SDK同梱ドキュメント：PythonModuleInstallManual

はじめに

SDK V1.61以前を使用している場合、まず初めに下記を対応してください。
この修正は次回のSDKバージョンアップで反映いたします。この修正はSDK v1.62以降で対応されています。

• external/build/sample/docker/Dockerfileの以下の記述を削除してください。
  6行目： ENV http_proxy=http://proxy.mei.co.jp:8080/ https_proxy=http://proxy.mei.co.jp:8080/

• external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.shの以下の記述を修正してください。

  4行目：
  　変更前：NUMPY_ARCHIVES=v1.19.4.tar.gz
  　変更後：NUMPY_ARCHIVES=numpy-1.19.4.tar.gz
  8行目：
  　変更前：OPENCV_ARCHIES=opencv-3.4.7.zip
  　変更後：OPENCV_ARCHIVES=opencv-3.4.7.zip

SDK V1.70以前を使用している場合、まず初めに下記を対応してください。
この修正はSDK v1.71以降で対応されています。

• external/build/sample/docker/Dockerfileの以下の記述を修正してください。

  13行目：
  　変更前：RUN python -m pip install Cython
  　変更後：RUN python -m pip install Cython==0.29.36

このチュートリアルでは、SDKのインストールディレクトリを${SDK_DIR}として記載します。

目次

...

概要

...

Python版のAdamAppで外部ライブラリを使用する場合は、Pythonモジュールのコンパイルが必要です。

本チュートリアルでは、Python用外部ライブラリをビルドするための環境構築～モジュールのコンパイルまでの手順を解説します。

チュートリアルで使用する外部ライブラリ

• NumPy 1.1419.94

• OpenCV 3.4.7

...

• sqlite 3.40.0

• Python 3.7.9

• pycurl 7.45.2

• OpenSSL 1.1.1
  

Docker環境を構築する

...

Docker環境は、AdamAppSDKがインストールされたUbuntu上に構築します。

チュートリアルでのインストール対象OS

• Ubuntu SDK v1.71以前：Ubuntu 18.04.2 LTS (bionic)

• SDK v1.80以降：Ubuntu 22.04.3 LTS (Jammy Jellyfish)

あらかじめAdamAppSDK開発環境を構築してください。（本チュートリアルでは省略します）

また、apt-getコマンドなどを使ってソフトのインストールを行いますので、apt-getが可能なインターネット接続と、インストールが可能な権限(root権限など)設定も実施しておいてください。

参考：Docker公式ドキュメント

パッケージをインストールする

Docker環境の構築に必要なパッケージをインストールします。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common \
    qemu-user-static

リポジトリを追加する

...

Docker社提供のUbuntu用aptリポジトリをシステムに追加します。

(apt-keyコマンドを利用する場合)

Docker社提供のUbuntu用aptリポジトリをシステムに追加します。

Docker社オフィシャルPGPキーをシステムに追加します。

$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
OK

PGPキーを追加したら、fingerprintがこのようになっているか確認してください。

$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
pub   rsa4096 2017-02-22 [SCEA]
      9DC8 5822 9FC7 DD38 854A  E2D8 8D81 803C 0EBF CD88
uid           [ unknown ] Docker Release (CE deb) docker@docker.com
sub   rsa4096 2017-02-22 [S]

次に、Docker公式aptリポジトリをシステムに追加します。

$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

aptリポジトリを追加したら、/etc/apt/sources.listにリポジトリが追加されていることを確認してください。

$ cat /etc/apt/sources.list
(省略)
deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable
# deb-src [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable

Docker実行用ファイルをインストールする

...

リポジトリを追加する(apt-keyコマンドを利用しない場合)

Docker社提供のUbuntu用aptリポジトリをシステムに追加します。

事前に/etc/aptディレクトリにkeyringsディレクトリを作成します。

$ sudomkdir apt-get update
/etc/apt/keyrings

Docker社オフィシャルPGPキーをシステムに追加します。

$ sudo apt-get installcurl docker-ce docker-ce-cli containerd.io

（任意）Dockerにプロキシ設定を行う

インターネット接続にプロキシサーバが必要な場合は、Dockerにプロキシ設定を行ってください。

参考：Docker公式ドキュメント

Dockerコマンドの権限を変更する

dockerコマンドを一般ユーザでも使用できるように設定を変更します。

fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker-key.asc

次に、Docker公式aptリポジトリをシステムに追加します。

$ sudo usermod -a -G docker $(whoami)

一度ログアウトして、再度ログインしてください。

Docker実行確認

...

