OpenVINO™ ツールキットとインテル® System Studio を使用する

カスタマイズされた Docker* ファイルのダウンロード
インテルでは、カスタム Docker* イメージの作成に使用可能な Docker* ファイルを提供しています。

1. 次の URL から Docker* ファイルをダウンロードします:
   https://software.intel.com/en-us/download/intel-system-studio-and-openvino-docker-file-for-r5
   https://software.intel.com/en-us/download/intel-system-studio-and-openvino-docker-file-latest-release.
2. アーカイブからホストシステム上の場所に Docker* ファイルを展開します。

インテル® System Studio へのカスタム Docker* イメージの追加
インテル® System Studio の Eclipse* IDE で [Platform Support Manager (プラットフォーム・サポート・マネージャー)] を使用して、新しいカスタム Docker* イメージをインテル® System Studio に追加します。

1. IDE のツールバーから [Project (プロジェクト)] > [Manage installed development platforms (インストールされている開発プラットフォームの管理)] を選択して、[Platform Support Manager (プラットフォーム・サポート・マネージャー)] を開きます。

   

2. プラットフォーム・リストの下にある [New (新規)] ボタンをクリックして、[Add Custom Docker Image (カスタム Docker* イメージの追加)] ダイアログを開きます。

   

3. 次の情報を入力します。
   1. [Custom Image Name (カスタムイメージ名)]: カスタムイメージの名前を入力します。例: OpenVINO 2018 R5。
   2. [Select Base Image (ベースイメージの選択)]: Ubuntu* Linux* 16.04 64 bit (GCC) v14 以降を選択します。
   3. [Docker ID]: ID を入力します。すべて小文字でスペースを含めることはできません。例: iss-custom-openvino-5。ID がダッシュ (-) で終わっていないことを確認してください。これはエラーになります。
   4. [Description (説明)]: 説明を入力します。このフィールドは空にできません。
   5. [Dockerfile]: [Browse (参照)] をクリックして、ステップ 1 でダウンロードしたカスタム Docker* ファイルを選択します。
4. [Finish (完了)] をクリックします。

新しいカスタム Docker* イメージが [Custom Linux Platform (カスタム Linux* プラットフォーム)] 以下にリストされます。[Status (ステータス)] 列には [Not Installed (インストールされていません)] と表示されます。

新しいカスタム Docker* イメージのビルド

1. [Platform Support Manager (プラットフォーム・サポート・マネージャー)] ダイアログの [Custom Linux Platform (カスタム Linux* プラットフォーム)] 以下で、追加したカスタム Docker* イメージの横のチェックボックスをオンにします。

   

2. [Start (スタート)] をクリックします。
3. インストールに 15 分以上かかることを示すメッセージが表示されたら、[Yes (はい)] をクリックして続行します。

   プロセスの完了にかかる時間は状況によって異なり、途中コンソールに表示される進行状況バーとステータスメッセージが一定期間変わらないことがあります。

4. プロセスの完了を示す次のメッセージがコンソールに表示されるまで待ちます。

   Successfully built 123xyz
   Successfully tagged iss-ubuntu-16.04-some-id:latest
   

5. [Close (閉じる)] をクリックします。

公開キーによるログイン
アプリケーションがハードウェア・センサーや LED にアクセスしたり、システム特権を必要とする場合は、より高いレベルのセキュリティーを確保するため公開キーに基づく認証を使用します。https://software.intel.com/en-us/developing-projects-with-intel-system-studio-c-creating-an-ssh-connection の手順に従ってください。

パスワードによるログイン
アプリケーションがシステム特権を必要としない場合は、パスワードによるログインを使用できます。

ステップ 1: 起動設定の確認と更新

1. メインツールバーの [Run (実行)] ボタンの横の下矢印をクリックして、[Run Configurations (実行設定)] を選択します。

   

2. [C/C++ Application built in a container and running on Linux (コンテナーでビルドされた Linux* で実行する C/C++ アプリケーション)] をクリックして開きます。
3. [Security_Barrier_Camera] を選択します。設定名はプロジェクト名と対応しています。

