मैं ऑपरेटिंग सिस्टम के डेवलपर्स में से एक हूं एमबॉक्स, और इस लेख में मैं इस बारे में बात करूंगा कि मैं कैसे STM32746G बोर्ड पर OpenCV चलाने में कामयाब रहा।

यदि आप एक खोज इंजन में "STM32 बोर्ड पर OpenCV" टाइप करते हैं, तो आप काफी कुछ ऐसे लोगों को ढूंढ सकते हैं जो STM32 बोर्डों या अन्य माइक्रोकंट्रोलर्स पर इस लाइब्रेरी का उपयोग करने में रुचि रखते हैं।
ऐसे कई वीडियो हैं, जिन्हें नाम से देखते हुए, यह प्रदर्शित करना चाहिए कि क्या आवश्यक है, लेकिन आमतौर पर (सभी वीडियो जो मैंने देखे थे) STM32 बोर्ड पर, केवल कैमरे से छवि प्राप्त की गई थी और परिणाम स्क्रीन पर प्रदर्शित किया गया था, और छवि प्रसंस्करण स्वयं या तो एक नियमित कंप्यूटर पर, या अधिक शक्तिशाली बोर्डों (उदाहरण के लिए, रास्पबेरी पाई) पर किया गया था।

मुश्किल क्यों है?

खोज प्रश्नों की लोकप्रियता को इस तथ्य से समझाया गया है कि OpenCV सबसे लोकप्रिय कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी है, जिसका अर्थ है कि अधिक डेवलपर इससे परिचित हैं, और एक माइक्रोकंट्रोलर पर डेस्कटॉप-तैयार कोड चलाने की क्षमता विकास प्रक्रिया को बहुत सरल बनाती है। लेकिन इस समस्या को हल करने के लिए अभी भी लोकप्रिय तैयार व्यंजन क्यों नहीं हैं?

छोटे शॉल पर OpenCV का उपयोग करने की समस्या दो विशेषताओं से संबंधित है:

यदि आप लाइब्रेरी को मॉड्यूल के न्यूनतम सेट के साथ भी संकलित करते हैं, तो यह बहुत बड़े कोड (निर्देशों के कई मेगाबाइट) के कारण उसी STM32F7Discovery (यहां तक कि OS को ध्यान में रखे बिना) की फ्लैश मेमोरी में फिट नहीं होगा।
लाइब्रेरी स्वयं सी ++ में लिखी गई है, जिसका अर्थ है
- सकारात्मक रनटाइम के लिए समर्थन की आवश्यकता है (अपवाद, आदि)
- LibC/Posix के लिए थोड़ा समर्थन, जो आमतौर पर एम्बेडेड सिस्टम के लिए OS में पाया जाता है - आपको एक मानक प्लस लाइब्रेरी और एक मानक STL टेम्पलेट लाइब्रेरी (वेक्टर, आदि) की आवश्यकता होती है।

एम्बॉक्स में पोर्ट करना

हमेशा की तरह, किसी भी प्रोग्राम को ऑपरेटिंग सिस्टम में पोर्ट करने से पहले, इसे उस रूप में बनाने की कोशिश करना एक अच्छा विचार है, जिसमें डेवलपर्स ने इसका इरादा किया था। हमारे मामले में, इसमें कोई समस्या नहीं है - स्रोत कोड पर पाया जा सकता है GitHubपुस्तकालय सामान्य सेमेक के साथ जीएनयू/लिनक्स के तहत बनाया गया है।

अच्छी खबर यह है कि OpenCV को बॉक्स से बाहर एक स्थिर लाइब्रेरी के रूप में बनाया जा सकता है, जिससे पोर्टिंग आसान हो जाती है। हम एक मानक विन्यास के साथ एक पुस्तकालय एकत्र करते हैं और देखते हैं कि वे कितनी जगह लेते हैं। प्रत्येक मॉड्यूल एक अलग पुस्तकालय में एकत्र किया जाता है।

