# Opencv 4.4.0 & Opencv_contrib compile 與 Darknet 編譯

## 系統
* Linux
* 透過 jupyter notebook terminal 安裝

## Opencv install

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install gcc g++
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libpng-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev
sudo apt-get install libopenexr-dev
sudo apt-get install libtiff-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev 
sudo apt-get install libavformat-dev 
sudo apt-get install libjpeg-dev 
sudo apt-get install libswscale-dev 
sudo apt-get install libtiff5-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config

1. 切換目錄至 /opt/ 下面，在 TWCC 要把 opencv 放在這邊，才不會出現 `The source directory xxx does not exist` 的 Error 發生
2. 從git clone opencv、opencv_contrib，並且利用 git checkout 指定要安裝的版本。
3. 切換到 opencv 的目錄下 `cd opencv`
* 建立要 compile 的資料夾 (build)，與所有的 library 存放的資料夾 (target_install)，通常都在 `/usr/local`
* 並且切換到 build 的資加夾
`mkdir build`
`cd build`

4. 利用 cmake 來設定 compile 時所需要的參數，指令如下，還有很多的參數，如果沒有特別設定，就是使用 CMakeFileList.txt 的預設。
* `-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`，這是要設定 library 存放資料夾的路徑，就是上面提到的 target_install
* `-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`是如果有需要其他額外的 modules，這裡的路徑就是要設定 `opencv_contrib/modules`

 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=DEBUG \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ \
    -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
    -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/opt/opencv_contrib/modules \
    -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
    -DBUILD_opencv_python3=ON \
    -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
    -DWITH_TBB=ON \
    -DENABLE_FAST_MATH=1 \
    -DWITH_CUBLAS=1 \
    -DWITH_CUDA=ON \
    -DBUILD_opencv_cudacodec=OFF \
    -DWITH_CUDNN=ON  \
    -DOPENCV_DNN_CUDA=ON \
    -DWITH_FFMPEG=ON \
    -DWITH_OPENGL=ON .. 

5. 如果 cmake 沒有問題，就可以下 `make -j8` ，開始進行 libraries compile.
6. 接下來 sudo make install
7. 安裝完之後，需要確定 `/usr/local/lib/pkgconfig` 是否有 opencv4.pc 這個檔案
8. 如果 target_install ，不是 `/usr/local/`，需要進行下面的步驟，切換到 `/target_install/lib/pkgconfig`，將編譯好的 `config file` 複製到 `/usr/local/lib/pkgconfig`

   cd /target_install/lib/pkgconfig
   sudo cp opencv4.pc  /usr/local/lib/pkgconfig

9. 編輯系統檔，要設定系統變數，讓 opencv 可以順利被 Link 到

    #修改bash.bashrc文件
    sudo vim /etc/bash.bashrc
    
    # 在最后加入：
    PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
    export PKG_CONFIG_PATH
    
    # 新增PYTHONPATH環境變數
    export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages
    
    #退出編輯
    source /etc/bash.bashrc

10. 將編譯好適合 python 的 opencv libraries，複製到系統的 python 下，讓 jupyter notebook 可以順利 import

sudo cp -r /target_install/lib/python3.8/dist-packages/*  /usr/local/lib/python3.8/dist-packages

sudo cp -r /target_install/lib/python3.8/site-pachages/*  .local/lib/python3.8/site-pachages/

11. 接下來 `sudo ldconfig` 這個指令是要建立所有的 libraries 的 Link
12. 在 Update `sudo apt-get update`，將所有的 Link 更新
13. 測試以下程式碼，如果有印出正確的版本號，就代表安裝成功

import cv2
print(cv2.__version__)

## Darknet

1. 先到 Github 下在原始碼 `git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git`
2. 切換到 darknet 目錄下 `cd darknet`
3. 修改 Makefile，`sudo vim Makefile`
* 在 Makefile 中會看到以下參數

    GPU=0
    CUDNN=0
    CUDNN_HALF=0
    OPENCV=0
    AVX=0
    OPENMP=0
    LIBSO=0
    ZED_CAMERA=0
    ZED_CAMERA_v2_8=0

將參數修改如下:

    GPU=1
    CUDNN=1
    CUDNN_HALF=1
    OPENCV=1
    AVX=0
    OPENMP=0
    LIBSO=1
    ZED_CAMERA=0
    ZED_CAMERA_v2_8=0

4. 如果系統有不同的多個 cuda 版本，需要特別注意 Makefile 裡面這段的 cuda 路徑

5. 改好之後執行 `sudo make`
6. 重新編譯之後，就會在這個目錄下生成新的 `darknet` 檔案，在訓練與預測就是要使用這個檔案

** Trouble shooting **
1. nvcc: not found make: ***[obj/convolutional_kernels.o]，[解決方法](https://blog.csdn.net/qq_33869371/article/details/89260056)