Ubuntu10.10 での Arduino開発環境導入

ちょっと遊んでみたくて環境を構築した。

すでにaptに登録があるので

$ sudo aptitude install arduino

で依存関係一式は入る。

しかし、古いので新しいのを公式から落としてくる。
今回はLinux 64 bitを落として展開する。
展開後のディレクトリをホームディレクトリ以下にでも置く。

起動するときはフルパスで~/arduino-0023/arduinoあたりを直接たたく。
起動時のパスで各種の利用ディレクトリを決定するため、シンボリックリンクだとうまくいかないことがある。

CentOS6 日本語＆開発用ワークステーションで導入後、home以下のディレクトリ名を英語化する

CentOS6.0を日本語＆開発用ワークステーションで導入したら
homeディレクトリ以下の各種ディレクトリ名が日本語表記でだいぶ萎える。

たぶんUbuntuと同じ方法で対処できるだろうということでためしたらうまくいった。

$ LANG=C xdg-user-dirs-gtk-update

Ubuntu10.10 での OpenCV2.3 with CUDA4.0 の導入

以前はOpenCV2.3RCをつかってCUDA対応のOpenCVを導入してみたが、
RCがとれたのでインストールしてみる。
RCとれるのはやいなー。
<追記>OpenCV-2.3.1でも同様に導入できることを確認した

環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.3.0
CUDA:4.0

CUDA4.0の導入についてはこの記事を参照

まずは依存を解決する。

$ sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libgtk2.0-dev build-essential pkg-config libpng12-0 libpng12-dev libpng3 libpng3-dev libpnglite-dev libpngwriter0-dev libpngwriter0c2 zlib1g-dbg zlib1g zlib1g-dev libjasper-dev libjasper-runtime libjasper1 pngtools libtiff4-dev libtiff4 libtiffxx0c2 libtiff-tools  libjpeg62 libjpeg62-dev libjpeg62-dbg libjpeg-progs ffmpeg libavcodec-dev libavcodec52 libavformat52 libavformat-dev libgstreamer0.10-0-dbg libgstreamer0.10-0 libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libxine1-ffmpeg libxine-dev libxine1-bin libunicap2 libunicap2-dev libdc1394-22-dev libdc1394-22 libdc1394-utils swig libv4l-0 libv4l-dev python-numpy libpython2.6 python-dev python2.6-dev openexr libswscale0 libswscale-dev libeigen2-dev libopenexr-dev subversion subversion-tools doxygen doxygen-gui python-sphinx cmake

また、今回からgtestが必要になったようなのでそちらも導入。

$ sudo aptitude install libgtest-dev

あとはソースをsourceforgeから落としてきて導入。
また、途中でCMakeLists.txtをsedで編集している。これはUbuntuのPythonがsite-packagesを見にいかないため。
さらにdebで管理するためにCheckInstallでdeb化して導入する。RHELと異なりaptitudeで導入できる。

$ mkdir -p ~/local/src
$ cd ~/local/src
$ wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.3/OpenCV-2.3.0.tar.bz2
$ tar jxvf OpenCV-2.3.0rc.tar.bz2
$ cd OpenCV-2.3.0
$ sed -i s/site-packages/dist-packages/g CMakeLists.txt
$ mkdir release
$ cd release
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BULD_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_QT_OPENGL=ON -D WITH_CUDA=ON -D BUILD_DOXYGEN_DOCS=ON ../
$ make -j2
$ sudo aptitude install checkinstall
$ sudo checkinstall
$ sudo ldconfig

checkinstall中にいろいろきかれるが適宜答えておく。
checkinstallにいろいろ聞かれるのが煩わしい人はcheckinstallの代わりに"make install"とでもしておけば良い。
これで導入は完了。

せっかくなので、このページにかかれているサンプルをコンパイルしてみる。
コンパイルは

$ g++ -I/usr/local/include/opencv2 -L/usr/local/lib -lopencv_gpu test.cpp

で通る。
これは問題なく動いている。

CUDA4.0 実験用マシンの追加

以前、ML110G6にGeForceGTX560Tiを載せたCUDA実験機を作成したが、
電源の換装が必要であったり、全体の改修費用が高額であったり、と問題が多かった。

そこで、手軽に実験できるよう、
・電源換装の必要なし
・総額1万以内で購入できる
という観点からグラボを選定しなおした。



これをML110G6に搭載し、この記事を参考に導入を進めればCUDA対応環境での実験が可能となる。

GTX560Tiとの性能比較はまた後日。