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker-key.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

Docker実行用ファイルをインストールする

Docker実行に必要なファイルを、aptを使用してインストールします。

$ dockersudo run helloapt-worldget Helloupdate
from$ Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

（任意）Dockerにプロキシ設定を行う

インターネット接続にプロキシサーバが必要な場合は、Dockerにプロキシ設定を行ってください。

参考：Docker公式ドキュメント

Dockerコマンドの権限を変更する

dockerコマンドを一般ユーザでも使用できるように設定を変更します。

$ sudo usermod -a -G docker $(whoami)

一度ログアウトして、再度ログインしてください。

Docker実行確認

Dockerが使用できるか確認します。

$ docker run hello-world
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/

...

Dockerイメージを作成する

...

Pythonモジュールコンパイル用のDockerイメージを作成します。

Dockerfileを編集する

Dockerイメージを作成する場合、一般的にDockerfileと呼ばれるイメージ作成手順を記載したファイルを作成します。

...

FROM arm64v8/ubuntu:bionic

ADD qemu-aarch64-static /usr/bin
ADD exec_entry.sh /bin

RUN apt-get update \
 && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential gcc-8 g++-8 gfortran-8 python3.7 python3-distutils python3-setuptools python3.7-dev python3-pip cmake unzip \
 && apt-get -y clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 800 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 \
 && update-alternatives --install /usr/bin/gfortran gfortran /usr/bin/gfortran-8 800 \
 && update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 800
RUN python -m pip install Cython
RUN ==0.29.36
RUN chmod +x /bin/exec_entry.sh

ENTRYPOINT ["/bin/exec_entry.sh"]

...

Dockerイメージを作成する

Dockerイメージは、Dockerfileが存在するディレクトリで作成します。

$ cd ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/
$ docker build -t compile/ubuntu-rel:0.1 .

作成が完了したら、compile/ubuntu-relというリポジトリが作成されていることを確認してください。

...

...

qemuインストール

...

コンテナ版追加アプリを作成するために、開発環境にインストールする必要のある、qemuのインストール方法を記載します。Dockerイメージの作成が完了している場合はqemuのインストールは不要ですので、次の章に進んでください。AdamApp用Pythonモジュールは、以下の手順で作成します。

1. external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリにソースファイルを配置する。

2. external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.sh にコンパイル手順を記載する。

3. dockerを実行し、コンパイルを行う。

4. external/build/sample/docker/docker_volume/install_pathディレクトリに作成されたモジュールが配置される。

チュートリアルとして、NumPyとOpenCVのコンパイルを実施します。

ソースコードをダウンロードする

NumpyとOpenCVのソースコードを以下URLからダウンロードしてください。

Numpy 1.14.9:

https://github.com/numpy/numpy/archive/v1.19.4.tar.gz

OpenCV 3.4.7:

https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.zip

ダウンロードしたファイルは、external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリに配置してください。

コンパイル手順ファイルを更新する

external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.shファイルに、コンパイル手順を記載します。

サンプルスクリプトとして、NumpyとOpenCVをコンパイルするためのmodule_compile.shを用意しています。

チュートリアルではmodule_compile.shを変更せずに進めます。

コンパイルする

Dockerを用いてNumPyモジュールとOpenCVモジュールをコンパイルします。

external/build/sample/docker ディレクトリでDockerを実行してください。

$ docker run --rm -it --name aarch64-ubuntu -v `pwd`/docker_volume:/home/docker compile/ubuntu-rel:0.1

external/build/sample/docker/docker_volume/install_pathにコンパイル済みモジュールが作成されます。

AdamAppに配置する

作成されたモジュールを、AdamAppで使用できるように配置します。

チュートリアルではsrc/adamapp-py/jpeg_appを例とします。

Numpyを配置する

NumPyモジュールは以下のディレクトリにインストールされています。

external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.19.4-py3.7-linux-aarch64.egg/numpy

ディレクトリ構成そのままで、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

$ cp -R external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.19.4-py3.7-linux-aarch64.egg/numpy src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages/numpy

