m_shige1979のささやかな抵抗と欲望の日々

プログラムの勉強をしながら学習したことや経験したことをぼそぼそと書いていきます

Github(変なおっさんの顔でるので気をつけてね)

https://github.com/mshige1979

react-native環境設定

環境

mac(catalina)

入れるもの

react-native

セキュリティソフト

eset

作業ディレクト
$HOME/work/react-native

てじゅん

brewインストール*1
/usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)”

※入っている場合はupdateとかしとけば良いはず

anyenvセットアップ*2
brew install anyenv
anyenv init
echo 'eval "$(anyenv init -)"' >>  ~/.zshrc

※”~/.zshrc”の箇所は環境に合わせて書き換える(私の環境はcatalinaだったのかbach_profileが使えなかった)

nodenv install
nodenv install 14.11.0
nodenv global 14.11.0
node --version
watchman
brew install watchman
yarn install
brew install yarn
react native
mkdir -p $HOME/work/react-native
cd $HOME/work/react-native
yarn add --exact react-native
yarn add --dev --exact @types/react-native
java
brew tap AdoptOpenJDK/openjdk
brew cask install adoptopenjdk8
java -version
android sdk
brew install cask android-studio
brew cask install intel-haxm
環境変数(~/.zshrc)に追記
export ANDROID_HOME=$HOME/Library/Android/sdk
export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/emulator
export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools
export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools/bin
export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/platform-tools
xcode(環境によっては既存のものを削除する必要あり)
app storeよりインストール
CocoaPods
sudo gem install cocoapods
pod --version
雛形作成
cd $HOME/work/react-native
npx react-native init MyApp --template react-native-template-typescript@6.3.16
実行
cd MyApp
npx react-native run-android


f:id:m_shige1979:20200921093543p:plain

esetの弊害

gladleがネットワークでダウンロードできないため、ビルドが終わらない

→ ファイアウォールを解除するか、ポートを開ける必要がある
f:id:m_shige1979:20200921093210p:plain

f:id:m_shige1979:20200921093247p:plain

f:id:m_shige1979:20200921093317p:plain

あと他にもandroidエミュレータとの通信も通らないので状況に合わせてポートを開ける必要がある。

所感

  1. react-nativeのセットアップよりgradleの対応の方に時間を取られた
  2. セキュリティソフト変えた方がいいかな?
  3. windows10でandoriidを動かす方法も調べるけど、PC持ってないからどうしようかな・・・

*1:パッケージソフトのツール

*2:nodeとか入れる際に利用する

jetson nanoでusb接続したカメラより物体検知

USBカメラ接続

ラズパイのカメラもあるけど接続がUSBの方が簡単そうだったのでUSBにした

USB接続し、認識されていること確認

$ lsusb
Bus 002 Device 002: ID xxxx:xxxx Realtek Semiconductor Corp.
Bus 002 Device 001: ID xxxx:xxxx Linux Foundation 3.0 root hub
Bus 001 Device 005: ID xxxx:xxxx Elecom Co., Ltd
Bus 001 Device 004: ID xxxx:xxxx Logitech, Inc. Unifying Receiver
Bus 001 Device 003: ID xxxx:xxxx
Bus 001 Device 002: ID xxxx:xxxx Realtek Semiconductor Corp.
Bus 001 Device 001: ID xxxx:xxxx Linux Foundation 2.0 root hub
$
$ ls /dev/video*
/dev/video0
$

実装

import jetson.inference
import jetson.utils

net = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5)
camera = jetson.utils.gstCamera(1280, 720, "/dev/video0")
display = jetson.utils.glDisplay()

while display.IsOpen():
    img, width, height = camera.CaptureRGBA()
    detections = net.Detect(img, width, height)
    
    print detections
    if len(detections) > 0:
        print("detect count= {0}".format(len(detections)))
        for detection in detections:
            print ("ClassID:{0}, Confidence:{1}" \
                  + ", Left:{2}, Top:{3}, Right:{4}, Bottom:{5}" \
                  + ", Width:{6}, Height:{7}, Area:{8}, Center:{9}" \
                  ).format(detection.ClassID
                          , detection.Confidence
                          , detection.Left
                          , detection.Top
                          , detection.Right
                          , detection.Bottom
                          , detection.Width
                          , detection.Height
                          , detection.Area
                          , detection.Center
                          )

    display.RenderOnce(img, width, height)
    display.SetTitle("Object Detection | Network {:.0f} FPS".format(net.GetNetworkFPS()))

実験(汚部屋御免)


jetson nanoでカメラ画像より物体検知 うーん、動画うまく取る方法がわからん( ;∀;)

参考

www.youtube.com

jetson nanoで物体検知を行う

jetson nanoで物体検知を試した

日本語の情報がどのあたりが最新か不明のためでいろいろ手間取った ssh経由でやVNCでやろうとしたけど結局直接端末でやらないと面倒そうなので端末で制御

パッケージインストール

sudo apt-get update
sudo apt-get install git cmake libpython3-dev python3-numpy

jetson-interfaceを利用して画像認識を行うため、git clone

git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
cd jetson-inference
mkdir build
cd build
cmake ../

↓ モデルダウンロード f:id:m_shige1979:20200621100545j:plain

# modelを選択する(デフォルトのまま)
[ ] 1  Image Recognition - all models          (2.2 GB)
[ ] 2     > AlexNet                            (244 MB)
[*] 3     > GoogleNet                          (54 MB)
[ ] 4     > GoogleNet-12                       (42 MB)
[*] 5     > ResNet-18                          (47 MB)
[ ] 6     > ResNet-50                          (102 MB)
[ ] 7     > ResNet-101                         (179 MB)
[ ] 8     > ResNet-152                         (242 MB)
[ ] 9     > VGG-16                             (554 MB)
[ ] 10    > VGG-19                             (575 MB)
[ ] 11    > Inception-V4                       (172 MB)
[ ] 12 Object Detection - all models           (395 MB) 
[ ] 13    > SSD-Mobilenet-v1                   (27 MB)
[*] 14    > SSD-Mobilenet-v2                   (68 MB)
[ ] 15    > SSD-Inception-v2                   (100 MB)
[*] 16    > PedNet                             (30 MB)
[ ] 17    > NultiPed                           (30 MB)
[*] 18    > FaceNet                            (24 MB)
[*] 19    > DetectNet-COCO-Dog                 (29 MB)
[ ] 20    > DetectNet-COCO-Bottle              (29 MB)
[ ] 21    > DetectNet-COCO-Chair               (29 MB)
[ ] 22    > DetectNet-COCO-Airplane            (29 MB)
[ ] 23 Semantic Segmentation - all             (518 MB)
[*] 24    > FCN-ResNet18-Cityscapes-512x256    (47 MB)
[*] 25    > FCN-ResNet18-Cityscapes-1024x512   (47 MB)
[ ] 26    > FCN-ResNet18-Cityscapes-2048x1024  (47 MB)
[*] 27    > FCN-ResNet18-DeepScene-576x320     (47 MB)
[ ] 28    > FCN-ResNet18-DeepScene-864x480     (47 MB)
[*] 29    > FCN-ResNet18-MHP-512x320           (47 MB)
[ ] 30    > FCN-ResNet18-MHP-512x320           (47 MB)
[*] 31    > FCN-ResNet18-Pascal-VOC-320x320    (47 MB)
[ ] 32    > FCN-ResNet18-Pascal-VOC-512x320    (47 MB)
[*] 33    > FCN-ResNet18-SUN-RGBD-512x400      (47 MB)
[ ] 34    > FCN-ResNet18-SUN-RGBD-640x512      (47 MB)
[ ] 35 Semantic SEgmentation -legacy           (1.4 GB)
[ ] 36    > FCB-Alexnet-Cityscapes-SD          (235 MB)
[ ] 37    > FCB-Alexnet-Cityscapes-HD          (235 MB)
[ ] 38    > FCB-Alexnet-Aerial-FPV             (7 MB)
[ ] 39    > FCB-Alexnet-Pascal-VOC             (235 MB)
[ ] 40    > FCB-Alexnet-Synthia-CVPR           (235 MB)
[ ] 41    > FCB-Alexnet-Synthia-Summer-SD      (235 MB)
[ ] 42    > FCB-Alexnet-Synthia-Summer-HD      (235 MB)
[ ] 43 Image Processing - all models           (138 MB)
[ ] 44    > Deep-Homography-COCO               (137 MB)
[ ] 45    > Super-Resolution-BSD500            (1MB MB)
→  了解