ステップ 2: (オプション) 実行ファイルの確認
[Main (メイン)] タブの [C/C++ Application (C/C++ アプリケーション)] に security_barrier_camera_demo が表示されていることを確認します。

ステップ 3: (オプション) コマンドの確認
次のように、[Main (メイン)] タブの [Commands to execute before application (アプリケーションの前に実行するコマンド)] にターゲットシステムの適切なパスが設定されていることを確認します。

export OPENVINO_DIR=/opt/intel/openvino; export INFENG=$OPENVINO_DIR/deployment_tools/inference_engine; export IE_PLUGINS_PATH=$INFENG/lib/intel64; [ ! -d /tmp/OpenVINO ] && mkdir /tmp/OpenVINO; cp $INFENG/lib/intel64/libcpu_extension_sse4.so /tmp/OpenVINO/libcpu_extension.so; export LD_LIBRARY_PATH=/tmp/OpenVINO:$OPENVINO_DIR/opencv/lib:/opt/intel/opencl:$INFENG/external/gna/lib:$INFENG/external/mkltiny_lnx/lib:$INFENG/external/tbb/lib:$INFENG/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH

ステップ 4: 引数の確認

1. [Arguments (引数)] タブを選択します。
2. [Program arguments (プログラム引数)] が適切に設定されていることを確認します。必要に応じて変更します。

   

3. (オプション) 単一の画像の代わりにビデオを実行します。car-detection.mp4 ビデオを使用するには、次の操作を行います。
   1. GitHub* からビデオを入手します: intel-iot-devkit/sample-videos (英語)。
   2. ビデオをターゲットシステム上のフォルダーにダウンロードします。
   3. 上記のステップ 3 の引数でビデオファイルへのパスを指定します。
4. [Apply (適用)] をクリックしてから [Close (閉じる)] をクリックして [Run Configuration (実行設定)] ウィンドウを閉じます。

ステップ 5: 実行とデバッグ

• 実行: [Run (実行)] ボタンをクリックします。
• デバッグ: [Debug (デバッグ)] ボタンをクリックします。

アプリケーションのグラフィカル表示を開く
結果に次のエラーが出力されることがあります: Gtk-WARNING**:cannot open display (Gtk-WARNING**: 表示を開くことができません)。

この問題を解決する推奨方法は、モニターをターゲットシステムに接続するか、リモート・デスクトップ・クライアントを使用してターゲットにリモートログインすることです。ターゲットシステムのデスクトップが表示されたら、次の操作を行います。

1. ホストシステムでターミナルを開きます。
2. 次のコマンドで DISPLAY の定義を確認します。
   • ssh username@IP_address
   • echo $DISPLAY

   次のような結果が表示されます: :0。

   結果が表示されない場合は、ターゲットにリモートログインして、リモート・デスクトップ・クライアントを介してターゲットのデスクトップを表示できることを確認します。上記のコマンドを再度実行して結果を取得します。

3. 結果を記録して、ターミナルは開いたままにします。
4. 起動設定を更新するため、次の操作を行います。
   1. メインツールバーの [Run (実行)] ボタンの横の下矢印をクリックして、[Run Configurations (実行設定)] を選択します。

      

   2. [C/C++ Application built in a container and running on Linux (コンテナーでビルドされた Linux* で実行する C/C++ アプリケーション)] をクリックして開きます。
   3. [Security_Barrier_Camera] を選択します。
5. [Main (メイン)] タブの [Commands to execute before application (アプリケーションの前に実行するコマンド)] に export DISPLAY=:0; を追加します。ここで、:0 は先程ターミナルに表示された結果です。コマンドはセミコロン (;) で区切ります。
6. プロジェクトを再度実行します。結果に Gtk-WARNING**:cannot open display (Gtk-WARNING**: 表示を開くことができません) エラーが表示されなくなります。ターゲットのディスプレイ (モニターまたはリモート・デスクトップ接続) に画像検出結果が表示されます。

   

ステップ 1: ターゲットへの共有ライブラリーのコピー
OpenVINO™ ツールキットのサンプルをビルドすると、実行ファイルとともにサンプルの実行に必要ないくつかの共有ライブラリーが生成されます。これらのライブラリーは、Docker* コンテナー内で作成されるため、ターゲットシステムにコピーする必要があります。

