One Step Closer

아래 내용은 docker container로 ubuntu 18.0.4 버전을 이용하여 설치하며 작성한 내용입니다.

1. opencv 버전 확인 및 삭제
 1.1 버전확인

  # pkg-config --modversion opencv  

 1.2 패키지 삭제

  # sudo apt-get purge libopencv* python-opencv

  # sudo apt-get autoremove

 1.3 잔여 파일 삭제

  # sudo find /usr/local/ -name "*opencv*" -exec rm -i {} \;

2. 전 패키지 업데이트
  2.1 저장소 업데이트

   # sudo apt-get update

  2.2 패키지 업데이트

   # sudp apt-get upgrade

3. OpenCV 컴파일 패키지 설치
  3.1 cmake 설치

   # sudo apt-get install build-essential cmake

  3.2 pkg-config 설치

   # sudo apt-get install pkg-config

  3.3 Image 파일 R/W를 위한 패키지 설치

   # sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev

  3.4 Codec Video R/W를 위한 패키지 설치

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

  3.5 실시간 비디오 캡쳐를 위한 API 설치

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

  3.6 GStreamer 설치(비디오 스트리밍 라이브러리)

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

  3.7 gtk 설치(윈도우 등을 생성)

   # sudo apt-get install libgtk2.0-dev

  3.8 OpenGL 지원하기 위한 라이브러리 설치

   # sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev

  3.9 Numpy 설치

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

  3.10 기타 필요 패키지 설치

   # apt-get install wget unzip vim

4. OpenCV 설정, 컴파일, 설치
  4.1 임시 경로 생성

   # mkdir opencv && cd opencv; 

  4.2 Opencv 4.2 다운로드 및 압축 풀기

   # wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.2.0.zip && unzip opencv.zip

  4.3 opencv_contrib(extra modules) 소스코드를 다운 및 압축 해제

   # wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.2.0.zip && unzip ./opencv_contrib.zip

  4.4 opencv build

   # cd opencv-4.2.0 && mkdir build && cd build 

  4.6 cmake를 이용하여 Makefile 생성

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 WITH_QT=OFF \

-D WITH_GTK=ON \

-D WITH_OPENGL=ON \

-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.2.0/modules \

-D WITH_V4L=ON  \

-D WITH_FFMPEG=ON \

-D WITH_XINE=ON \

-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \

-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ../

  4.7 rfs에 설치

   # sudo make install

  4.8 파일 확인

   # cat /etc/ld.so.conf.d/*

    4.8.1 /usr/local/lib 이 추가되지 않았을 경우 추가 필요

     #  sudo sh -c 'echo '/usr/local/lib' > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf' && sudo ldconfig

  4.9 설치 확인

     # python3

Python 3.8.10 (default, Nov 26 2021, 20:14:08) 

[GCC 9.3.0] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

cv2>>> cv2.__version__

'4.2.0'

>>>

     4.9.1 만약 다른 버전이 나올 경우 cv2 디렉토리 삭제 및 retry

       # sudo rm -rf ~ /.local/lib/python3.6/site-packages/cv2

출처 : https://webnautes.tistory.com/1186

1. 설치 
   1.1 설치 경로 : https://www.anaconda.com/products/individual
   1.2 shell file 권한 및 실행
       $ chmod +x Anaconda*.sh && ./Anaconda*.sh
   
2. 관리
   2.1 conda version 확인
       $ conda --version
   2.2 사용 가능한 python 버전 확인
       $ conda search python
   2.3 conda 생성
       $ conda create -n python36conda python=3.6
   2.4 conda 활성화
       $ conda activate python36conda
   2.5 conda 삭제
       $ conda env remove -n python36conda
   2.6 환경 yml 파일로 부터 만들기(yml의 name 필드로 환경 이름이 새로 생성됨)
       $ conda env create -f env.yml
   2.7 conda 환경 yml 파일로 exporting
       $ conda env export > environment.yaml 

True Positive  : 

    + 긍정적 참

    + A를 찾아야 하는데 A가 들어왔을때 A라고 답변함(긍정할 것을 긍정함)

    + 찾아야 할 것을 잘 찾음
True Negative  : 

    + 부정적 참

    + A를 찾아야 하는데 B가 들어왔을때 B라고 답변함(부정할 것을 부정함)

    + 찾지 말아야 할 것을 찾지 않음
False Positive : 

    + 긍정적 거짓

    + A를 찾아야 하는데 A가 들어왔는데 B라고 답변함(긍정할 것을 부정함)

    + 찾아야 할 것을 찾지 않음
Fase Negative  : 

    + 부정적 거짓

    + A를 찾아야 하는데 B가 들어왔는데 A라고 답변함(부정할 것을 긍정함)

    + 찾지 않아야 할 것을 찾음



Accuracy : 

    + True Positive / Total dataset 
    + 전체 시도 횟수 중 참의 값 즉 정답률
    + Data들의 결과가 Balence 할 때에 유용함

Recall : 

    + True Positive / Total Given Data(True Positive + False Positive)
    + 주어진 전체 값들 중에서 정답률(A부터 D까지 주어졌을 때에 A를 찾을 확률)

Precision : 

    + True Positive / Total Dataset(True Positive + False Negative)
    + 특정 값에 대해서 예측한 값들 중에서 정답률(A만 주어졌을 때에 A라고 찾을 확률)

F1 Score : 

    + 2 X ((Precision X Recall) / (Precision + Recall))
    + Data가 Balence하지 않을때에 Accuracy보다 더 유용함(Harmonic mean/average)
    + Precision과 Recall의 조화평균

IoU :

    + True Positive / (True Positive+False Positive+False Negative)
    + 찾은것(정답이든 아니든) 중에 실제 정답률

AP : 

    + PR곡선(Precision, Recall)을 그렸을떄, 근사되는 넓이

mAP : 

    + (class1 AP + class2 AP + ... + classN AP)/N

현재 활성화된 컨테이너 확인

모든 활성화된 컨테이너 확인

컨테이너 삭제
방법 1 :

방법 2 :

이미지 리스트

이미지 삭제

컨테이너 삭제 까지 일괄 동작

이미지 생성(빌드)
방법 1(정해진 이름으로 생성)

방법 2(Random 이름으로 생성)

Container 생성

중지된 Container 재시작

Container 재접속

NFS 연결이 특정 서버에서만 안되는 현상을 발견하였다.

Tcpdump를 떠보니 특정 단계까지만 진행 후 다시 처음부터 재시도가 반복되는것이 확인 되었다.

저 단계까지만 진행하고 동일한 단계를 계속 반복하여 저 패킷이 뭔가 봤더니 Server Response Packet인데

내용을 보니 지원 버전이 아닌 버전으로 요청하는게 확인되었다.

Response에서는 최소 3, 최대 4버전까지 지원한다고 하지만 장비에서는 계속 2버전의 연결을 요청하여 Terminate시켜지고 다시 재 접속을 반복하는 것이었다.

서버에서는 아래의 명령어로 몇버전의 nfs 서비스가 구동되는지 확인 가능하다.

2버전이 없는것이 확인된다.

/etc/default/nfs-kernel-server 파일에 아래와 같은 옵션을 추가해준다

그다음 서비스를 Restart 시켜준다

다시 현재 서비스 되는 버전을 확인한다.

Version 2에 대해 서비스가 추가되는 것이 확인되었다.

이전에 NFS 연결이 안되던 장비에서 정상적으로 NFS 연결이 되는 것을 확인한다.