OpenCVを配置する

OpenCV Python用モジュールは以下のディレクトリにインストールされています。

external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/dist-packages/cv2

ディレクトリ構成そのままで、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

$ cp -R external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/dist-packages/cv2 src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages/cv2

OpenCVは、Python用モジュールだけではなくOpenCVライブラリも必要となるため、あわせて配置します。

OpenCVライブラリは以下のディレクトリにインストールされています。

external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib

libopencv_world.so.3.4.7を以下のディレクトリにコピーしてください。

例）src/adamapp-py/jpeg_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/

$ cp -R external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libopencv_world.so.3.4.7 src/adamapp-py/jpeg_app/external/external/lib/aarch64-linux-gnu

コピーしたら、シンボリックリンクを作成してください。

$ cd src/adamapp-py/jpeg_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/
$ ln -s libopencv_world.so.3.4.7 libopencv_world.so.3.4
$ ln -s libopencv_world.so.3.4 libopencv_world.so

不要なファイルを削除する

AdamAppでは、Pythonキャッシュファイル（__pycache__）は使用しません。

容量削減のため削除することをお勧めします。

$ cd src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages/
$ find . -name *pycache* -print | xargs rm -rf

また、作成されたOpenCVライブラリには、ライブラリのデバッグに使用するための情報が含まれています。

アプリケーション実行時には使用しないため、容量削減のためデバッグ情報を削除することをお勧めします。

qemuのインストール

sudo apt update
sudo apt-get install qemu binfmt-support qemu-user-static # Install the qemu packages
sudo docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static --reset -p yes # This step will execute the registering scripts

docker buildxの準備

• experimental 機能や BuildKit を使うため、環境変数を追加設定 & 反映 します。

• 設定ファイルを開く

  Code Block
  vi ~/.bashrc

• 以下を末尾に追加

  Code Block
  export DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL=enabled export DOCKER_BUILDKIT=1

  保存

• buildxが使えるようになっているか確認。

  Code Block
  docker --help | grep buildx

  出力例

  Code Block
  buildx* Docker Buildx (Docker Inc., v0.10.5)

   

• 現在build可能なアーキテクチャを確認。

  Code Block
  docker buildx ls

  出力例

  Code Block
  NAME/NODE DRIVER/ENDPOINT STATUS BUILDKIT PLATFORMS default * docker default default running v0.11.7-0.20230525183624-798ad6b0ce9f linux/amd64, linux/amd64/v2, linux/amd64/v3, linux/amd64/v4, linux/386, linux/arm64, linux/riscv64, linux/ppc64, linux/ppc64le, linux/s390x, linux/mips64le, linux/mips64, linux/arm/v7, linux/arm/v6

  この出力の中に linux/arm64 があれば成功です。

Pythonモジュールをコンパイルする(Numpy, OpenCV)

...

手順

AdamApp用Pythonモジュールは、以下の手順で作成します。

1. ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリにソースファイルを配置する。

2. ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.sh にコンパイル手順を記載する。

3. dockerを実行し、コンパイルを行う。

4. ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_pathディレクトリに作成されたモジュールが配置される。

チュートリアルとして、NumPyとOpenCVのコンパイルを実施します。

ソースコードをダウンロードする

NumpyとOpenCVのソースコードを以下URLからダウンロードしてください。

このチュートリアルでは、Numpy 1.19.4、OpenCV 3.4.7を使用します。

ダウンロードするバージョンは、使用する機能に合わせて選択してください。

Numpy 1.19.4:

https://github.com/numpy/numpy/archive/v1.19.4.tar.gz

OpenCV 3.4.7:

https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.zip

ダウンロードしたファイルは、${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリに配置してください。

コンパイル手順ファイルを更新する

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.shファイルに、コンパイル手順を記載します。

サンプルスクリプトとして、NumpyとOpenCVをコンパイルするためのmodule_compile.shを用意しています。

チュートリアルではmodule_compile.shを変更せずに進めます。

コンパイルする

Dockerを用いてNumPyモジュールとOpenCVモジュールをコンパイルします。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker ディレクトリでDockerを実行してください。

