RaspberryPi 3B+とIntel Movidius Compute Stickで、サンプルコードを動かす

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RaspberryPi 3B+とIntel Movidiusで、サンプルコードを動かす!

前の記事こんなのを書きました。macOSでMovidiusの動作を試したい人はこの記事をお読みください、きっとお役に立ちます!

macOS Mojave VirtualBox Ubuntu 16.04 で Intel Movidiusを動かす方法!

Raspberry Piでの試行錯誤

その後ちょっとRaspbery Piと繋いて、実験してみました。うまくいきませんでした。

そのために、新しい Raspberry Pi 3B+も調達したりしていました。

こんな感じで繋いて

新しいRaspberryPiでコンパイルしても


Raspberry Piで色々エラーに遭遇してできなくて、macOS Mojave + VitrualBox + Ubuntu 16.04でMovidiusのサンプルコードを動かすことができるようになったのです。

その後、もう一度、フレッシュな(Raspbian Stretch)SDカードを用意して、最初からやり直しましたら、全部うまく行きました!

この記事では、RaspberryPi 3B+でIntel Movidiusを動かす必要なものをインストール手順などを説明していきます。

まず、もちろんRaspbianです

microSDのOSの用意はこちらの記事をご参照ください。

Raspberry Pi OSインストール

次は、キーボード、マウス、ディスプレー、電源、一式繋げて、Raspberry Piを起動して、必要な設定を終わらせましょう。

 

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#raspberrypi #raspberrypi3 #movidius #iot #ai #deeplearning a better USB cable solution

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必要があれば、

も実行して、システムを最新の状態にしておいてください。

今回必要なのはRaspbian の Stretchです。

SDカードの容量は最低16GB私が32GBを使っています。32GBをお勧めします。

swapfile sizeの増大

NCSDK と OpenCVのインストールをするに下記のコマンドを実行して

このように

設定しましよう!

それから

実行して、swapsizeを確認しましょう。2047になっているはずです。

私は、1回目、ここをswapsizeを設定せずに、100のままでmake installをした時に、やはり、何回もフリーズしたりして、結果としても意味不明なエラーになり、うまくサンプルコードを実行できませんでした。

このステップを忘れずに、必ず実施してください。

ncsdkインストール

ncsdkはv2.xもでていますが、今Raspberry Piでは2.xは正常に動作しない可能性がありますので、1.xのバージョンにしてください。

インストールと作業用のフォルダを一応作りましょう

私はworkspaceにしています。

次は workspaceに入って後続の作業をします。これから、tensorflowとOpenCVのインストール作業もこのフォルダで実施しましょう。

それから

で、インストールをしてください。Raspberry Pi 3Bだと、2,3時間がかかる気がします。3B+の方では、一時間程度で完了できます。(正確に計測しているわけではなく、あくまでも感覚値です、ご参考になればと思います。)

make install完了後、そのままのTerminalでは、サンプルコードの実行ができません。

別のTerminalのウィンドウを開いてコマンドを実行してください。(意外とハマります。笑)

今回は、インストールはtensorflowがインストールされないようなので、あとで、手動でtensorflowをインストールします。

Tensorflowのインストール

コンパイル済みのものをインストールしましょう!

https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases

数分間で完了します。(Raspberry Pi 3B+で)

OpenCVのインストール

こちらもコンパイル済みのものをインストールをしましょう!

ldconfigは共有ライブラリの依存関係情報を更新します。

数分間で完了します(Raspberry Pi 3B+で)

これで準備万端です!

サンプルコードのダウンロード・実行

movidiusを使ったサンプルコードはこちらにまとめてあります。

https://github.com/movidius/ncappzoo

こちらも、同じように、バージョンV2.x系ではなく、v1.x系を使ってください。(workspaceフォルダにcloneしましょう。)

cloneが完了しましたら、workspace/ncappzoo/apps/にたくさんのサンプルコードが入っています。

その中のsecurity-camフォルダに入って

を実行してみてください!

 

最後ですが、全てのインストールやコンパイル作業が終わりましたら、上のswapfile sizeを最初の100に戻した方が良いです。

そうでないと、SDカードの寿命が縮むらしいです。

まとめ

前の数日間、Raspberry Piにインストールはできたようですが、なかなかうまくサンプルコードを実行できなくて、諦めかけていましたが、macOSで動作確認ができて、もう一回やって、よかったでう。

上のサンプルコード以外も他も全部実行できるはずです!

これから、サンプルコードを噛み砕いて、理解して、消化したら、色々手を加えて実験したいと思います。

顔認識や、物体検出など、最近機械学習やディープラーニングの技術の成熟によって大分簡単にできるようになりましたが、やはり、自分で動かしてみて、ソースコードをいじるのが一番の勉強ですし、一番楽しいですよね!

また、新しい知見がありましtがら、共有します!

ではまた!

Google AIY Vision Kit Raspberry Pi Zero WH簡単人工知能体験!(Python)

 

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