1. ホストシステムで実行しているコンテナーをリストするには、ターミナルで ‘docker ps’ と入力します。
2. 表示されたリストで「カスタム Docker* イメージの作成」で作成したカスタムイメージに対応するコンテナーを見つけます。
3. コンテナー ID の最初の数文字を記録します。

   ヒント
   カスタムイメージに対応する Docker* コンテナーが見つからない場合は、次の操作を行います。

   • IDE で [Build (ビルド)] アイコンをクリックして別のプロジェクトのビルドを開始します。
   • CDT Build コンソールで次のようなコマンドを見つけます: ‘docker exec -i xyz_id /bin/bash …’。
4. コンテナー ID をコマンドにコピーします。
5. 次のフォルダーをホストシステム上に作成します: /tmp/OpenVINO。

6. ターミナルで次のコマンドを入力します。

   docker cp xyz_id:/workspace/Image_Classification/build/Debug/intel64/Debug/lib/libformat_reader.so /tmp/OpenVINO
   

   注
   上記のパスで xyz_id を実行中のコンテナーの ID に置き換え、実際のプロジェクト名を使用します。

7. プロジェクトをリモートで実行またはデバッグする場合は、次のコマンドを使用してファイルをローカルフォルダーからホストシステム上のフォルダーへコピーします (上記のステップ 6 を参照)。

   scp /tmp/OpenVINO/libformat_reader.so user@targetip:/tmp/OpenVINO
   

ステップ 2: 起動設定の確認と更新

1. メインツールバーの [Run (実行)] ボタンの横の下矢印をクリックして、[Run Configurations (実行設定)] を選択します。

   

2. [C/C++ Application built in a container and running on Linux (コンテナーでビルドされた Linux* で実行する C/C++ アプリケーション)] をクリックして開きます。
3. classification_sample を選択します。
4. [Main (メイン)] タブの [C/C++ Application (C/C++ アプリケーション)] で [Search Project (プロジェクトの検索)] をクリックします。

ステップ 3: (オプション) 実行ファイルの確認
[Main (メイン)] タブの [C/C++ Application (C/C++ アプリケーション)] に classification_sample が表示されていることを確認します。

ステップ 4: (オプション) コマンドの確認
次のように、[Main (メイン)] タブの [Commands to execute before application (アプリケーションの前に実行するコマンド)] にターゲットシステムの適切なパスが設定されていることを確認します。

export OPENVINO_DIR=/opt/intel/openvino; export INFENG=$OPENVINO_DIR/deployment_tools/inference_engine; export IE_PLUGINS_PATH=$INFENG/lib/intel64; [ ! -d /tmp/OpenVINO ] && mkdir /tmp/OpenVINO; cp $INFENG/lib/intel64/libcpu_extension_sse4.so /tmp/OpenVINO/libcpu_extension.so; export LD_LIBRARY_PATH=/tmp/OpenVINO:$OPENVINO_DIR/opencv/lib:/opt/intel/opencl:$INFENG/external/gna/lib:$INFENG/external/mkltiny_lnx/lib:$INFENG/external/tbb/lib:$INFENG/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH

ステップ 5: 引数の確認

1. [Arguments (引数)] タブを選択します。
2. [Arguments (引数)] が適切に設定されていることを確認します。次の例は、ターゲットシステムの指定した場所に horse.jpg という名前の画像があると仮定します。任意の画像を使用できますが、ファイル名はこの設定と一致していなければなりません。

   -d CPU -i /home/ubuntu/OpenVINO/horse.jpg -m /home/ubuntu/OpenVINO/Squeezenet/output/squeezenet_v1.1.xml -nt 5
   

3. 必要に応じて引数を変更します。
4. [Apply (適用)] をクリックしてから [Close (閉じる)] をクリックして [Run Configuration (実行設定)] ウィンドウを閉じます。

ステップ 6: 実行とデバッグ

• 実行: [Run (実行)] ボタンをクリックします。
• デバッグ: [Debug (デバッグ)] ボタンをクリックします。