Udemy Üzerinde yayınlamakta olduğum eğitimlerime aşadağıdaki indirim kuponlarını kullanarak ulaşabilirsiniz.
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
adresinden cuda paketi indirilir. (Linux>x86_64>Ubuntu>16.04>deb(local))
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9.0
Komutları ile kurulum tamamlanır.
.bashrc dosyasına export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} satırı eklenir.
Referans Link:
https://github.com/earcz/NVIDIA-GPU-Surucusu-ve-CUDA-Yukleme/wiki/CUDA-Yukleme
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
cuDNN v7.1.4 Library for Linux Paketi indirilir.
indirilen paket açılır.
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
gerekli paketler cuda dizinine kopyalanır.
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
Debian dosyaları indirilir ve kurulur.
cuDNN v7.1.4 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
cuDNN v7.1.4 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
Referans Link:
http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
python 2.7 için paket kurulumu
sudo apt-get install python-pip (pip kurulu değil ise önce pip kurulumu yapılır.)
sudo pip2 install tensorflow-gpu -gpu için
sudo pip2 install tensorflow -cpu için
python 3.5+ için paket kurulumu
sudo apt-get install python3-pip (pip kurulu değil ise önce pip kurulumu yapılır.)
sudo pip3 install tensorflow-gpu -gpu için
sudo pip3 install tensorflow -cpu için
Referans Link:
https://www.tensorflow.org/install/install_linux
python 2.7 için paket kurulumu
sudo pip2 install keras
python 3.5+ için paket kurulumu
sudo pip3 install keras
Referans Link:
https://www.stereolabs.com/developers/ Adresinden işletim sistemimize uygun sdk dosyası indirilir. sdk indirilirken kurulu olan CUDA sürümüne dikkat edilmelidir.
indirilen pakete çalışma izni verilir.
sudo chmod +x ZED_SDK_Linux_Ubuntu16_CUDA9_v2.5.1.run
indirilen paket çalıştırılarak kurulum tamamlanır.
./ZED_SDK_Linux_Ubuntu16_CUDA9_v2.5.1.run
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
sudo rosdep init
rosdep update
echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
source /opt/ros/kinetic/setup.bash
sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
Referans Link:
http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu
ROS Kinetic ile birlikte opencv3.2 sürümü kurulu olarak geldiği için opencv kurulumu yapmaya gerek yoktur. python 2.7 de opencv direk import edilebilir.
Kurulum yapmak isteyenler için;
sudo apt-get install python-opencv
Komut ile Opencv Kurulması Halinde Linux'ta kamera fonksiyonu çalışmayacaktır.
python3 için opencv Kurulumu sadece aşağıdaki satır kullanılarak yapılabilir.
pip3 install opencv-python
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev
eğer libtiff4-dev kütüphanesi bulunamazsa bunun yerine libtiff5-dev kullanılabilir.
sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install python2.7-dev python3.5-dev
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.3.0.zip
unzip opencv.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.3.0.zip
unzip opencv_contrib.zip
sudo apt-get install python-pip
sudo pip install numpy
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc
echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
mkvirtualenv cv -p python2
workon cv
cd ~/opencv-3.3.0/
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.3.0/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/cv/bin/python \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
Eğer /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ konumu boşsa aşağıdaki satır kullanılmalıdır.
ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so cv2.so
Kurulum tamamlandı.
python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.3.0'
kurulumu kontrol edebiliriz.
Eğer opencv kurulumu tamamlandı ve kurulan terminalde çalıştığı halde yeni açılan terminallerde çalışmıyorsa aşağıdaki işlemler uygulanmalıdır.
sudo nano ~/.bashrc
export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/site-packages:$PYTHONPATH yada
export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/dist-packages:$PYTHONPATH
.bashrc dosyasına bu satır(cv2.so dosyasının bulunduğu konum) eklenerek kaydedilir.
Raspberry Pi için;
sudo raspi-config
Advanced Options > Expand Filesystem
reboot
Komutları uygulanarak opencv kurulumu için hazır hale getirilir.Eğer görüntü sadece raspberry pi kamera modülünden alınacaksa Metod1 ile, harici kameradan görüntü alınacaksa Metod2 Kullanılarak kurulum tamamlanır.
Referans Link:
Ubuntu için:
http://pythonopencv.com/install-opencv-3-3-and-python2-7-3-5-bindings-on-ubuntu-16-04/ https://www.pyimagesearch.com/2016/10/24/ubuntu-16-04-how-to-install-opencv/
Raspberry Pi için:
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent