2. Installing the Library - GachonCapstoneDesign/DoorWatcher GitHub Wiki

We needs to install some pre-installed package for utilizing the service.

• Flask framework
• opencv , opencv2
• Raspberry pi Camera settings

The installation is simple.

$ pip install Flask    

The installation starts on typing the command written above. You can refer to some procedure mentioned below, if you face install-error.

First, a install-error from diversity of OS can occurs. So you need to install 'virtualenv', which can build system-independent python development environment for solving the error. You can check the version of 'virtualenv' and ensure whether 'virtualenv' was installed or not after installation. choose one of the line below to install 'virtualenv'.

 $ sudo pip install virtualenv  
 $ sudo easy_install virtualenv  
 $ sudo apt-get install python-virtualenv  

Then, you need to execute the command below that make a directory 'folderName/' and install a new python internally and 'pip'.

$ virtualenv folderName

You can refer to a command below for executing.

$ cd folderName  
$ . bin/activate  

You need to install 'opencv' for image processing.

There is a way to install 'opencv' on building it, but DoorWatcher utilizes only several modules in 'opencv' and people who aren't major in computer science can set the system up easily. So We recommend second way to install 'opencv' using 'apt-get'.

$ sudo apt-get install libopencv-dev
$ sudo apt-get install python-opencv

After basic step of 'opencv' installation, you need to install 'python-numpy' library. If you already installed it, you can pass the step.

$ sudo apt-get install python-numpy

*- If you only want to use DoorWatcher, you can pass the procedure below.

<python을 통해 opencv의 정상설치 확인> < 'opencv' install-check through python > execute a python script written below with making a new .py file.

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('sample.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Image View',gray_img)
cv2.waitKey(0)

If 'sample.jpg' that I picked is loaded with gray-scale color image, You did successive installation.

Click Menu -> Preferences -> Raspberry Pi Configuration
next, Ensure the camera software is enabled

이 서비스를 사용하기 위해선 다음과 같은 사전 설치가 필요합니다.

• Flask framework
• opencv , opencv2
• Raspberry pi Camera settings

설치는 간단합니다.

$ pip install Flask    

위 명령어를 치면 설치가 진행됩니다.
만약 설치중 오류가나면 아래의 과정을 참고합니다.

먼저 설치과정에서 운영체제의 다양성 때문에 설치과정에 문제가 날 수 있습니다.
이를 위해서 시스템 독립적인 파이썬 개발환경을 구축할 수 있는 virtualenv를 설치합니다.
이미 설치되어 있는지는 $ virtualenv --version 를 이용해서 확인합니다. 이중에서 하나의 명령어로 설치를 진행합니다.

 $ sudo pip install virtualenv  
 $ sudo easy_install virtualenv  
 $ sudo apt-get install python-virtualenv  

그리고 나서 아래와 같은 명령어를 실행하면 folderName/ 폴더를 생성하고 내부적으로 새로운 파이썬을 설치합니다. 또한 pip도 설치됩니다.

$ virtualenv folderName

마지막으로 실행은 아래의 코드를 참조합니다.

$ cd folderName  
$ . bin/activate  

이미지 프로세싱을 위해서 opencv를 설치해주어야합니다.

opencv를 직접 빌드하여 설치하는 방법도 있지만 DoorWatcher에서는 기본적인 기능만 사용하며, 비전공자도 쉽게 설치할 수 있어야하므로 apt-get을 이용하여 간단 설치를 진행합니다.

$ sudo apt-get install libopencv-dev
$ sudo apt-get install python-opencv

기본적인 opencv 라이브러리에 대한 설치가 끝났다면, 함께 사용되는 python-numpy 라이브러리를 설치해 주어야 한다. 이미 설치되었다면 건너뛰어도 좋습니다. 설치는 다음과 같은 명령어로 진행하면 된다.

$ sudo apt-get install python-numpy

*- DoorWatcher 사용만을 원하시는 분들은 이하의 내용은 건너 뛰셔도 됩니다.

<python을 통해 opencv의 정상설치 확인> 새로운 .py 파일을 만들고 아래와 같은 스크립트를 실행시켜보자

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('sample.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Image View',gray_img)
cv2.waitKey(0)

내가 지정한 'sample.jpg'의 이미지가 흑백으로 전환되어 띄워진다면 정상설치가 된 것 입니다.

Click Menu -> Preferences -> Raspberry Pi Configuration
next, Ensure the camera software is enabled