$ docker run --rm -it --name aarch64-ubuntu -v `pwd`/docker_volume:/home/docker compile/ubuntu-rel:0.1

external/build/sample/docker/docker_volume/install_pathにコンパイル済みモジュールが作成されます。

AdamAppに配置する

作成されたモジュールを、AdamAppで使用できるように配置します。

チュートリアルでは${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_appを例とします。

Numpyを配置する

NumPyモジュールは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.19.4-py3.7-linux-aarch64.egg/numpy

ディレクトリ構成そのままで、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.19.4-py3.7-linux-aarch64.egg/numpy ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages/numpy

OpenCVを配置する

OpenCV Python用モジュールは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/dist-packages/cv2

ディレクトリ構成そのままで、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/dist-packages/cv2 ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages/cv2

OpenCVは、Python用モジュールだけではなくOpenCVライブラリも必要となるため、あわせて配置します。

OpenCVライブラリは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib

libopencv_world.so.3.4.7を以下のディレクトリにコピーしてください。

例）${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libopencv_world.so.3.4.7 ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/external/lib/aarch64-linux-gnu

コピーしたら、シンボリックリンクを作成してください。

$ cd ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/
$ ln -s libopencv_world.so.3.4.7 libopencv_world.so.3.4
$ ln -s libopencv_world.so.3.4 libopencv_world.so

不要なファイルを削除する

AdamAppでは、Pythonキャッシュファイル（__pycache__）は使用しません。

容量削減のため削除することをお勧めします。

$ cd ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/python/site-packages/
$ find . -name *pycache* -print | xargs rm -rf

また、作成されたOpenCVライブラリには、ライブラリのデバッグに使用するための情報が含まれています。

アプリケーション実行時には使用しないため、容量削減のためデバッグ情報を削除することをお勧めします。

$ cd ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/jpeg_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/
$ aarch64-linux-gnu-strip --strip-debug libopencv_world.so.3.4.7

サンプルアプリをビルドする

サンプルアプリ「jpeg_app」をビルドして、カメラにインストールします(例：下記画像の緑枠からインストール可能)。

ビルド方法は各SDKバージョンに応じて実施ください。

アプリ画面を開いて(下記画像の赤枠ボタン)、カメラが撮影したjpeg画像が表示されていれば成功です。

...

Pythonモジュールをコンパイルする(SQLite)

...

NumpyとOpenCVのコンパイルを実施することができました。

次のチュートリアルとして、SQLiteのコンパイルを実施します。

ソースコードをダウンロードする

sqliteとPythonのソースコードを以下URLからダウンロードしてください。

このチュートリアルでは、sqlite 3.40.0、Python 3.7.9 を使用します。

ダウンロードするバージョンは、使用する機能に合わせて選択してください。

sqlite 3.40.0

https://www.sqlite.org/2022/sqlite-autoconf-3400000.tar.gz

Python 3.7.9

https://www.python.org/ftp/python/3.7.9/Python-3.7.9.tgz

ダウンロードしたファイルは、${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリに配置してください。

コンパイル手順ファイルを更新する

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.shファイルに、コンパイル手順を記載します。

下記の内容をコピーしてください。

#!/bin/sh -x

HOME_PATH=/home/docker

LIB_INSTALL_DIR=${HOME_PATH}/install_path

SQLITE_ARCHIVES=sqlite-autoconf-3400000.tar.gz
SQLITE_DIR=sqlite-autoconf-3400000
SQLITE_BUILD_DIR=sqlite-autoconf-3400000/build

PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${NUMPY_SITE_PACKAGES}
export PYTHONPATH

PYTHON_ARCHIVES=Python-3.7.9.tgz
PYTHON_DIR=Python-3.7.9

## for sqlite
cd ${HOME_PATH}
tar zxf ${SQLITE_ARCHIVES}
mkdir -p ${SQLITE_BUILD_DIR}
cd ${SQLITE_DIR}
./configure --prefix=${LIB_INSTALL_DIR}
make
make install

## for python
cd ${HOME_PATH}
tar zxf ${PYTHON_ARCHIVES}
cd ${PYTHON_DIR}
./configure --prefix=${LIB_INSTALL_DIR}
make
make install

コンパイルする

Dockerを用いてsqliteモジュールとPythonモジュールをコンパイルします。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker ディレクトリでDockerを実行してください。

$ docker run --rm -it --name aarch64-ubuntu -v `pwd`/docker_volume:/home/docker compile/ubuntu-rel:0.1

