openCV Version 3.4.4 opencv(extra modules) 컴파일 후 우분투 18.04 설치 방법.
Ubuntu 18.04
python 버전 확인
python3 --version
python3 간단한 동작 확인
python3
>> print("오픈CV + 우분투 18.04!")
오픈CV + 우분투 18.04!
>> quit()
1 단계 : opencv 의존성 패키지 설치
터미널 열기 ctrl + art + t
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
개발 도구 설치
sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config
OpenCV는 JPEG, PNG, TIFF등 디스크에 있는 이미지 파일을 로드 할 수 있다.
디스크에 있는 이미지 파일을 로드 하려면 이미지 I/O 패키지가 필요함.
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
로드 된 후 모니터 화면에 보여주기 위해서는 highgui 모듈, GUI에 의존하는 GTK 개발 라이브러리 필요.
sudo apt-get install libgtk-3-dev
OpenCV 비디오 스트림 처리, 개별 프레임 접근 하기 위해 다음 라이브러리 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
OpenCV 내부의 메트릭스 기능과 같은 다양한 기능을 최적화하는 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
파이썬 라이브러리 버전 설치
sudo apt-get install python3-dev
2 단계: OpenCV 소스코드 다운로드
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.4.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.4.zip
압축해제
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
opencv_contrib repo 설치, 설치 안 할 경우 표준 키보드의 키 위치를 감지 및 OpenCV 2.4.x 버전에서 사용한 SIFT, SURF 접근 할 수 없다.
적극적으로 개발중인 모듈 및 또는 특허가있는 모듈이다.(상업적/산업적 용도로는 사용 가능하지 않음)
즉, contrib 모듈에 있는 건 비 상업적으로만 사용해야 한다.
또한 자연 스러운 이미지 텍스트 감지와 같은 OpenCV 3.0 새로운 기능을 사용하지 못함.
동일한 버전 다운로드
mv opencv-3.4.4 opencv
mv opencv_contrib-3.4.4 opencv_contrib
3 단계: Python 환결 설정.
파이썬 패키기 관린 pip 설치
cd ~
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
가상 개발 환경 구성
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/ 및 https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/ 를 설치한다.
이 두개의 패키지는 별도의 파이썬 버전과 개발 환경을 생성할 수 있게 한다.
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip
사용자 환경 설정.
vi /home/username/.bashrc
# virtualenv 및 virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
:wq
로그아웃 또는 재부팅, 아니면 source /home/username/.bashrc
가상 cv 환경 구축
mkvirtualenv cv -p python3
cv 가상 환경 확인
workon cv
(cv) username:~$
OpenCV 이미지 다차원 처리 NumPy 배열로 표현하며 최종 단계 숫자로 처리함.
pip install numpy
4 단계: OpenCV 컴파일.
가상 환경 접근
workon cv
컴파일
cd ~/opencv/
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_ENABLE_NONFREE=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/cv/bin/python \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON 설정해 특허 알고리즘 사용 할 수 있도록 한다.
CMAKE 출력 파일 확인
Cmake 파일이 파이썬 인터프리터 등록 확인.
"Non-free algorithms" 이 "YES"로 설정되어 있는지 확인
참고
stdlib 관련된 오류 발생시 stdlib.h: No such file or
CMake : -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF
이 경우에는 빌드 디렉토리를 삭제하고, 다시 빌드, 위의 옵션이 포함 된 CMake를 다시 실행하는 것이 좋다.
이렇게하면 stdlib.h 오류가 해결.
컴파일
make -j4
컴파일 속도를 높이려면 현재 사용되는 컴퓨터의 프로세서 코어수를 넣어준다.
실패시 기본 프로세서 정보로 컴파일
make clean
make
설치
sudo make install
sudo ldconfig
설치 확인
pkg-config --modversion opencv
3.4.4
5 단계: 설치 확인.
폴더 확인
ls /usr/local/python/cv2/python-3.6
cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
이름 변경.
cd /usr/local/python/cv2/python-3.6
sudo mv cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so
심볼 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.6/site-packages/
ln -s /usr/local/python/cv2/python-3.6/cv2.so cv2.so
6 단계 : OpenCV 테스트
cd /home/username/
workon cv
python
Python 3.4.4
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.4.4'
>>>
--------------
파이썬 2.7를 설치 하려면,
1 단계가 끝나고 아래 명령어 실행.
sudo apt-get install python2.7 python2.7-dev
sudo python2.7 get-pip.py
mkvirtualenv cv -p python2.7
2018/12/23
Ubuntu 16.04 OpenCV 3.1.0 및 Python 3.5 설치
우분투 OpenCV 3.1.0 및 Python 3.5 설치
Ubuntu 16.04
OpenCV 3.1.0 버전 Python 3 이상과 호환.
Python2.7.12 버전: 터미널 파이썬 실행 버전(우분투 기본 설치 버전)
Python3.5.2 버전: python3 명령을 통해 접근 할 수 있음.
