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。
July 27, 2011
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
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。
すでにaptに登録があるので
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。
July 19, 2011
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。
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
July 6, 2011
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。
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。
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
これは問題なく動いている。
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。
July 5, 2011
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。
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。
June 28, 2011
ちょっとワロタｗ
$ sl
プログラム 'sl' はまだインストールされていません。 次のように入力することでインストールできます:
sudo apt-get install sl
ワロタｗあるのかよｗ
Ubuntu10.10で"右クリックのコンテキストメニューからTerminal起動"をできるようにする
意外となかったので、メモ。
"File"から"NewAction"で新規アクション追加
Actionタブで"Display item in selection context menu"と"Display item in location context menu"にチェックを入れて適当なContext label名をつける。
Commandタブで好きなコマンドを入力する。(私の場合はPATH:"/usr/bin/terminator" Parameter:"--working-directory=~/")
以上
$ sudo aptitude install nautilus-actions
$ nautilus-actions-config-tool
でnautilus-actionsを導入して起動"File"から"NewAction"で新規アクション追加
Actionタブで"Display item in selection context menu"と"Display item in location context menu"にチェックを入れて適当なContext label名をつける。
Commandタブで好きなコマンドを入力する。(私の場合はPATH:"/usr/bin/terminator" Parameter:"--working-directory=~/")
以上
Ubuntu10.10にGoogle日本語入力Mozcを導入する
新しい環境を作っているのでメモ。
"インプットメソッドの選択"から日本語→Mozcを選択
"追加"ボタンをクリック
Mozcを選択して"上へ"ボタンをクリック
で完了。
$ sudo aptitude install ibus-mozc
$ killall ibus-daemon
$ ibus-daemon -d -x &
$ ibus-setup
で出てきたウィンドウの"インプットメソッド"タブを選択"インプットメソッドの選択"から日本語→Mozcを選択
"追加"ボタンをクリック
Mozcを選択して"上へ"ボタンをクリック
で完了。
June 23, 2011
Ubuntu10.10 での OpenCV2.3RC with CUDA4.0 の導入
前回はOpenCV2.2のsvn版をつかってCUDA対応のOpenCVを導入してみたが、
OpenCV2.3RCが出たのでインストールしてみる。
RCがとれたのでやってみたのはこっち。
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.3.0RC
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。
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。
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。
opencv_test_gpuがきちんと終わらないのは変わらないなー。
RCでも変化がないということはこちらの設定ミスを疑ってみる。
追々チェックしていく。
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
これは問題なく動いている。
OpenCV2.3RCが出たのでインストールしてみる。
RCがとれたのでやってみたのはこっち。
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.3.0RC
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-2.3.0rc.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。
opencv_test_gpuがきちんと終わらないのは変わらないなー。
RCでも変化がないということはこちらの設定ミスを疑ってみる。
追々チェックしていく。
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。
June 21, 2011
Ubuntu10.10 での OpenCV2.2 with CUDA4.0 の導入
::OpenCV2.3RCの導入法はこちら
以前にもOpenCVを導入したが、
今回はCUDA対応を施しインストールする。(他にも些細な改善をする)
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.2.0
CUDA:4.0
CUDAの導入については前回を参照
まずは依存を解決する。
tar版はCUDA4.0に対応していないため。
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。
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。
opencv_test_gpuでいくつか通らないテストがあるのだけどどうしたもんかな…
来月にはOpenCVの新しいヴァージョンも出るらしいので、それに期待かな。
ま、追々対応していく。とりあえず完了。
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
一応動いているみたいで一安心。
以前にもOpenCVを導入したが、
今回はCUDA対応を施しインストールする。(他にも些細な改善をする)
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.2.0
CUDA:4.0
CUDAの導入については前回を参照
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