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_pathにコンパイル済みモジュールが作成されます。

AdamAppに配置する

作成されたモジュールを、AdamAppで使用できるように配置します。

チュートリアルではsrc/adamapp-py/sqlite_appを例とします。

SQLiteを配置する

sqliteライブラリは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib

libsqlite3.so
libsqlite3.so.0
libsqlite3.so.0.8.6
libsqlite3.la
libsqlite3.a

上記5ファイルを、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libsqlite3.so ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu
$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libsqlite3.so.0 ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu
$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libsqlite3.so.0.8.6 ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu
$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libsqlite3.la ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu
$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/libsqlite3.a ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/libsqlite3.so
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/libsqlite3.so.0
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/libsqlite3.so.0.8.6
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/libsqlite3.la
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/external/lib/aarch64-linux-gnu/libsqlite3.a

Python用sqliteを配置する

Python用sqliteモジュールは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/sqlite3

ディレクトリ構成そのままで、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/sqlite3 ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages/sqlite3

Python用sqliteは、モジュールだけではなくライブラリも必要となるため、あわせて配置します。

Python用sqliteライブラリは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/lib-dynload

_sqlite3.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.soを以下のディレクトリにコピーしてください。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages/sqlite3

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/lib-dynload/_sqlite3.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages/sqlite3

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages/sqlite3/_sqlite3.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so

次に、import時にPython用sqliteライブラリを読み込めるよう、dbapi2.pyを修正します。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/sqlite_app/python/site-packages/sqlite3/dbapi2.py

下記の通りに修正します。

修正前）from _sqlite3 import *
↓
修正後）from sqlite3._sqlite3 import *

サンプルアプリをビルドする

サンプルアプリをビルドする前に、下記の画面にてSDカードをフォーマットします。(フォーマットしてよいSDカードか事前に確認ください、SDカードのデータは全て消去されます。)
フォーマットが完了したら、SDカードをext(ext4)フォーマットにしてSetボタンを押下します。

...

サンプルアプリ「sqlite_app」をビルドして、カメラにインストールします。

ビルド方法は各SDKバージョンに応じて実施ください。

アプリ画面を開いて、下記の画面が表示されていれば成功です。

...

Pythonモジュールをコンパイルする(Pycurl)

SQLiteのコンパイルを実施できました。

次のチュートリアルとして、Pycurlのコンパイルを実施します。

ソースコードをダウンロードする

PyCurlとOpenSSLのソースコードを以下URLからダウンロードしてください。

このチュートリアルでは、pycurl 7.45.2、OpenSSL 1.1.1 を使用します。

ダウンロードするバージョンは、使用する機能に合わせて選択してください。

pycurl 7.45.2

https://files.pythonhosted.org/packages/a8/af/24d3acfa76b867dbd8f1166853c18eefc890fc5da03a48672b38ea77ddae/pycurl-7.45.2.tar.gz

OpenSSL 1.1.1

https://github.com/openssl/openssl/archive/OpenSSL_1_1_1i.tar.gz

ダウンロードしたファイルは、${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリに配置してください。

コンパイル手順ファイルを更新する

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.shファイルに、コンパイル手順を記載します。

下記の内容をコピーしてください。

#!/bin/sh -x

HOME_PATH=/home/docker

OPENSSL_ARCHIVES=openssl-OpenSSL_1_1_1i.tar.gz
OPENSSL_DIR=openssl-OpenSSL_1_1_1i

PYCURL_ARCHIVES=pycurl-7.45.2.tar.gz
PYCURL_DIR=pycurl-7.45.2

apt update
apt install libcurl4-openssl-dev libssl-dev

cd ${HOME_PATH}
tar zxf ${OPENSSL_ARCHIVES}
cd ${OPENSSL_DIR}
./Configure linux-aarch64
make

export PYCURL_SSL_LIBRARY=openssl
export CPPFLAGS=-I${HOME_PATH}/${OPENSSL_DIR}/include/openssl
export LDFLAGS=-L${HOME_PATH}/${OPENSSL_DIR}

## for pycurl
cd ${HOME_PATH}
tar zxf ${PYCURL_ARCHIVES}
cd ${PYCURL_DIR}
python3.7 setup.py --with-openssl --openssl-dir=${HOME_PATH}/${OPENSSL_DIR} build