두개를 동시에 사용해야 하므로, 동작 안하는 프로그램이 있을 수 있다.
이 문제는 env 환경 구성에서 python 정보를 직접 입력해 해결 하면된다.
1 단계 : opencv 의존성 패키지 설치
터미널 열기 ctrl + art + t
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
개발 도구 설치
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
pkg-config: 패키지 설정 파일.
git : GitHub OpenCV 프로젝트 사이트 소스 코드 다운로드
cmake: 빌드 구성
OpenCV는 JPEG, PNG, TIFF등 디스크에 있는 이미지 파일을 로드 할 수 있다.
디스크에 있는 이미지 파일을 로드 하려면 이미지 I/O 패키지가 필요함.
sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
로드 된 후 모니터 화면에 보여주기 위해서는 highgui 모듈, GUI에 의존하는 GTK 개발 라이브러리 필요.
sudo apt-get install libgtk-3-dev
OpenCV 비디오 스트림 처리, 개별 프레임 접근 하기 위해 다음 라이브러리 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
OpenCV 내부의 메트릭스 기능과 같은 다양한 기능을 최적화하는 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
파이썬 버전 설치
sudo apt-get install python2.7-dev python3.5-dev
2 단계: OpenCV 소스코드 다운로드
https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
unzip opencv.zip
opencv_contrib repo 설치, 설치 안 할 경우 표준 키보드의 키 위치를 감지 및 OpenCV 2.4.x 버전에서 사용한 SIFT, SURF 접근 할 수 없다.
또한 자연 스러운 이미지 텍스트 감지와 같은 OpenCV 3.0 새로운 기능을 사용하지 못함.
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip
unzip opencv_contrib.zip
동일한 버전 다운로드
3 단계: Python 환결 설정.
파이썬 패키기 관린 pip 설치
cd ~
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/ 및 https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/ 를 설치한다.
이 두개의 패키지는 별도의 파이썬 버전과 개발 환경을 생성할 수 있게 한다.
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip
사용자 환경 설정.
vi /home/username/.bashrc
# virtualenv 및 virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
:wq
cat 명령으로 환경 설정
echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc
echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
둘 중 편한 방법을 선택해 적용한다.
로그아웃 또는 재부팅, 아니면 source /home/username/.bashrc
OpenCv 3.1 + Python 2.7 버전 개발을 위해, 가상 cv 환경 구축
mkvirtualenv cv -p python2
3.x 버전으로 만들 경우
mkvirtualenv cv -p python3
어떤 버전을 사용해도 상관은 없다.
최졍 cv python 가상 환경을 만드는게 목적이다.
cv 가상 환경 확인
workon cv
(cv) username:~$
OpenCV 이미지 다차원 처리 NumPy 배열로 표현하며 최종 단계 숫자로 처리함.
pip install numpy
4 단계: python 3.5 + OpenCV 컴파일.
가상 환경 접근
workon cv
컴파일
cd ~/opencv-3.1.0/
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-3.1.0/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/cv/bin/python \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
stdlib 관련된 오류 발생시 stdlib.h: No such file or
CMake : -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF
이 경우에는 빌드 디렉토리를 삭제하고, 다시 빌드, 위의 옵션이 포함 된 CMake를 다시 실행하는 것이 좋다.
이렇게하면 stdlib.h 오류가 해결.
CMAKE 출력 파일 확인
Cmake 파일이 파이썬3 버전 인터프리터 등록 확인.
Python 2:
Interpreter : /home/username/.virtualevns/cv/bin/python (ver 2.7.12)
Libraries : /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.12~~~
numpy: /home/username/.virualenvs/cv/lib/python2.7.12/site.packages/numpy/core~~~~
packages path: lib/python2.7.12/site-packages
1. 컴파일 2.7 버전으로 가상환경 구축
2. 라이브러는 2.7 사용
3. NumPy 2.7 가상환경
4. 패키지 경로 cv2.so lib/python2.7/site-packages /usr/local/lib/python2.7/site-packages/
3.5 버전으로 컴파일 했을 경우
CMAKE 의 출력 내용은 3.5로 나타난다.
컴파일
make -j4
컴파일 속도를 높이려면 현재 사용되는 컴퓨터의 프로세서 코어수를 넣어준다.
실패시 기본 프로세서 정보로 컴파일
make clean
make
설치
sudo make install
sudo ldconfig
5 단계: 설치 확인.
Python2.7: 컴파일시.
ls -l /usr/local/lib/python2.7/site-packages/
심볼 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
Python3.5: 컴파일시.
ls -l /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
동적 라이브러리가 이름이 변경되 고생 함.
cd /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
sudo mv cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so
심볼 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.5/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so
6 단계 : OpenCV 테스트
python 3.5 구성시
cd /home/username/
workon cv
python
Python 3.5.2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>
python 2.7 구성시
cd /home/username/
python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>
어떤한 파있너 버전을 사용해도 상관이 없다 cs2를 파이썬이 호출 하면된다.