> size lib/*so --totals
   text    data     bss     dec     hex filename
1945822   15431     960 1962213  1df0e5 lib/libopencv_calib3d.so
17081885     170312   25640 17277837    107a38d lib/libopencv_core.so
10928229     137640   20192 11086061     a928ed lib/libopencv_dnn.so
 842311   25680    1968  869959   d4647 lib/libopencv_features2d.so
 423660    8552     184  432396   6990c lib/libopencv_flann.so
8034733   54872    1416 8091021  7b758d lib/libopencv_gapi.so
  90741    3452     304   94497   17121 lib/libopencv_highgui.so
6338414   53152     968 6392534  618ad6 lib/libopencv_imgcodecs.so
21323564     155912  652056 22131532    151b34c lib/libopencv_imgproc.so
 724323   12176     376  736875   b3e6b lib/libopencv_ml.so
 429036    6864     464  436364   6a88c lib/libopencv_objdetect.so
6866973   50176    1064 6918213  699045 lib/libopencv_photo.so
 698531   13640     160  712331   ade8b lib/libopencv_stitching.so
 466295    6688     168  473151   7383f lib/libopencv_video.so
 315858    6972   11576  334406   51a46 lib/libopencv_videoio.so
76510375     721519  717496 77949390    4a569ce (TOTALS)

जैसा कि आप अंतिम पंक्ति से देख सकते हैं, .bss और .data ज्यादा जगह नहीं लेते हैं, लेकिन कोड 70 MiB से अधिक है। यह स्पष्ट है कि यदि यह स्थिर रूप से किसी विशिष्ट एप्लिकेशन से जुड़ा हुआ है, तो कोड कम हो जाएगा।

आइए यथासंभव अधिक से अधिक मॉड्यूल निकालने का प्रयास करें ताकि एक न्यूनतम उदाहरण इकट्ठा किया जा सके (जो, उदाहरण के लिए, केवल OpenCV संस्करण को आउटपुट करेगा), इसलिए हम देखते हैं cmake .. -LA और जो कुछ भी बंद हो जाता है उसे विकल्पों में बंद कर दें।

        -DBUILD_opencv_java_bindings_generator=OFF 
        -DBUILD_opencv_stitching=OFF 
        -DWITH_PROTOBUF=OFF 
        -DWITH_PTHREADS_PF=OFF 
        -DWITH_QUIRC=OFF 
        -DWITH_TIFF=OFF 
        -DWITH_V4L=OFF 
        -DWITH_VTK=OFF 
        -DWITH_WEBP=OFF 
        <...>

> size lib/libopencv_core.a --totals
   text    data     bss     dec     hex filename
3317069   36425   17987 3371481  3371d9 (TOTALS)

एक ओर, यह पुस्तकालय का केवल एक मॉड्यूल है, दूसरी ओर, यह कोड आकार के लिए संकलक अनुकूलन के बिना है (-Os). ~3 MiB कोड अभी भी काफी है, लेकिन पहले से ही सफलता की आशा देता है।

एमुलेटर में चलाएँ

एमुलेटर पर डिबग करना बहुत आसान है, इसलिए पहले सुनिश्चित करें कि लाइब्रेरी qemu पर काम करती है। एक अनुकरणीय मंच के रूप में, मैंने इंटीग्रेटर/सीपी चुना, क्योंकि सबसे पहले, यह एआरएम भी है, और दूसरी बात, एमबॉक्स इस प्लेटफॉर्म के लिए ग्राफिक्स आउटपुट का समर्थन करता है।

Embox में बाहरी पुस्तकालयों के निर्माण के लिए एक तंत्र है, इसका उपयोग करके हम OpenCV को एक मॉड्यूल के रूप में जोड़ते हैं (स्थैतिक पुस्तकालयों के रूप में "न्यूनतम" निर्माण के लिए सभी समान विकल्पों को पास करते हुए), उसके बाद मैं एक साधारण एप्लिकेशन जोड़ता हूं जो इस तरह दिखता है:

version.cpp:

#include <stdio.h>
#include <opencv2/core/utility.hpp>

int main() {
    printf("OpenCV: %s", cv::getBuildInformation().c_str());

    return 0;
}

हम सिस्टम को इकट्ठा करते हैं, इसे चलाते हैं - हमें अपेक्षित आउटपुट मिलता है।

root@embox:/#opencv_version                                                     
OpenCV: 
General configuration for OpenCV 4.0.1 =====================================
  Version control:               bd6927bdf-dirty

  Platform:
    Timestamp:                   2019-06-21T10:02:18Z
    Host:                        Linux 5.1.7-arch1-1-ARCH x86_64
    Target:                      Generic arm-unknown-none
    CMake:                       3.14.5
    CMake generator:             Unix Makefiles
    CMake build tool:            /usr/bin/make
    Configuration:               Debug

  CPU/HW features:
    Baseline:
      requested:                 DETECT
      disabled:                  VFPV3 NEON

  C/C++:
    Built as dynamic libs?:      NO
< Дальше идут прочие параметры сборки -- с какими флагами компилировалось,
  какие модули OpenCV включены в сборку и т.п.>

अगला कदम कुछ उदाहरण चलाना है, अधिमानतः डेवलपर्स द्वारा स्वयं पेश किए गए मानक में से एक। आपकी साइट पर. मैंने चुना सीमा डिटेक्टर कैनी.

परिणाम के साथ छवि को सीधे फ्रेम बफर में प्रदर्शित करने के लिए उदाहरण को थोड़ा फिर से लिखना पड़ा। मुझे यह करना पड़ा, क्योंकि। समारोह imshow() क्यूटी, जीटीके और विंडोज इंटरफेस के माध्यम से छवियां खींच सकते हैं, जो निश्चित रूप से एसटीएम 32 के लिए कॉन्फ़िगरेशन में नहीं होंगे। वास्तव में, क्यूटी को STM32F7Discovery पर भी चलाया जा सकता है, लेकिन इस पर एक अन्य लेख में चर्चा की जाएगी 🙂

एक संक्षिप्त स्पष्टीकरण के बाद, एज डिटेक्टर का परिणाम किस प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है, हमें एक छवि मिलती है।

मूल चित्र

परिणाम

STM32F7Discovery पर चल रहा है

32F746GDISCOVERY पर कई हार्डवेयर मेमोरी सेक्शन हैं जिनका हम एक या दूसरे तरीके से उपयोग कर सकते हैं

320किबी रैम
छवि के लिए 1MiB फ्लैश
8 एमआईबी एसडीआरएएम
16 एमआईबी क्यूएसपीआई नंद फ्लैश
माइक्रोएसडी कार्ड स्लॉट

छवियों को संग्रहीत करने के लिए एक एसडी कार्ड का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन न्यूनतम उदाहरण चलाने के संदर्भ में, यह बहुत उपयोगी नहीं है।
डिस्प्ले का रिज़ॉल्यूशन 480 × 272 है, जिसका अर्थ है कि फ्रेमबफ़र मेमोरी 522 बिट्स की गहराई पर 240 बाइट्स होगी, अर्थात। यह रैम के आकार से अधिक है, इसलिए फ्रेमबफर और हीप (जो इमेज और सहायक संरचनाओं के लिए डेटा स्टोर करने के लिए ओपनसीवी सहित आवश्यक होगा) एसडीआरएएम में स्थित होगा, बाकी सब कुछ (स्टैक और अन्य सिस्टम जरूरतों के लिए मेमोरी) ) रैम में जाएगा।

यदि हम STM32F7Discovery के लिए न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन लेते हैं (पूरे नेटवर्क को फेंक दें, सभी आदेश, ढेर को जितना संभव हो उतना छोटा करें, आदि) और वहां उदाहरणों के साथ OpenCV जोड़ें, आवश्यक मेमोरी निम्नानुसार होगी:

   text    data     bss     dec     hex filename
2876890  459208  312736 3648834  37ad42 build/base/bin/embox

उन लोगों के लिए जो बहुत परिचित नहीं हैं कि कौन से खंड कहां जाते हैं, मैं समझाऊंगा: में .text и .rodata निर्देश और स्थिरांक (मोटे तौर पर बोलना, केवल पढ़ने के लिए डेटा) में निहित हैं .data डेटा परिवर्तनशील है, .bss "अशक्त" चर हैं, जो, फिर भी, एक जगह की आवश्यकता है (यह खंड "रैम" जाएगा)।