コンパイルする

Dockerを用いてpycurlモジュールとOpenSSLモジュールをコンパイルします。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker ディレクトリでDockerを実行してください。

$ docker run --rm -it --name aarch64-ubuntu -v `pwd`/docker_volume:/home/docker compile/ubuntu-rel:0.1

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volumeにコンパイル済みモジュールが作成されます。

AdamAppに配置する

作成されたモジュールを、AdamAppで使用できるように配置します。

チュートリアルではsrc/adamapp-py/hogehoge_appを例とします。

PyCurlを配置する

PyCurlライブラリは以下のディレクトリにインストールされています。

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/pycurl-7.45.2/build/lib.linux-aarch64-3.7

pycurl.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so

上記ファイルを、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/hogehoge_app/python/site-packages

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/pycurl-7.45.2/build/lib.linux-aarch64-3.7/pycurl.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/hogehoge_app/python/site-packages

コピー後のディレクトリ構成は以下のようになります。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/hogehoge_app/python/site-packages/pycurl.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so

PyCurlを読み込むようソースコードを修正する

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/hogehoge_app/python/pymain.py を開き、下記の通り追記します。

import os;

の１つ下の行に下記を追記する。

import pycurl;

...

サンプルアプリをビルドする

サンプルアプリ「hogehoge_app」をビルドして、カメラにインストールします。

ビルド方法は各SDKバージョンに応じて実施ください。

Pythonモジュールをコンパイルする(Numba)

Pythonの高速化に使われるNumbaのビルド手順について記載します。

ソースコードをダウンロードする

Numbaを実行するために、複数のモジュールが必要です。
それぞれのソースコードは以下のURLからダウンロードしてください。
また各モジュールのバージョンは、Python 3.7.9 に対応しているものを選択してください。

Numba 0.56.4:
https://github.com/numba/numba/archive/refs/tags/0.56.4.zip

Numpy 1.19.4:
https://github.com/numpy/numpy/archive/v1.19.4.tar.gz

LLVM 11.1.0:
https://github.com/llvm/llvm-project/archive/refs/tags/llvmorg-11.1.0.tar.gz

llvmlite 0.39.1:
https://github.com/numba/llvmlite/archive/refs/tags/v0.39.1.tar.gz

importlib_metadata 6.7.0:
https://github.com/python/importlib_metadata/archive/refs/tags/v6.7.0.zip

typing_extensions 4.7.1:
https://github.com/python/typing_extensions/archive/refs/tags/4.7.1.zip

zipp 3.15.0:
https://github.com/jaraco/zipp/archive/refs/tags/v3.15.0.zip

ダウンロードしたファイルは、${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volumeディレクトリに配置してください。

コンパイル手順ファイルを更新する

${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/module_compile.shファイルに、コンパイル手順を記載します。

下記の内容をコピーしてください。

#!/bin/sh -x

#----------
HOME_PATH=/home/docker
LIB_INSTALL_DIR=${HOME_PATH}/install_path
SITE_PACKAGES=${LIB_INSTALL_DIR}/lib/python3.7/site-packages

NUMPY_ARCHIVES=numpy-1.19.4.tar.gz
NUMPY_DIR=numpy-1.19.4

LLVM_ARCHIVES=llvm-project-llvmorg-11.1.0.tar.gz
LLVM_DIR=llvm-project-llvmorg-11.1.0
LLVM_INSTALL_DIR=${LIB_INSTALL_DIR}/llvm
LLVM_PATCH_SRC=${LLVMLITE_DIR}/conda-recipes
LLVM_PATCH_DST=${LLVM_DIR}/llvm

LLVMLITE_ARCHIVES=llvmlite-0.39.1.tar.gz
LLVMLITE_DIR=llvmlite-0.39.1

NUMBA_ARCHIVES=numba-0.56.4.zip
NUMBA_DIR=numba-0.56.4

#----------

# NumPy
cd ${HOME_PATH}
mkdir -p ${SITE_PACKAGES}
tar xf ${NUMPY_ARCHIVES}
cd ${NUMPY_DIR}
python setup.py build
PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${SITE_PACKAGES}
export PYTHONPATH
python setup.py install --prefix=${LIB_INSTALL_DIR}