Ubuntu 16.04
OpenCV 3.1.0 버전 Python 3 이상과 호환.
Python2.7.12 버전: 터미널 파이썬 실행 버전(우분투 기본 설치 버전)
Python3.5.2 버전: python3 명령을 통해 접근 할 수 있음.
두개를 동시에 사용해야 하므로, 동작 안하는 프로그램이 있을 수 있다.
이 문제는 env 환경 구성에서 python 정보를 직접 입력해 해결 하면된다.
1 단계 : opencv 의존성 패키지 설치
터미널 열기 ctrl + art + t
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
개발 도구 설치
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
pkg-config: 패키지 설정 파일.
git : GitHub OpenCV 프로젝트 사이트 소스 코드 다운로드
cmake: 빌드 구성
OpenCV는 JPEG, PNG, TIFF등 디스크에 있는 이미지 파일을 로드 할 수 있다.
디스크에 있는 이미지 파일을 로드 하려면 이미지 I/O 패키지가 필요함.
sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
로드 된 후 모니터 화면에 보여주기 위해서는 highgui 모듈, GUI에 의존하는 GTK 개발 라이브러리 필요.
sudo apt-get install libgtk-3-dev
OpenCV 비디오 스트림 처리, 개별 프레임 접근 하기 위해 다음 라이브러리 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
OpenCV 내부의 메트릭스 기능과 같은 다양한 기능을 최적화하는 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
파이썬 버전 설치
sudo apt-get install python2.7-dev python3.5-dev
2 단계: OpenCV 소스코드 다운로드
https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
unzip opencv.zip
opencv_contrib repo 설치, 설치 안 할 경우 표준 키보드의 키 위치를 감지 및 OpenCV 2.4.x 버전에서 사용한 SIFT, SURF 접근 할 수 없다.
또한 자연 스러운 이미지 텍스트 감지와 같은 OpenCV 3.0 새로운 기능을 사용하지 못함.
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip
unzip opencv_contrib.zip
동일한 버전 다운로드
3 단계: Python 환결 설정.
파이썬 패키기 관린 pip 설치
cd ~
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/ 및 https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/ 를 설치한다.
이 두개의 패키지는 별도의 파이썬 버전과 개발 환경을 생성할 수 있게 한다.
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip
사용자 환경 설정.
vi /home/username/.bashrc
# virtualenv 및 virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
:wq
cat 명령으로 환경 설정
echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc
echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
둘 중 편한 방법을 선택해 적용한다.
로그아웃 또는 재부팅, 아니면 source /home/username/.bashrc
OpenCv 3.1 + Python 2.7 버전 개발을 위해, 가상 cv 환경 구축
mkvirtualenv cv -p python2
3.x 버전으로 만들 경우
mkvirtualenv cv -p python3
어떤 버전을 사용해도 상관은 없다.
최졍 cv python 가상 환경을 만드는게 목적이다.
cv 가상 환경 확인
workon cv
(cv) username:~$
OpenCV 이미지 다차원 처리 NumPy 배열로 표현하며 최종 단계 숫자로 처리함.
pip install numpy
4 단계: python 3.5 + OpenCV 컴파일.
가상 환경 접근
workon cv
컴파일
cd ~/opencv-3.1.0/
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-3.1.0/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/cv/bin/python \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
stdlib 관련된 오류 발생시 stdlib.h: No such file or
CMake : -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF
이 경우에는 빌드 디렉토리를 삭제하고, 다시 빌드, 위의 옵션이 포함 된 CMake를 다시 실행하는 것이 좋다.
이렇게하면 stdlib.h 오류가 해결.
CMAKE 출력 파일 확인
Cmake 파일이 파이썬3 버전 인터프리터 등록 확인.
Python 2:
Interpreter : /home/username/.virtualevns/cv/bin/python (ver 2.7.12)
Libraries : /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.12~~~
numpy: /home/username/.virualenvs/cv/lib/python2.7.12/site.packages/numpy/core~~~~
packages path: lib/python2.7.12/site-packages
1. 컴파일 2.7 버전으로 가상환경 구축
2. 라이브러는 2.7 사용
3. NumPy 2.7 가상환경
4. 패키지 경로 cv2.so lib/python2.7/site-packages /usr/local/lib/python2.7/site-packages/
3.5 버전으로 컴파일 했을 경우
CMAKE 의 출력 내용은 3.5로 나타난다.
컴파일
make -j4
컴파일 속도를 높이려면 현재 사용되는 컴퓨터의 프로세서 코어수를 넣어준다.
실패시 기본 프로세서 정보로 컴파일
make clean
make
설치
sudo make install
sudo ldconfig
5 단계: 설치 확인.