↓ PyTorchはスキップしても良いかも? f:id:m_shige1979:20200621101418j:plain

 [ ] 1 PyTorch v1.1.0 for Python 2.7
 [ ] 2 PyTorch v1.1.0 for Pythin 3.6
→  了解

↓ ビルド&インストール&ライブラリ登録

make
sudo make install
sudo ldconfig

動作確認

1回目(初回はいろいろ準備するものがあるようで時間がかかる)

cd $HOME/jetson-inference/build/aarch64/bin/
./detectnet-console.py images/peds_0.jpg output_0.jpg

結果 f:id:m_shige1979:20091008113933j:plainf:id:m_shige1979:20200621110117j:plain

2回目

./detectnet-console.py images/peds_1.jpg output_1.jpg

結果 f:id:m_shige1979:20130305114518j:plainf:id:m_shige1979:20200621110203j:plain

参考

www.youtube.com jetson-inference/building-repo-2.md at master · dusty-nv/jetson-inference · GitHub

補足

# ダウンロードツール起動コマンド
cd jetson-inference/tools
./download-models.sh

# PyTorchのインストーラー起動コマンド
cd jetson-inference/build
./install-pytorch.sh

# 自前マシンへコピー
scp jetson@jetson-desktop.local:/home/jetson/jetson-inference/build/aarch64/bin/images/peds_0.jpg $HOME/work/peds_0.jpg
scp jetson@jetson-desktop.local:/home/jetson/jetson-inference/build/aarch64/bin/output_0.jpg $HOME/work/output_0.jpg
scp jetson@jetson-desktop.local:/home/jetson/jetson-inference/build/aarch64/bin/images/peds_1.jpg $HOME/work/peds_1.jpg
scp jetson@jetson-desktop.local:/home/jetson/jetson-inference/build/aarch64/bin/output_1.jpg $HOME/work/output_1.jpg

jetson nanoにusbのwifiを接続1

今回使用したもの

接続しても動かない

なんかドライバが認識されてないっぽい

ドライバとかインストール方法を調査

かんたんにいうと以下で対応できた。

sudo apt-get install dkms
git clone -b v5.6.4.2 https://github.com/aircrack-ng/rtl8812au.git
cd rtl8812au/
sudo ./dkms-install.sh

※ただ、usbを接続していた場合は一度抜き差ししないと認識してくれないので注意

f:id:m_shige1979:20200619001841j:plain OK

参考情報

GitHub - aircrack-ng/rtl8812au: RTL8812AU/21AU and RTL8814AU driver with monitor mode and frame injection tp-link Archer T2U Nano AC600をLinuxで使う方法 - Shizuka's Style (Tre)

jetson nanoにvncインストール

vncサーバインストール

$ sudo apt install tigervnc-common tigervnc-standalone-server tigervnc-scraping-server

vncサーバのパスワード設定

$ vncpasswd
Password:
Verify:
Would you like to enter a view-only password (y/n)? n
$

環境変数DISPLAY確認

$ env | grep DISPLAY
DIPLAY=:1

※実際にjetsonの端末より実行、SSH接続の場合はうまく動作しない可能性あり

起動確認

$ x0vncserver -display :0 -passwordfile ~/.vnc/passwd
Sun Jun 14 09:53:11 2020
 Geometry:    Desktop geometry is set to 1920x1080+0+0
 Main:        XTest extension present - version 2.2
 Main:        Listening on port 5900

接続

・finderより接続
f:id:m_shige1979:20200614104849p:plain

vncで設定したパスワードでログイン
f:id:m_shige1979:20200614104859p:plain

・かくにん
f:id:m_shige1979:20200614104910p:plain

自動起動

$ vi /etc/systemd/system/x0vncserver.service
---
[Unit]
Description=Remote desktop service (VNC)
After=syslog.target
After=network.target remote-fs.target nss-lookup.target
After=x11-common.service

[Service]
Type=forking
User=jetson
Group=jetson
WorkingDirectory=/home/jetson
ExecStart=/bin/sh -c 'sleep 10 && /usr/bin/x0vncserver -display :1  -rfbport 5900 -passwordfile /home/jetson/.vnc/passwd &'

[Install]
WantedBy=multi-user.target
---

systemctlで起動

sudo systemctl enable x0vncserver.service
sudo systemctl start x0vncserver.service