# LLVM / llvmlite
cd ${HOME_PATH}
tar xf ${LLVM_ARCHIVES}
tar xf ${LLVMLITE_ARCHIVES}

cd ${LLVM_PATCH_DST}
for patchFile in $(find ../../${LLVM_PATCH_SRC} -name "*.patch" -type f); do
	patch --dry-run -f -p1 -i ${patchFile}
	if [ $? -eq 0 ]; then
		patch -p1 -i ${patchFile}
	fi
done

LLVM_BUILD_SH="../../${LLVMLITE_DIR}/conda-recipes/llvmdev/build.sh"
mkdir -p ${LLVM_INSTALL_DIR}
export PREFIX=${LLVM_INSTALL_DIR} CPU_COUNT=2
sed -i -e "s/\(^LLVM_TARGETS_TO_BUILD=\).*/\1\$\{LLVM_TARGETS_TO_BUILD:-\"AArch64\"\}/" ${LLVM_BUILD_SH}
sed -i -e "/LLVM_ENABLE_ASSERTIONS/d" ${LLVM_BUILD_SH}
sed -i -e "/LLVM_EXPERIMENTAL_TARGETS_TO_BUILD/d" ${LLVM_BUILD_SH}
chmod +x ${LLVM_BUILD_SH}
${LLVM_BUILD_SH}
cd ../../

cd ${LLVMLITE_DIR}
export LLVM_CONFIG=${LLVM_INSTALL_DIR}/bin/llvm-config
python setup.py build
python setup.py install --prefix=${LIB_INSTALL_DIR}
cd ../


# numba
unzip ${NUMBA_ARCHIVES}
cd ${NUMBA_DIR}
export NUMBA_DISABLE_TBB=1
python setup.py build
python setup.py install --prefix=${LIB_INSTALL_DIR}
cd ../


# replace some libraries compatible with python3.7
cd ${HOME_PATH}
unzip importlib_metadata-6.7.0.zip
mv importlib_metadata-6.7.0/importlib_metadata ${SITE_PACKAGES}
unzip typing_extensions-4.7.1.zip
mv typing_extensions-4.7.1/src/typing_extensions.py ${SITE_PACKAGES}
unzip zipp-3.15.0.zip
mv zipp-3.15.0/zipp ${SITE_PACKAGES}


# cleanup
cd ${SITE_PACKAGES}
rm -f easy-install.pth setuptools.pth site.py
find . -maxdepth 2 -name numpy -type d -exec mv {} . \;
find . -maxdepth 2 -name numba -type d -exec mv {} . \;
rm -rf *.egg*
find . -name *pycache* -type d -print | xargs rm -rf
find . -name tests -type d -print | xargs rm -rf
find . -name *.so | xargs aarch64-linux-gnu-strip --strip-debug
cd ${HOME_PATH}

コンパイルする

Dockerを用いて各モジュールをコンパイルします。
${SDK_DIR}/external/build/sample/docker ディレクトリでDockerを実行してください。

$ docker run --rm -it --name aarch64-ubuntu -v `pwd`/docker_volume:/home/docker compile/ubuntu-rel:0.1

コンパイル済みのモジュールは以下のディレクトリに配置されます。
${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/site-packages

AdamAppに配置する

作成されたモジュールを、AdamAppで使用できるように配置します。
チュートリアルでは${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_yolov5_appを例とします。

モジュールを配置する

コンパイル済みのモジュールをディレクトリ構成そのままで、AdamAppソースディレクトリにコピーしてください。

$ cp -R ${SDK_DIR}/external/build/sample/docker/docker_volume/install_path/lib/python3.7/site-packages ${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_yolov5_app/python/

pymain.py を更新する

numbaに対応したソースコードに変更します。下記のファイルと添付ファイル「pymain.py」を差し替えます。
\src\adamapp-py\yuv_yolov5_app\python\pymain.py

サンプルアプリをビルドする

サンプルアプリ「yuv_yolov5_app」をビルドして、カメラにインストールします。

ビルド方法は各SDKバージョンに応じて実施ください。

アプリ画面を開いて、画面に映っている物体(人など)に枠が付いていれば成功です。

サンプルアプリの動作説明も参照ください。

失敗した場合はアプリ画面にアプリ起動失敗を示すメッセージが表示されます。

今後はメッセージ内容やデバッグツールなどを用いて問題を解決し、アプリを作成してください。

チュートリアルは以上となります。