Python2.7: 컴파일시.
ls -l /usr/local/lib/python2.7/site-packages/
심볼 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
Python3.5: 컴파일시.
ls -l /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
동적 라이브러리가 이름이 변경되 고생 함.
cd /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
sudo mv cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so
심볼 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.5/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so
6 단계 : OpenCV 테스트
python 3.5 구성시
cd /home/username/
workon cv
python
Python 3.5.2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>
python 2.7 구성시
cd /home/username/
python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>
어떤한 파있너 버전을 사용해도 상관이 없다 cs2를 파이썬이 호출 하면된다.
ubuntu 14.04 python3.4 + OpenCV 3.0 개발 환경 구축 및 테스트
우분투 OpenCV 3.0 및 Python 3.4 설치
Ubuntu 14.04
OpenCV 3.0 버전 Python 3 이상과 호환.
Python 3.4 버전과 Python2.7 버전은 설치 방법은 다름.
1 단계 : 필수 구성 요소 설치
터미널 열기 ctrl + art + t
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
개발 도구 설치
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
pkg-config: 패키지 설정 파일.
git : GitHub OpenCV 프로젝트 사이트 소스 코드 다운로드
cmake: 빌드 구성
OpenCV는 JPEG, PNG, TIFF등 디스크에 있는 이미지 파일을 로드 할 수 있다.
디스크에 있는 이미지 파일을 로드 하려면 이미지 I/O 패키지가 필요함.
sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev
로드 된 후 모니터 화면에 보여주기 위해서는 highgui 모듈, GUI에 의존하는 GTK 개발 라이브러리 필요.
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
OpenCV 비디오 스트림 처리, 개별 프레임 접근 하기 위해 다음 라이브러리 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
OpenCV 내부의 다양한 루틴 최적화 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
2 단계: Python 설치 1
파이썬 패키기 관린 pip 설치
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/ 및 https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/ 를 설치한다.
이 두개의 패키지는 별도의 파이썬 버전과 개발 환경을 생성할 수 있게 한다.
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
사용자 환경 설정.
vi /home/username/.bashrc
# virtualenv 및 virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
:wq
로그아웃 또는 재부팅, 아니면 source /home/username/.bashrc
OpenCv 3.0 + Python 3.4 비전 개발을 위해, 가상 cv 환경 구축
mkvirtualenv cv
2 단계: Python 설치 2
python 3.4 개발도구 설치
sudo apt-get install python3.4-dev
OpenCV 이미지 다차원 처리 NumPy 배열로 표현한다.
가상 개발 환경 CV에 설치 한다. 개발의 편의를 위해 imutils 설치
pip install numpy
cash 디렉토리 문제 발생 지우고 다시 설치
sudo rm -rf ~/.cache/pip/
pip install numpy
3 단계: python 3.4 + OpenCV 3.0 빌드
opencv 3.0 다운로드
cd ~
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
cd opencv
git checkout 3.0.0
opencv_contrib repo 설치, 설치 안 할 경우 표준 키보드의 키 위치를 감지 및 OpenCV 2.4.x 버전에서 사용한 SIFT, SURF 접근 할 수 없다.
또한 자연 스러운 이미지 텍스트 감지와 같은 OpenCV 3.0 새로운 기능을 사용하지 못함.
cd ~
git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
cd opencv_contrib
git checkout 3.0.0
동일 버전 설이 3.0.0
빌드 설정:
cd ~/opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF (보다는 ON).이 스위치를 켜 놓으면 오류가 발생할 수있는 OpenCV v3.1.0 CMake 빌드 스크립트에 버그가 있다.
이 스위치를 off로 설정하면 CMake가 문제없이 실행됩니다.
CMAKE 출력 파일 확인
Cmake 파일이 파이썬3 버전 인터프리터 등록 확인.
Python 3:
Interpreter : /home/username/.virtualevns/cv/bin/python3.4 (ver 3.4)
Libraries : /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.4~~~
numpy: /home/username/.virualenvs/cv/lib/python3.4/site.packages/numpy/core~~~~
packages path: lib/python3.4/site-packages
컴파일
make -j4
컴파일 속도를 높이려면 현재 사용되는 컴퓨터의 프로세서 코어수를 넣어준다.
설치
sudo make install
sudo ldconfig
4 단계
python3.4 설치 위치
/usr/local/lib/python3.4/site-packages
가상 개발 환경으로 심볼릭 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.4/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.cpython-34m.so cv2.so
심볼릭 링크가 잘 생성 되는지 확인한다. 만약 링크가 생성이 안되면 파일썬에서 OpenCV 호출 하지 못한다.
