UbuntuでOpenCVをlibjpeg-turboつきでビルドする

都道府県別の一人あたり魚介類消費量では、青森県がトップで、以下秋田、鳥取、新潟、富山と日本海側の県が続きます。島国・沖縄が意外にも最下位です。

さて、OpenCVで画像をロードするのを速くしたくて、JPEGについてはlibjpeg-turboというのが使えることを知りました。
libjpeg-turboはlibjpegをSIMDなどによって高速化したものでAPIレベルの互換性を保っています。
条件が良ければデコードが数倍速くなるということで、これをOpenCVに組み込んでビルドする方法をメモ。

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Karabinarのキー置換定義に独自の例外アプリ指定を設定する

世界一標高の高い水族館は長野県茅野市にある蓼科アミューズメント水族館だそうです。一度行ったことがありますが、オススメです。内陸県とあって淡水魚中心に扱っていて、また北八ヶ岳ロープウェイのすぐ下だったりするので、夏の避暑には最高です。

さて、ぼくは普段はLinuxを使っていて、そこに数年前からMacを併用して使うようになったため、Commandキーを中心としたショートカットキーの違いが地味にストレスになります。
そこで、Macでキー入力の解釈を強制的に上書きするツールKarabinarを使っていました。

具体的には一例として、MacでもLinux/Windowsと同じくCtrl+C/X/Vでそれぞれコピー・カット・ペーストをできるようにしたかったのです。
この場合、Karabinarで標準で用意されている「Use PC Style Copy/Paste」を有効にすればOKです。

karabinar_pc_style_copy_paste

しかしながら、私は例えばコーディングなどにPyCharmやRubyMineをvimキーバインドにして使っていて、このときショートカットキー設定がコンフリクトし、Karabinarが優先されることになります。
(具体的には例えばvimでCtrl+vは矩形編集に使うのですが、KarabinarによってOption+Vに置換され結局ペーストが行われます。)
したがって、普段はCtrl+C/X/VをコピペにつかうんだけどPyCharmがアクティブウィンドウになっているときだけそれをナシにする…というような設定をKarabinarに対して行いました。
ここまででやっとタイトルについて説明できた

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matplotlibやskimageのimshowとかでウィンドウが全く表示されないならbackendを変えてみよう

サメはいわゆる魚類(分類学的には魚類というのは無いんだそうですね)に含まれますが、普通に「さかな」と言ってイメージするような魚を指す場合、「硬骨魚綱」と呼ぶとだいたい一致するんだそうです。サメやエイは「軟骨魚綱」になります。ただし、タツノオトシゴも硬骨魚綱に含まれます。

さて、matplotlibやskimageなどを使っていて、どんな描画結果をウィンドウに出そうとしてもでないとき。
X周りはちゃんとしているのに、例えばこんなコードを実行しても、ウィンドウが表示されない場合。

import skimage.io
img = skimage.io.imread('/path/to/image.png')
skimage.io.imshow(img)

Render backendを疑ってみてください。
matplotlibが何をベースに描画を行っているかにより、絵の質や出力方式や出力先が変わります。
現在のRender backendを調べてみましょう。

>>> print matplotlib.get_backend()
agg

無印のAGGは、画面への出力には対応していません。
このようなbackendsを、”noninteractive backends”と呼んでいます。

Here is a summary of the matplotlib renderers (there is an eponymous backed for each; these are non-interactive backends, capable of writing to a file):
Usage — Matplotlib 1.4.3 documentation

ということで、画面への出力にも使えるもの”interactive backends”をrender backendにしてしまいましょう。
backendの変更はスクリプト内でもできますが、ホントに最初にやらないといけないので面倒です。
そこで、デフォルト設定を変更してしまいます。

matplotlibの設定ファイルを探し出します。例えばpyenvを使っていたら下記のようなかんじで出力されます。

>>> matplotlib.matplotlib_fname()
u'/your/home/.pyenv/versions/2.7.9/lib/python2.7/site-packages/matplotlib-1.4.2-py2.7-linux-x86_64.egg/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc'

で、このファイルを書き換えます。

 - backend      : agg
 + backend      : Qt4Agg

interactive backendであれば何でもOKです。Aggがついてるやつがおすすめです。
また依存ライブラリは事前に入れる必要があります。
例えばQt4Aggの場合はPyQtやPySideが、GTKAggの場合はPyGTKのインストールが必要です。

調べればすぐなんですけども、backendにはinteractiveとnoninteractiveがあり、デフォルトになっている無印AggがGUIをサポートしていないというのがハマりポイントでした。
pyenv環境にpipで入れたわけですが、配布しているパッケージによっては最初からinteractive backendがデフォルトになっていることもあるようです。

MacからLinuxにssh X11Forwardingする

スズキは出世魚ということで有名ですが、結局何種類の呼び方があるかご存知でしょうか?地方によるようですがなんと4〜5種類。上には上がいて、ボラは6種類。おぼえきれんわ!

さて、MacからLinuxなPCにX転送でsshしたいときの設定、ググればすぐわかるのですが自分の備忘録がてらにメモ。

前提として、普通にLinux同士でのSSH XForwardingまではできてると想定します。
(入り先のsshd_configのX11Forwardingをyesに)

Mac用X端末XQuartzの導入

MacではXが動いてないので、導入する必要があります。
brewでは入れられない模様。

XQuartz download

ダウンロードしてインストールしてください。

これでOK!

% ssh -X foobar@hoge.jp
$ DISPLAY=localhost:10.0 chrominum-browser

高速化Tips

Macに限ったことではないですがX転送を快適にする設定。

.ssh/configを編集して、

Host *
  Compression yes
  CompressionLevel 9
  Ciphers arcfour256

なる設定を追加すると、結構速くなります。
上2つの項目は説明不要でしょう。Ciphersは暗号化方式で、
How to speed up X11 forwarding in SSH – Xmodulo
等に記述がある通り、arcfour256でかなり高速になります。

イマドキなCUDA 6.5のインストール手順@Ubuntu

現在確認されている深海魚として最も深いところでは8,000メートルを超えるところで見つかったヨミノアシロという種だそうです。8,000メートルって。800気圧って。

さて、CUDAの開発環境の構築は昔から少々面倒で、多少のLinuxの知識と折れない心と英語力が必要です。
自分もこのたびわりと久しぶりに自宅PCにCUDA環境を構築したら、やり方も変わっていて躓いたので備忘録としてメモ。

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zsh(やshやbash)でパス系環境変数の重複を除去する

魚へんのつく漢字は非常にたくさんあって、よく雑学問題とかになるんですが、実際のところいくつあるんでしょう。Unicodeの文字表で調べてみたところ、魚へんのつく漢字は394種類ありました。実際はもっとあるんでしょうが、すごいですね。

さて、tmuxを使っていたり、シェル設定を書き換えてsourceしたりなど、PATHやLD_LIBRARY_PATHなどのパス系環境変数の記述が重複してしまうことがよくあります。
これを解決するためのメモ。
参考はこちら。というか完全にそのまま。
zsh で環境変数 LD_LIBRARY_PATH、INCLUDE などの重複パスを除去する – キーボードをたたくとき

zshrcやzshenvに下記のような記述をすればOKです。

typeset -T LD_LIBRARY_PATH ld_library_path; typeset -U ld_library_path
typeset -T LIBRARY_PATH library_path; typeset -U library_path
typeset -T CPATH cpath; typeset -U cpath

どういう意味かは参考サイトの通りです。

また、特にPATHなどに関しては以下の記述で重複除去ができます。

typeset -U path cdpath fpath manpath

ところで、パス記述の重複ってパフォーマンスには影響するのかな。
つまり、実際のパス探索の段階で、すでに見たところをまた見に行ったりするんでしょうか。
だとすると重複除去は絶対必要ですねー。

あと、bashで同じことをしたい場合はどうすればいいんでしょう。
こんなかんじで重複除去自体はできなくはないですが、

$ PATH=c:b:c:a:b:a
$ PATH=`echo $PATH | sed "s/:/\n/g" | sort -u | paste -sd ":"`
$ echo $PATH
a:b:c

記述順が変化してしまい、実際のパス探索の順序が変わってしまい、イケてないかんじです。
力技でできないことはないけど・・・スマートにできないものか。

追記。bashやshでの重複除去を力づくでやってみたので、興味があれば続きを参照。

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Linux上のAndroid開発で実機実行する際のudev/adb設定

お久しぶりです.今年度から名古屋のお魚さんかわって東京のお魚さんになったお魚さんです.

魚類の中で最小の種は,Paedocypris progeneticaと言い,成魚で体長7.9〜10mm程度なんだそうですね.
最小の魚類であるばかりか,最小の脊椎動物とのことです.

さて,Linux PC上でAndroidアプリ開発するとき,Android端末をPCに認識させるために設定が必要です.
ググれば出る情報ですがよく忘れるのでメモ.

やることは単純です.
(1)端末のベンダIDをudevのルールに追加
(2)adbを再起動
ついでに,アプリを端末上で実行するところまで説明します.

udev設定

Android端末をUSBでLinux PCとつなぎます.

% lsusb
...
Bus 002 Device 018: ID 0fce:619e Sony Ericsson Mobile Communications AB
...
Bus 002 Device 021: ID 0bb4:0ff9 HTC (High Tech Computer Corp.)
...

こんなかんじで,SONY EricssonのベンダIDは0fce,HTCのベンダIDは0bb4,…というかんじで見ることができます.

ベンダIDを調べたら,

SUBSYSTEM=="usb", ATTRS{idVendor}=="ここにベンダIDを入れる", MODE="0666", GROUP="plugdev"

という文字列を,以下ファイルに追記します.端末を複数お持ちならベンダごとに記述してください.
/etc/udev/rules.d/51-android.rules

終わったら,念のためにudevに設定をリロードさせます.で,adb (android debug bridge)を再起動します.