あとはソースをsubversionから落としてきて導入。tar版はCUDA4.0に対応していないため。
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
$ mkdir OpenCV-2.2.0-svn
$ cd OpenCV-2.2.0-svn
$ svn checkout https://code.ros.org/svn/opencv/trunk/
$ cd trunk/opencv/
$ 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。
opencv_test_gpuでいくつか通らないテストがあるのだけどどうしたもんかな…
来月にはOpenCVの新しいヴァージョンも出るらしいので、それに期待かな。
ま、追々対応していく。とりあえず完了。
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。一応動いているみたいで一安心。
Ubuntu10.10 での CUDA4.0 導入
以前、GPUを換装したので、CUDA環境をインストールしてみる。
前提とする環境は
OS:Ubuntu10.10 desktop 64bit
GPU:GeForce GTX 560Ti
CUDA:4.0
まず、公式サイトからCUDA関連ファイルをDLしておく。
必要なのは
・Developer Drivers for Linux : devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run
・CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10 : cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
・GPU Computing SDK code samples : gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
・CUDA Tools SDK : cudatools_4.0.17_linux_64.run
の4つ。サンプルとかは適当に。
大まかな流れとしては
・依存の解決
・ドライバの導入
・Toolkitの導入
・SDKの導入
となる。
まず、依存関係をクリアする。
Ubuntu11.4の場合はこれの他に、gcc-4.4,g++-4.4の(バージョンを明記した)導入が必要(11.4は4.5系)
おわったら"startx"などでグラフィカルモードにもどる。
次にCUDAのToolkitを導入する。
ライブラリを登録する。
/etc/ld.so.conf.d/以下にcuda.confというファイルを作成し、
また、"/usr/loca/cuda/bin"をPATHに追加しておく。
追加の仕方は各自調査のこと。
また、cudatoolsも導入しておく。
さて、ここで、なぜか/usr/lib/libGL.soがリンク切れをしている。(mesaのパッケージに問題有るのかな？)
正しい解決方法を探すのが面倒だったので
これでSDKを導入する準備ができた。
SDKはデフォルトでは各自のホームディレクトリ以下に入る。
よって"sudo"する必要はない。
コンパイルが終わったら、
今後、Kernelアップデートするたびに、ドライバのインストールを繰り返す必要があるかも。
なにかオシャレな対策はないのかな…？
以上
OpenCVとの連携はこちらを参照のこと。
前提とする環境は
OS:Ubuntu10.10 desktop 64bit
GPU:GeForce GTX 560Ti
CUDA:4.0
まず、公式サイトからCUDA関連ファイルをDLしておく。
必要なのは
・Developer Drivers for Linux : devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run
・CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10 : cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
・GPU Computing SDK code samples : gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
・CUDA Tools SDK : cudatools_4.0.17_linux_64.run
の4つ。サンプルとかは適当に。
大まかな流れとしては
・依存の解決
・ドライバの導入
・Toolkitの導入
・SDKの導入
となる。
まず、依存関係をクリアする。
Ubuntu11.4の場合はこれの他に、gcc-4.4,g++-4.4の(バージョンを明記した)導入が必要(11.4は4.5系)
$ sudo aptitude install libxi-dev libxmu-dev freeglut3-dev libglut3-dev g++
で、ディスプレイドライバをいじるのでXを落として、セットアップスクリプトを実行。$ sudo service gdm stop
$ sudo sh devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run
色々聞かれるが適度に妥当に答える。おわったら"startx"などでグラフィカルモードにもどる。
次にCUDAのToolkitを導入する。
$ sudo ./cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
これでCUDAのライブラリ等も導入された。ライブラリを登録する。
/etc/ld.so.conf.d/以下にcuda.confというファイルを作成し、
/lib/local/cuda/lib
/lib/local/cuda/lib64
と編集する。編集が終わったら、"sudo ldconfig"で反映しておく。また、"/usr/loca/cuda/bin"をPATHに追加しておく。
追加の仕方は各自調査のこと。
また、cudatoolsも導入しておく。
$ sudo sh cudatools_4.0.17_linux_64.run
さて、ここで、なぜか/usr/lib/libGL.soがリンク切れをしている。(mesaのパッケージに問題有るのかな？)
正しい解決方法を探すのが面倒だったので
$ sudo rm /usr/lib/libGL.so
$ sudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/libGL.so
としておく。これでSDKを導入する準備ができた。
SDKはデフォルトでは各自のホームディレクトリ以下に入る。
よって"sudo"する必要はない。
$ sh ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
導入が終わったら、$ cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK
$ make
で一式をコンパイルする。コンパイルが終わったら、
$ ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release/deviceQuery
で動作確認。今後、Kernelアップデートするたびに、ドライバのインストールを繰り返す必要があるかも。
なにかオシャレな対策はないのかな…？
以上
OpenCVとの連携はこちらを参照のこと。
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