5 단계
python3.4 바인딩을 사용하여 OpenCV 3.0 설치 완료
가상 개발 환경 설치 확인
workon cv
python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.0.0'
6 단계
테스트
색상이 있는 사진 한장 준비.
pip install imutils
vi find_image.py
# 필요한 패키지 가지고 오기
import numpy as np
import imutils
import cv2
# 이미지 로드
image = cv2.imread("test.jpg")
# 빨간색 이미지 찾기
upper = np.array([65, 65, 255])
lower = np.array([0, 0, 200])
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# 마스크 된 이미지에서 윤곽선을 찾고 가장 큰 것을 유지
cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
# 윤곽율 근사 값
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.05 * peri, True)
# 빨간 색을 둘러싼 녹색 테두리 상자 그리기
cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 255, 0), 4)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
실행
python find_image.py
Ubuntu 14.04
OpenCV 3.0 버전 Python 3 이상과 호환.
Python 3.4 버전과 Python2.7 버전은 설치 방법은 다름.
1 단계 : 필수 구성 요소 설치
터미널 열기 ctrl + art + t
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
개발 도구 설치
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
pkg-config: 패키지 설정 파일.
git : GitHub OpenCV 프로젝트 사이트 소스 코드 다운로드
cmake: 빌드 구성
OpenCV는 JPEG, PNG, TIFF등 디스크에 있는 이미지 파일을 로드 할 수 있다.
디스크에 있는 이미지 파일을 로드 하려면 이미지 I/O 패키지가 필요함.
sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev
로드 된 후 모니터 화면에 보여주기 위해서는 highgui 모듈, GUI에 의존하는 GTK 개발 라이브러리 필요.
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
OpenCV 비디오 스트림 처리, 개별 프레임 접근 하기 위해 다음 라이브러리 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
OpenCV 내부의 다양한 루틴 최적화 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
2 단계: Python 설치 1
파이썬 패키기 관린 pip 설치
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/ 및 https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/ 를 설치한다.
이 두개의 패키지는 별도의 파이썬 버전과 개발 환경을 생성할 수 있게 한다.
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
사용자 환경 설정.
vi /home/username/.bashrc
# virtualenv 및 virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
:wq
로그아웃 또는 재부팅, 아니면 source /home/username/.bashrc
OpenCv 3.0 + Python 3.4 비전 개발을 위해, 가상 cv 환경 구축
mkvirtualenv cv
2 단계: Python 설치 2
python 3.4 개발도구 설치
sudo apt-get install python3.4-dev
OpenCV 이미지 다차원 처리 NumPy 배열로 표현한다.
가상 개발 환경 CV에 설치 한다. 개발의 편의를 위해 imutils 설치
pip install numpy
cash 디렉토리 문제 발생 지우고 다시 설치
sudo rm -rf ~/.cache/pip/
pip install numpy
3 단계: python 3.4 + OpenCV 3.0 빌드
opencv 3.0 다운로드
cd ~
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
cd opencv
git checkout 3.0.0
opencv_contrib repo 설치, 설치 안 할 경우 표준 키보드의 키 위치를 감지 및 OpenCV 2.4.x 버전에서 사용한 SIFT, SURF 접근 할 수 없다.
또한 자연 스러운 이미지 텍스트 감지와 같은 OpenCV 3.0 새로운 기능을 사용하지 못함.
cd ~
git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
cd opencv_contrib
git checkout 3.0.0
동일 버전 설이 3.0.0
빌드 설정:
cd ~/opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF (보다는 ON).이 스위치를 켜 놓으면 오류가 발생할 수있는 OpenCV v3.1.0 CMake 빌드 스크립트에 버그가 있다.
이 스위치를 off로 설정하면 CMake가 문제없이 실행됩니다.
CMAKE 출력 파일 확인
Cmake 파일이 파이썬3 버전 인터프리터 등록 확인.
Python 3:
Interpreter : /home/username/.virtualevns/cv/bin/python3.4 (ver 3.4)
Libraries : /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.4~~~
numpy: /home/username/.virualenvs/cv/lib/python3.4/site.packages/numpy/core~~~~
packages path: lib/python3.4/site-packages
컴파일
make -j4
컴파일 속도를 높이려면 현재 사용되는 컴퓨터의 프로세서 코어수를 넣어준다.
설치
sudo make install
sudo ldconfig
4 단계
python3.4 설치 위치
/usr/local/lib/python3.4/site-packages
가상 개발 환경으로 심볼릭 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.4/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.cpython-34m.so cv2.so
심볼릭 링크가 잘 생성 되는지 확인한다. 만약 링크가 생성이 안되면 파일썬에서 OpenCV 호출 하지 못한다.
5 단계
python3.4 바인딩을 사용하여 OpenCV 3.0 설치 완료
가상 개발 환경 설치 확인
workon cv
python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.0.0'
6 단계
테스트
색상이 있는 사진 한장 준비.
pip install imutils
vi find_image.py
# 필요한 패키지 가지고 오기
import numpy as np
import imutils
import cv2
# 이미지 로드
image = cv2.imread("test.jpg")
# 빨간색 이미지 찾기
upper = np.array([65, 65, 255])
lower = np.array([0, 0, 200])
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# 마스크 된 이미지에서 윤곽선을 찾고 가장 큰 것을 유지
cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
# 윤곽율 근사 값
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.05 * peri, True)
# 빨간 색을 둘러싼 녹색 테두리 상자 그리기
cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 255, 0), 4)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
실행
python find_image.py
ubuntu 14.04 opencv3.0 + python 2.7 바인딩 개발 환경 구축 및 테스트
우분투 OpenCV 3.0 및 Python 2.7 설치
Ubuntu 14.04
OpenCV 3.0 버전 Python 3 이상과 호환.