% sudo udevadm control --reload-rules
% adb kill-server
% adb start-server

ちなみにadbは,Android SDKのルートディレクトリ下のplatform-toolsにあります.
ここまでで設定は完了です.

アプリ動かすまで

ここで一旦Android端末をUSBから引っこ抜いて,また接続します.
これをしないとudevが端末を認識してくれないので.

では,実際にアプリを動かしてみましょう.
開発環境(Eclipse+SDK+ADTPlugin)については導入済みということにして,またAndroid端末のUSBデバッグモードも有効にしておいてください.

プロジェクトもすでに作ってあるとします.
EclipseのRun asボタンをクリックして,

eclipse_click_run_as

端末を選択して,
eclipse_choose_real_device

OKをクリックすると端末で動きます!
execution_result_htcj

Androidに限らず,もっとみんなLinux PCで開発すればいいのに!(マサカリ覚悟)

参考

ssh XForwardingを速くする設定

おさかなさんも先日,24歳を迎えました.もう若くはないです.
しかしキャビアで有名なチョウザメは寿命が150年〜200年にも達するそうです.

手元の環境でssh XForwardingするとき速度が遅くて困っていたのですが,ちょっと調べると高速化Tipsがあり,効果覿面でしたのでメモがてらに.
How to speed up X11 forwarding in SSH – Linux FAQ

~/.ssh/configに

Host *
    Compression yes
    CompressionLevel 9
    TCPKeepAlive yes
    Ciphers blowfish-cbc,arcfou

こんな感じの記述を追加します.

ふつう

% ssh -YC hogehoge@fugafuga

とするとX転送とCompressionが有効な状態になりますが,暗号化処理が結構重たく遅くなるようです.そこでこの設定をすると暗号化処理が軽くなりトータルでも速くなるという理屈のようです.

個人的な印象ですが,WWWブラウザとか画像ビューア(geeqie)まるごとX転送して遠隔操作するぶんには,今まで話にならなかったのがこの設定によってまぁ問題ないぐらいまで速くなった気がします.

こちらも読んでておもしろい.
OpenSSH ciphers performance benchmark | /contrib/famzah

sshのXForwardingを速くする設定と題した記事ですが,ssh全般的に速くなる設定ですねこれは.

OpenCVビルド時のCUDAのccbinの指定方法

リンネの生物階級分類において,「スズキ目」というのは脊椎動物中で最大の規模を誇る「目」なんだそうです.
スズキ目スズキ科スズキはまさに全生物中における最大勢力を束ねる王者と言えましょう.だから何.

さかな前線 » CMakeでCUDAの-ccbinの正しい指定方法の姉妹記事です.

さて,Linux上でOpenCVでCUDAサポートをONにしてビルドするとき,GCCのバージョンを指定したいことがあります.
基本的にはデフォルトGCCなんですが,4.8系などは現在のCUDAのnvccではサポートされていませんので,CUDAビルド時に限りGCC4.4や4.6を使うという設定です.

具体的には,CMakeのときに以下のように書きます

$ pwd
/home/hogehogehogehogeho/opencv-2.4.6.1/build

$ cmake -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_HOST_COMPILER=/usr/bin/g++-4.4 ..

$ make -j40 -s; sudo make install

WITH_CUDAとともにCUDA_HOST_COMPILERを正しく設定すればいいのですが,CUDA_HOST_COMPILERに指定するgccはPATHが通っていても絶対パスで指定する必要があるようです.
CUDA_HOST_COMPILER=g++-4.4と書くと,ないよ>< って言われます.

以上です.

参考:OpenCV – Bug #2844: build with CUDA 5.0 on macosx – OpenCV DevZone

root権限の無い哀れな子魚ちゃんたちのためのgcc野良インストール(Linux)

僕の専門は画像パターン認識でして,魚画像からの種類判別とかいつかやっていみたいなぁとか思ってるんですがなかなかこれは問題として難しそうです.ここ(PDF注意)とかにそういう文献が出てるんですがこれは何の本なんでしょう?知ってる方いたら教えて欲しいです.使われてる技術を見ると2000年代以降のものではないなという印象.それより昔のことは体系的には知りません・・・w

さて,常に最新のgccが使いたいという人のためのにgccを野良ビルドしてインストールする手順を以前さかな前線 » GCC 4.6.2が出たので手動インストール方法メモ(Linux)に書きました.

一方で,共用計算機などではroot権限がなく勝手にプログラムをインストールできないことがよくあります.
そんなときでも,自分の領域が割り当てられていればそこに野良ビルドしてインストールして使うことは可能です.
そういう構成を可能にするためのgccのビルド方法をメモっときました.
今回はGCC 4.7.2を64bit版Linuxに入れることを考えています.

基本的にはさかな前線 » GCC 4.6.2が出たので手動インストール方法メモ(Linux)と同じです.
ただし一部,gcc4.6.2の手動インストールメモ – N_Nao’s logを参考にしています.

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