Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

OpenCV на rpi - ошибка сегментации в System.loadLibrary

Я пытаюсь установить OpenCV на Raspberry Pi, и после многих попыток настройки cmake мне удалось создать opencv-400.jar и libopencv_java400.so. Различные руководства в Интернете не говорят, что делать дальше.

У меня есть jar в моем пути к классу, тестовый код компилируется нормально, и распечатка System.getProperty("java.library.path") включает каталог, содержащий файл .so. В другом каталоге, /usr/local/lib, процесс make поместил стопку файлов .a. Инструкции cmake, указанные в том, что библиотеки не используются совместно, все необходимые части будут помещены в файл java .so. Я не уверен, что это имеет смысл? Мне также пришлось указать /usr/local в качестве префикса сборки — возможно, это должно быть что-то еще на пи?

Строка System.loadLibrary("opencv_java400") вызывает неприукрашенную ошибку сегментации.

... чего, конечно, не должно быть. Если кто-то подключает камеру rpi к opencv и получает доступ к ней из java, возможно, вы могли бы поделиться параметрами cmake.

java opencv raspberry-pi
21.05.2019

  • Снова запустил процесс cmake со множеством различных комбинаций -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF и. -U BUILD_SHARED_LIBS, чтобы сбросить параметр и комбинации пробелов/без пробелов, верхний/нижний регистр и по-прежнему получать строку в выводе cmake на экране с надписью Библиотеки ссылок: динамическая загрузка Так что мне кажется, что я не смог получить необходимые библиотеки в моем файле libopencv_java400.so. 23.05.2019
  • оказывается, opencv не будет работать на raspberry pi под java, если вы не перекомпилируете ffmpeg: github.com/opencv /opencv/issues/10157 работа заключается в том, чтобы не использовать ffmpeg для доступа к камере.... дальше... 27.05.2019
  • Нет, наличие или отсутствие ffmpeg не имеет значения. Я не могу разобраться сам, и здесь нет помощи, на форумах opencv, форумах rpi. Я сдаюсь. 30.05.2019

Ответы:


1

После возврата к opencv 3.3.0, поэтому мне не нужно было разбираться в cmake, я получил opencv, работающий на пи с С++. Затем я обернул необходимые команды opencv в JNI... и все еще получил ошибку сегментации. Затем я научился использовать gdb и очень быстро отследил ошибку до libopenmpt. Быстрый поиск показал, что это вызывает ошибку сегментации при нехватке памяти.

Решение в этом случае — запустить java -Xss128m ... для запуска моего кода.

Я предполагаю, что это исправление для использования opencv 4 из встроенных компонентов Java.

01.07.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..