Python 2.7 버전과 Python 3 이상 버전은 설치 방법은 다름.
1 단계
터미널 열기 ctrl + art + t
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2 단계
개발 도구 설치
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
pkg-config: 패키지 설정 파일.
git : GitHub OpenCV 프로젝트 사이트 소스 코드 다운로드
cmake: 빌드 구성
3 단계
OpenCV는 JPEG, PNG, TIFF등 디스크에 있는 이미지 파일을 로드 할 수 있다.
디스크에 있는 이미지 파일을 로드 하려면 이미지 I/O 패키지가 필요함.
sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev
4 단계
로드 된 후 모니터 화면에 보여주기 위해서는 highgui 모듈, GUI에 의존하는 GTK 개발 라이브러리 필요.
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
5 단계
OpenCV 비디오 스트림 처리, 개별 프레임 접근 하기 위해 다음 라이브러리 설치
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
6 단계
OpenCV 내부의 다양한 루틴 최적화 라이브러리 설치
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
7 단계
파이썬 패키기 관린 pip 설치
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
8 단계
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/ 및 https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/ 를 설치한다.
이 두개의 패키지는 별도의 파이썬 버전과 개발 환경을 생성할 수 있게 한다.
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf /home/username/.cache/pip
사용자 환경 설정.
vi /home/username/.bashrc
# virtualenv 및 virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
:wq
로그아웃 또는 재부팅, 아니면 source /home/username/.bashrc
OpenCv 3.0 + Python 2.7 비전 개발을 위해, 가상 cv 환경 구축
mkvirtualenv cv
9 단계
python 2.7 개발도구 설치
sudo apt-get install python2.7-dev
OpenCV 이미지 다차원 처리 NumPy 배열로 표현한다.
가상 개발 환경 CV에 설치 한다. 개발의 편의를 위해 imutils 설치
pip install numpy
pip install imutils
10 단계
opencv 3.0 다운로드
cd ~
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
cd opencv
git checkout 3.0.0
opencv_contrib repo 설치, 설치 안 할 경우 표준 키보드의 키 위치를 감지 및 OpenCV 2.4.x 버전에서 사용한 SIFT, SURF 접근 할 수 없다.
또한 자연 스러운 이미지 텍스트 감지와 같은 OpenCV 3.0 새로운 기능을 사용하지 못함.
cd ~
git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
cd opencv_contrib
git checkout 3.0.0
빌드 설정 :
cd ~/opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF (보다는 ON).이 스위치를 켜 놓으면 오류가 발생할 수있는 OpenCV v3.1.0 CMake 빌드 스크립트에 버그가 있다.
이 스위치를 off로 설정하면 CMake가 문제없이 실행됩니다.
컴파일
make -j4
컴파일 속도를 높이려면 현재 사용되는 컴퓨터의 프로세서 코어수를 넣어준다.
설치
sudo make install
sudo ldconfig
11 단계
Python2.7 설치 위치
/usr/local/lib/python2.7/site-packages
가상 개발 환경으로 심볼릭 링크
cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
12 단계
python2.7 바인딩을 사용하여 OpenCV 3.0 설치 완료
가상 개발 환경 설치 확인
workon cv
python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.0.0'
13 단계
테스트
색상이 있는 사진 한장 준비.
vi find_image.py
# 필요한 패키지 가지고 오기
import numpy as np
import imutils
import cv2
# 이미지 로드
image = cv2.imread("test.jpg")
# 빨간색 이미지 찾기
upper = np.array([65, 65, 255])
lower = np.array([0, 0, 200])
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# 마스크 된 이미지에서 윤곽선을 찾고 가장 큰 것을 유지
cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
# 윤곽율 근사 값
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.05 * peri, True)
# 빨간 색을 둘러싼 녹색 테두리 상자 그리기
cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 255, 0), 4)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
실행
python find_image.py
윈도우 10 mmc card 설치
윈도우 10 mmc card 설치
BIOS 설정
fasb boot 설정 해제.
설정이 되어 있으면, grub> 모드로 진입 함.
windows_10_mmc_Boot 디렉토리, 현 테스트 중 버전 컴파일 및 실행
더욱 자세한건, 현재 작성중인 파일을 본다 03_config/windows_10_mmc_boot .
프로그램 설명.
"Ubuntu Windows To Go"는 USB 플래시 드라이브, 모바일 하드 드라이브 등과 같은 휴대용 장치에 Windows 설치하고, 다른 컴퓨터 하드웨어에서 운영체제 동작!
