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OpenCVでDNN
OpenCVのVersion3.3以降から,標準でDeep Learning用途のライブラリ群(DNN)が追加されました. このページではそれらの使い方やサンプルの紹介をします.
- 動作環境:MacOS(10.13以降)
- OpenCV 3.4.1とOpenCV 3.4.2ではobject_detection.cpp のexampleに変更があり,homebrewの3.4.2ではyoloやssdがちゃんと動作しなくなっていました.そこで,最新のソースコードにて再度object_detection.cpp を動かしてみたところ,ちゃんとした結果が得られました.動作変だなったおもったら,やっぱ自分でコンパイルが一番なようです.
Openframeworksのaddonとしてdnnサンプルを利用できるようにしました。馬場のgithubからご参照ください。
Install
インストールには2種類あります.
- brewをつかう
- ソースコードをコンパイル
brewをつかう
Homebrewからまずはhomebrewのインストールを行ってください. その後ターミナルで,
$ brew install opencv
でbrew上での最新バージョンのopencvがインストールされます.
ソースコードからコンパイル
brewのバージョンによらず,最新版を試したいときに有効です.cmakeを使うので,上記同様にbrewのインストールを行っておいてください.opencv.orgから最新版のopencvのソースコードをダウンロードします.現時点(平成30年9月11日)では3.4.3が最新版です.ダウンロード,解凍が終わったらターミナルを開いて展開したディレクトリに移動します.
$ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make $ make install
以上の手順で,/usr/local/optに opencvライブラリ一式がインストールされます.cmakeやmake時にエラーがでたら適時brewでパッケージを追加してください.なお,cmakeの際にオプションを指定することができます.
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<opencv_contribへのパス> // contribを一緒にビルドするオプション -DBUILD_opencv_world=ON // スタティックリンク(全部まとまったライブラリ)をビルドするオプション
あたりは,抑えておくと良いでしょう.
次にsampleをコンパイルします.
$ cd ../samples $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make
以上で,opencv-3.4.3/samples/build 以下に dnn というディレクトリの中に実行可能なdnnのファイルが確認できます. 生成された実行ファイル一覧は下記の通り.
example_dnn_classification example_dnn_object_detection example_dnn_segmentation example_dnn_colorization example_dnn_openpose example_dnn_text_detection
modelデータの一括ダウンロード
実行にあたり,事前に必要なmodelデータを一括ダウンロードしておくとよいです(容量に余裕があれば).
$ wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_extra/master/testdata/dnn/download_models.py $ python download_models.py
もしくは下記gitにモデル一覧が載っているので,こちらから個別にdownloadしてもよいでしょう.