Build Opencv3.4 by docker in Raspberry pi - 在树莓派上通过docker编译opencv3.4.1

采用docker编译如下：

为了能在docker执行的时候加速，采用了--build-arg参数，设定了代理地址

在X86上编译如下：

docker build –build-arg HTTP_PROXY=http://192.168.16.254:1080 –build-arg HTTPS_PROXY=http://192.168.16.254:1080 -t jermine/opencv:alpine -f Dockerfile.alpine .

在ARM64上编译操作如下

docker build -t jermine/opencv:alpine-arm64-3.4.1 -f Dockerfile.alpine –build-arg HTTP_PROXY=http://192.168.16.254:1080 –build-arg HTTPS_PROXY=http://192.168.16.254:1080 .

环境变量配置如下：

export OPENCV_DIR=/opt/opencv
export LIBGPUARRAY_DIR=/opt/libgpuarray
export NUM_CORES=8
export NB_UID=1000
export CLONE_TAG=1.0
export OPENCV_VERSION=3.4.1
export OPENCL_ENABLED=OFF

需要的库如下：

apt install g++ python3 python3-dev build-essential cmake pkg-config libprotobuf-dev protobuf-compiler libopencv-dev


wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 

python3 get-pip.py

Cmake的配置如下：

    
    -D BUILD_opencv_xfeatures2d=OFF \
    -D BUILD_opencv_world=OFF \

    cmake \
    -D PYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \
    -D WITH_CUDA=OFF \
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON \
    -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
    -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(which python3) \
    -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5m \
    -D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so \
    -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=$OPENCV_DIR/opencv_contrib-$OPENCV_VERSION/modules \
    -D WITH_TBB=ON \
    -D WITH_PTHREADS_PF=ON \
    -D WITH_OPENNI=OFF \
    -D WITH_OPENNI2=ON \
    -D WITH_EIGEN=ON \
    -D BUILD_DOCS=ON \
    -D BUILD_TESTS=ON \
    -D BUILD_PERF_TESTS=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON \
    -D WITH_OPENCL=$OPENCL_ENABLED \
    -D USE_GStreamer=ON \
    -D WITH_GDAL=ON \
    -D WITH_CSTRIPES=ON \
    -D ENABLE_FAST_MATH=1 \
    -D WITH_OPENGL=ON \
    -D WITH_QT=OFF \
    -D WITH_IPP=ON \
    -D WITH_FFMPEG=ON \
    -D WITH_V4L=ON .. && \
    make -j4 && \
    make install && \
    ldconfig && \
    
    

具体参照我的Github源码

K8s on Raspberry Pi

配置环境步骤如下：

安装kubeadm必要的软件

apt install socat ebtables ethtool

安装相关的软件

主要软件有：

kubeadm_1.10.2-00_arm64 、kubectl_1.10.2-00_arm64 、kubelet_1.10.2-00_arm64 、kubernetes-cni_0.6.0-00_arm64

Set Mirrors for Pi - 树莓派配置加速镜像

执行如下命令完成配置

root@raspi:/home/pi# cat > /etc/apt/sources.list
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi
#deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

然后执行

sudo apt update

Setup Docker for Pi - 树莓派安装docker

安装步骤

先下载对应的deb包：

wget https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/bionic/pool/stable/arm64/docker-ce_18.06.0~ce~3-0~ubuntu_arm64.deb 

通过dpkg进行安装

直接 dpkg -i *.deb 进行安装

然后设置开机启动

systemctl enable docker

配置镜像加速：

cat > /etc/docker/daemon.json
{
    "registry-mirrors": [
        "https://2nmcv9vp.mirror.aliyuncs.com"
    ],
    "insecure-registries": []
}

重启服务

systemctl restart docker

Call Opencv Used Python3 - 通过docker在python3.6下调用opencv3.4.1

根据之前build好的镜像，启动容器

启动一个带有python3.6 和 opencv3.4.1的环境

docker run -itd --name cv -v `pwd`/app:/app --net host -w /app jermine/opencv:alpine-arm64

进入容器

docker exec -it cv sh

解决树莓派交换空间的问题

今天在树莓派编译一个较大的C项目时发现每次编译到43之后速度会特别慢并且死机，百度之后发现可能是交换空间不足，增加1G交换空间后才解决死机问题。

Make an Alpine Docker Image

步骤：

运行如下代码获取基础镜像

docker pull jermine/alpine

Dockerfile 源码参考：https://github.com/JermineHu/docker-alpine-armhf

基于基础镜像可以安装alpine是所有软件，然后构建一个运行环境，比如