"USB 플래시 드라이브에서 Windows 동작"
요구 사항 :
16GB 이상의 USB 디스크 또는 MicroSD 카드 (Windows 10 Version 1703 CN에서는 더 이상 사용할 수 없음.)
UWTG 프로그램.
Windows 설치 이미지 (Windows7, Windows8, Windows8.1, Windows 10, Windows Server 2012, Windows Server 2012 R2)
1. 운영체제 이미지 iso 파일 로딩(윈도위 7 권장하지 않음), 윈도우 8은 ISO 파일을 두 번 클릭하여 수행 된다.
2. Ubuntu WTG Assistant lee_ubuntu_wintogo_test.exe을 실행, 영문 변경. 영어 번역을 할 시 GUI만 무거워 진다. 언어를 변경하면 POP-UP 프로그램이 다시 시작 된다, 하지만 수동으로 다시 실행 시켜 준다.
3. install.wim 선택
3.1 drive:\sources 가상 마운트 지정
3.2 설치 디스크 지정: USB 또는 MicroSD Card 여야 함.
3.3 오른쪽 사이트 창 Com 탭 선택
3.3.1 VHDX 및 Windows 10 Pro를 Ver 선택... 사용한 운영체제 버전 선택.
3.3.2 Option : UEFI + GPT 표시된다.
3.3.2.1: Options VHD 탭에서 슬라이더를 오른쪽으로 이동하여 VHD 파일의 이름을 변경하고 크기를 변경할 수 있음. 일부 옵션은 긴 문자로 처리되지만 수정할 필요 없음.
참고: VHD 파티션 테이블 형식은 GPT이고 VHD Temp Folder는 현재 OS 임시 폴더에 있다.
4. Sys 탭에서 Fix Letter가 기본적으로 선택됨. 또한 이 VHD 시스템에서 부팅 할 때 Lcl 디스크 숨기기를 선택하여 로컬 디스크를 숨 긴다.
(optional) Disk (디스크)탭 아래에 No temp (임시 없음) 옵션이 있다.이 옵션은 이동식 디스크에 직접 VHD를 만드는 것을 의미한다. 장치의 하드웨어 인터페이스 부분이 빠르다면 시간이 절약 된다.
5. GO 선택, 두개의 경고창 생성, 확인 확인 눌러 넘어간다.
6. 대기
(optional) PRO 사용자의 경우 64GB MicroSD 카드에서 파티션 구조는 64GB.
VHD 파일, EFI 파티션 ~ 100MB(EFI 부팅 파일 저장 공간) 및 예비 파티션(~ 4.5GB)을 저장하는 기본 파티션이 있다.
하드디스크 공간 낭비를 하고 싶지 않을 경우에 EFI 파티션을 끝으로 옮기고 4.5 GB 공간을 메인 파티션에 병합한다.
경고: 잘못된 조작으로 인해 데이터가 손실 될 수 있습니다!
여기 까지 완전하게 진행 됨.
UDoo x86 이동
7. BIOS 또는 부팅 선택 모드가 장치에서 지원 한 다면, EFI SD/MMC card(AFGCE)를 선택.
부팅 프로세스 시작
8. 초기화가 시작. 일부 지역 설정 및 개인 정보, 합의 ...... 일반적인 Windows 10 설치 프로세스임.
9. 기본 윈도우 설치 완료
10. 정품 인증 재 설치
11. 내부 eMMC 오프라인 파일 관리자에서 볼 수 없음.
MicroSD Card의 VHD는 운영체제 C:\ 드라이버로 마운트 된다.
이러한 방식으로 보안을 강화 시킨다.
12. 윈도우 스토어 사용 가능
13. 그랙픽 드라이버 설치 후, 세이프 모드 동작, HDMI 동작
참고: UDOO X86은 MicroSD Card를 직접 부팅 할 수 없어 블루 스크린이 표시된다.
이럴때는 UEFI 펌웨어 옵션을 일부 수정했냐 한다.
super + I Windows 설정.
업데이트 및 보안 을 클릭
복구 탭을 클릭한 다음, 오른쪽의 고급 시작 옵션의 아래에 있는 지금 다시 시작 버튼을 클릭.
PC를 다시 시작하면, 옵션 선택 화면에서 문제 해결을 클릭.
고급 옵션 화면에서, UEFI 펌웨어 설정 클릭.
1다시 시작 버튼을 클릭하여 UEFI (BIOS) 부팅 모드로 전환.
BIOS 진입 (Boot)화면에 나타나며, 레거시 모드로 되어 있다면 1 UEFI부팅 모드로 전환한 후, BIOS 설정을 저장하고 PC를 재 부팅.
BIOS 설정
fasb boot 설정 해제.
설정이 되어 있으면, grub> 모드로 진입 함.
windows_10_mmc_Boot 디렉토리, 현 테스트 중 버전 컴파일 및 실행
더욱 자세한건, 현재 작성중인 파일을 본다 03_config/windows_10_mmc_boot .