再起動

sudo reboot

所感

GUI画面でログインしておかないと
VNCサーバが起動しないよー( ;∀;)
あまり時間を当てられないのでここまでとする

2020/06/19追記 自動ログインを設定することで対応できました。(^o^)

jetson nanoセットアップ

jetson nanoセットアップ

・ jetson nano www.amazon.co.jp ・SDCard www.amazon.co.jp

ダウンロード&SDカード書き込み

ダウンロード

https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image

書き込みツールを使用してSDカード(micro)へ書き込み

balenaEtcher - Flash OS images to SD cards & USB drives

起動

配線

f:id:m_shige1979:20200613135448j:plain

起動

f:id:m_shige1979:20200613135512j:plain ※「A start job is running for End-user configuration after initial OEM installation・・・・・」と表示された場合は一度、電源を切って再起動する

セットアップ

利用規約

f:id:m_shige1979:20200613175524j:plain

言語

f:id:m_shige1979:20200613175543j:plain

キーボード設定

f:id:m_shige1979:20200613175658j:plain

ロケール設定

f:id:m_shige1979:20200613175731j:plain

ユーザー設定

f:id:m_shige1979:20200613175837j:plain

パーティション

f:id:m_shige1979:20200613175852j:plain

なんかいろいろあって完了

f:id:m_shige1979:20200613180152j:plain

apt update

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade

swap領域確認

$ free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           3.9G        1.6G        798M         46M        1.5G        2.1G
Swap:          1.9G          0B        1.9G
$

swap領域作成

$ git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile
$ cd installSwapfile

$ vi ./installSwapfile.sh
----
SWAPSIZE=4
----
$ ./installSwapfile.sh

参考 * https://qiita.com/karaage0703/items/b14c249aa33112669ee4

メモリ確認

$ free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           3.9G        1.6G        399M         46M        1.8G        2.0G
Swap:          7.9G        1.7M        7.9G
$ 

日本語入力対応

sudo apt-get install fonts-ipafont fonts-ipaexfon
sudo apt-get install fcitx-mozc
sudo reboot

参考 * https://toyo-interest.com/jetson-nano/jetson-nano%e6%97%a5%e6%9c%ac%e8%aa%9e%e5%85%a5%e5%8a%9b%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%82%88%e3%81%86%e3%81%ab%e3%81%99%e3%82%8b/

再起動

$ sudo reboot

日本語入力がうまく動かない( ;∀;) とりあえずここまで 次はデモやってみる

Docker for Windowsをインストール

Macではなく

Windowsで行う、
ただ、Windowsでの場合は「Hyper-V」で動作するため、VirtualBox使えない
いや、まあ古いやつならいけるけど、最新の使ってみたくなった

ダウンロード

hub.docker.com
ここからダウンロード

インストール

Hyper-Vを有効にして、再起動

f:id:m_shige1979:20200224100101p:plain

インストーラーを実行

f:id:m_shige1979:20200224100143p:plain

インストールを行う

f:id:m_shige1979:20200224100225p:plain
f:id:m_shige1979:20200224100240p:plain
f:id:m_shige1979:20200224100251p:plain

インストールが完了したら再起動を行う

f:id:m_shige1979:20200224100302p:plain

dokcerサービスを起動

f:id:m_shige1979:20200224100312p:plain

タスクバーのdockerアイコンを確認

f:id:m_shige1979:20200224100405p:plain

hello-world

>docker run hello-world
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
1b930d010525: Pull complete
Digest: sha256:fc6a51919cfeb2e6763f62b6d9e8815acbf7cd2e476ea353743570610737b752
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker took the following steps:
 1. The Docker client contacted the Docker daemon.
 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
    (amd64)
 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
    executable that produces the output you are currently reading.
 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
    to your terminal.

To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
 $ docker run -it ubuntu bash

Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
 https://hub.docker.com/

For more examples and ideas, visit:
 https://docs.docker.com/get-started/


>

nginx

> docker run --name nginx1 -d -p 8080:80 nginx


f:id:m_shige1979:20200224101004p:plain

こんな感じかな

所感

Docker ToolBoxと異なるのは別IPでDockerを制御することはないのでlocalhost:xxxxといった感じで扱えることや
設定回りがやりやすくなった点
問題点としてはVirtualBoxと併用できなかったり、Hyper-Vがないと動かせない点とかですかね…
Homeで動かせたらよかったのですが、できなかったのでアップグレードするはめになりました…