अच्छी खबर यह है कि .data/.bss फिट होना चाहिए, लेकिन साथ .text परेशानी यह है कि छवि के लिए केवल 1MiB मेमोरी है। बाहर फेंका जा सकता है .text उदाहरण से तस्वीर और इसे पढ़ें, उदाहरण के लिए, एसडी कार्ड से स्टार्टअप पर मेमोरी में, लेकिन Fruits.png का वजन लगभग 330KiB है, इसलिए यह समस्या का समाधान नहीं करेगा: अधिकांश .text OpenCV कोड के होते हैं।

मोटे तौर पर, केवल एक चीज बची है - कोड के एक हिस्से को QSPI फ्लैश पर लोड करना (इसमें सिस्टम बस में मेमोरी मैप करने के लिए ऑपरेशन का एक विशेष मोड है, ताकि प्रोसेसर इस डेटा को सीधे एक्सेस कर सके)। इस मामले में, एक समस्या उत्पन्न होती है: सबसे पहले, QSPI फ्लैश ड्राइव की मेमोरी डिवाइस को रिबूट करने के तुरंत बाद उपलब्ध नहीं होती है (आपको मेमोरी-मैप्ड मोड को अलग से इनिशियलाइज़ करने की आवश्यकता होती है), और दूसरी बात, आप इस मेमोरी को "फ़्लैश" नहीं कर सकते एक परिचित बूटलोडर।

परिणामस्वरूप, यह निर्णय लिया गया कि सभी कोड को QSPI में लिंक किया जाए, और इसे स्व-लिखित लोडर के साथ फ्लैश किया जाए जो TFTP के माध्यम से आवश्यक बाइनरी प्राप्त करेगा।

परिणाम

इस लाइब्रेरी को एमबॉक्स में पोर्ट करने का विचार लगभग एक साल पहले आया था, लेकिन इसे बार-बार विभिन्न कारणों से स्थगित कर दिया गया था। उनमें से एक libstdc++ और मानक टेम्पलेट लाइब्रेरी के लिए समर्थन है। एमबॉक्स में सी ++ सपोर्ट की समस्या इस लेख के दायरे से बाहर है, इसलिए यहां मैं केवल इतना कहूंगा कि हम इस लाइब्रेरी के काम करने के लिए सही मात्रा में इस सपोर्ट को हासिल करने में कामयाब रहे 🙂

अंत में, इन समस्याओं को दूर किया गया (कम से कम OpenCV उदाहरण के काम करने के लिए पर्याप्त), और उदाहरण चला। कैनी फ़िल्टर का उपयोग करके बोर्ड को सीमाओं की खोज करने में 40 सेकंड का समय लगता है। यह, निश्चित रूप से, बहुत लंबा है (इस मामले को कैसे अनुकूलित किया जाए, इस पर विचार हैं, सफलता के मामले में इस बारे में एक अलग लेख लिखना संभव होगा)।

हालाँकि, मध्यवर्ती लक्ष्य एक प्रोटोटाइप बनाना था जो क्रमशः STM32 पर OpenCV चलाने की मौलिक संभावना दिखाएगा, यह लक्ष्य हासिल किया गया था, हुर्रे!

टीएल; डॉ: चरण दर चरण निर्देश

0: एमबॉक्स स्रोत डाउनलोड करें, जैसे:

    git clone https://github.com/embox/embox && cd ./embox

1: चलिए बूटलोडर को असेंबल करके शुरू करते हैं जो QSPI फ्लैश ड्राइव को "फ्लैश" करेगा।

    make confload-arm/stm32f7cube

अब आपको नेटवर्क को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है, क्योंकि। हम छवि को TFTP के माध्यम से अपलोड करेंगे। बोर्ड और होस्ट आईपी एड्रेस सेट करने के लिए, आपको कॉन्फ/रूटफ्स/नेटवर्क.

कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण:

iface eth0 inet static
    address 192.168.2.2
    netmask 255.255.255.0
    gateway 192.168.2.1
    hwaddress aa:bb:cc:dd:ee:02

gateway - मेजबान का पता जहां से छवि लोड की जाएगी, address - बोर्ड का पता।

उसके बाद, हम बूटलोडर एकत्र करते हैं:

    make

2: बोर्ड पर बूटलोडर की सामान्य लोडिंग (पन के लिए खेद है) - यहाँ कुछ भी विशिष्ट नहीं है, आपको इसे STM32F7Discovery के लिए किसी अन्य एप्लिकेशन की तरह करने की आवश्यकता है। यदि आप नहीं जानते कि यह कैसे करना है, तो आप इसके बारे में पढ़ सकते हैं यहां.
3: OpenCV के लिए एक कॉन्फिग के साथ एक इमेज को कंपाइल करना।

    make confload-platform/opencv/stm32f7discovery
    make

4: ELF अनुभागों से उद्धरण QSPI को qspi.bin पर लिखा जाना है

    arm-none-eabi-objcopy -O binary build/base/bin/embox build/base/bin/qspi.bin 
        --only-section=.text --only-section=.rodata 
        --only-section='.ARM.ex*' 
        --only-section=.data

गोपनीय निर्देशिका में एक स्क्रिप्ट है जो ऐसा करती है, ताकि आप इसे चला सकें

    ./conf/qspi_objcopy.sh # Нужный бинарник -- build/base/bin/qspi.bin

5: tftp का उपयोग करके, qspi.bin.bin को QSPI फ्लैश ड्राइव में डाउनलोड करें। होस्ट पर, ऐसा करने के लिए, qspi.bin को tftp सर्वर के रूट फ़ोल्डर में कॉपी करें (आमतौर पर /srv/tftp/ या /var/lib/tftpboot/; संकुल संबंधित सर्वर के लिए सबसे लोकप्रिय वितरण में उपलब्ध होते हैं, जिन्हें आमतौर पर कहा जाता है tftpd या tftp-hpa, कभी-कभी आपको करना पड़ता है systemctl start tftpd.service आरंभ करना)।

    # вариант для tftpd
    sudo cp build/base/bin/qspi.bin /srv/tftp
    # вариант для tftp-hpa
    sudo cp build/base/bin/qspi.bin /var/lib/tftpboot

एमबॉक्स पर (अर्थात बूटलोडर में), आपको निम्नलिखित कमांड को निष्पादित करने की आवश्यकता है (हम मानते हैं कि सर्वर का पता 192.168.2.1 है):

    embox> qspi_loader qspi.bin 192.168.2.1

6: आज्ञा के साथ goto आपको QSPI मेमोरी में "जंप" करने की आवश्यकता है। छवि कैसे जुड़ी हुई है, इसके आधार पर विशिष्ट स्थान अलग-अलग होगा, आप इस पते को कमांड के साथ देख सकते हैं mem 0x90000000 (प्रारंभिक पता छवि के दूसरे 32-बिट शब्द में फ़िट हो जाता है); आपको स्टैक को फ़्लैग करने की भी आवश्यकता होगी -s, स्टैक पता 0x90000000 पर है, उदाहरण:

    embox>mem 0x90000000
    0x90000000:     0x20023200  0x9000c27f  0x9000c275  0x9000c275
                      ↑           ↑
              это адрес    это  адрес 
                стэка        первой
                           инструкции

    embox>goto -i 0x9000c27f -s 0x20023200 # Флаг -i нужен чтобы запретить прерывания во время инициализации системы

    < Начиная отсюда будет вывод не загрузчика, а образа с OpenCV >

7: लॉन्च करें

    embox> edges 20

और 40 सेकंड की सीमा खोज का आनंद लें 🙂

अगर कुछ गलत होता है - में एक मुद्दा लिखें हमारा भंडार, या मेलिंग सूची में [ईमेल संरक्षित], या यहाँ एक टिप्पणी में।

स्रोत: www.habr.com

STM32F7-डिस्कवरी पर OpenCV