프로그램 설명.
"Ubuntu Windows To Go"는 USB 플래시 드라이브, 모바일 하드 드라이브 등과 같은 휴대용 장치에 Windows 설치하고, 다른 컴퓨터 하드웨어에서 운영체제 동작!
"USB 플래시 드라이브에서 Windows 동작"
요구 사항 :
16GB 이상의 USB 디스크 또는 MicroSD 카드 (Windows 10 Version 1703 CN에서는 더 이상 사용할 수 없음.)
UWTG 프로그램.
Windows 설치 이미지 (Windows7, Windows8, Windows8.1, Windows 10, Windows Server 2012, Windows Server 2012 R2)
1. 운영체제 이미지 iso 파일 로딩(윈도위 7 권장하지 않음), 윈도우 8은 ISO 파일을 두 번 클릭하여 수행 된다.
2. Ubuntu WTG Assistant lee_ubuntu_wintogo_test.exe을 실행, 영문 변경. 영어 번역을 할 시 GUI만 무거워 진다. 언어를 변경하면 POP-UP 프로그램이 다시 시작 된다, 하지만 수동으로 다시 실행 시켜 준다.
3. install.wim 선택
3.1 drive:\sources 가상 마운트 지정
3.2 설치 디스크 지정: USB 또는 MicroSD Card 여야 함.
3.3 오른쪽 사이트 창 Com 탭 선택
3.3.1 VHDX 및 Windows 10 Pro를 Ver 선택... 사용한 운영체제 버전 선택.
3.3.2 Option : UEFI + GPT 표시된다.
3.3.2.1: Options VHD 탭에서 슬라이더를 오른쪽으로 이동하여 VHD 파일의 이름을 변경하고 크기를 변경할 수 있음. 일부 옵션은 긴 문자로 처리되지만 수정할 필요 없음.
참고: VHD 파티션 테이블 형식은 GPT이고 VHD Temp Folder는 현재 OS 임시 폴더에 있다.
4. Sys 탭에서 Fix Letter가 기본적으로 선택됨. 또한 이 VHD 시스템에서 부팅 할 때 Lcl 디스크 숨기기를 선택하여 로컬 디스크를 숨 긴다.
(optional) Disk (디스크)탭 아래에 No temp (임시 없음) 옵션이 있다.이 옵션은 이동식 디스크에 직접 VHD를 만드는 것을 의미한다. 장치의 하드웨어 인터페이스 부분이 빠르다면 시간이 절약 된다.
5. GO 선택, 두개의 경고창 생성, 확인 확인 눌러 넘어간다.
6. 대기
(optional) PRO 사용자의 경우 64GB MicroSD 카드에서 파티션 구조는 64GB.
VHD 파일, EFI 파티션 ~ 100MB(EFI 부팅 파일 저장 공간) 및 예비 파티션(~ 4.5GB)을 저장하는 기본 파티션이 있다.
하드디스크 공간 낭비를 하고 싶지 않을 경우에 EFI 파티션을 끝으로 옮기고 4.5 GB 공간을 메인 파티션에 병합한다.
경고: 잘못된 조작으로 인해 데이터가 손실 될 수 있습니다!
여기 까지 완전하게 진행 됨.
UDoo x86 이동
7. BIOS 또는 부팅 선택 모드가 장치에서 지원 한 다면, EFI SD/MMC card(AFGCE)를 선택.
부팅 프로세스 시작
8. 초기화가 시작. 일부 지역 설정 및 개인 정보, 합의 ...... 일반적인 Windows 10 설치 프로세스임.
9. 기본 윈도우 설치 완료
10. 정품 인증 재 설치
11. 내부 eMMC 오프라인 파일 관리자에서 볼 수 없음.
MicroSD Card의 VHD는 운영체제 C:\ 드라이버로 마운트 된다.
이러한 방식으로 보안을 강화 시킨다.
12. 윈도우 스토어 사용 가능
13. 그랙픽 드라이버 설치 후, 세이프 모드 동작, HDMI 동작
참고: UDOO X86은 MicroSD Card를 직접 부팅 할 수 없어 블루 스크린이 표시된다.
이럴때는 UEFI 펌웨어 옵션을 일부 수정했냐 한다.
super + I Windows 설정.
업데이트 및 보안 을 클릭
복구 탭을 클릭한 다음, 오른쪽의 고급 시작 옵션의 아래에 있는 지금 다시 시작 버튼을 클릭.
PC를 다시 시작하면, 옵션 선택 화면에서 문제 해결을 클릭.
고급 옵션 화면에서, UEFI 펌웨어 설정 클릭.
1다시 시작 버튼을 클릭하여 UEFI (BIOS) 부팅 모드로 전환.
BIOS 진입 (Boot)화면에 나타나며, 레거시 모드로 되어 있다면 1 UEFI부팅 모드로 전환한 후, BIOS 설정을 저장하고 PC를 재 부팅.
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