイルするようにします．完了するまで30分程度かかります．

$ mkdir build
$ cd opencv-2.4.9
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN="3.2" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=ON ..
$ sudo make -j4 install

$ mkdir build

$ cd opencv-2.4.9

$ mkdir build

$ cd build

$ cmake -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN="3.2" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=ON ..

$ sudo make -j4 install

ライブラリを参照できるように環境変数を設定します．

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib/

1	export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib/

顔認識サンプルアプリの実行

WEB カメラを接続した後，以下のコマンドを実行します．

$ ./bin/gpu-example-cascadeclassifier --camera 0 --cascade ../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml

1	$ ./bin/gpu-example-cascadeclassifier --camera 0 --cascade ../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml

冒頭のような画面が表示され，顔を認識すると四角い枠が描画されます．

参考文献

Jetson TK1 support: NVIDIA から公式に提供される Jetson TK1 関係の配布物がまとめられています．
Jetson/Installing CUDA: Jetson TK1 への CUDA のインストール方法が説明されています．
Jetson/Installing OpenCV: Jetson TK1 への OpenCV のインストール方法が説明されています．