openeb
v5.0.0
OpenEB ist das Open-Source-Projekt, das mit Metavision SDK verbunden ist
Es ermöglicht jedem, ein besseres Verständnis des ereignisbasierten Sehens zu erlangen, direkt mit Ereignissen zu interagieren und eigene Anwendungen oder Kamera-Plugins zu erstellen. Stellen Sie als Kamerahersteller sicher, dass Ihre Kunden von der fortschrittlichsten verfügbaren ereignisbasierten Software-Suite profitieren, indem Sie Ihr eigenes Plugin erstellen. Treten Sie als Schöpfer, Wissenschaftler und Akademiker der schnell wachsenden Event-basierten Vision-Community bei und tragen Sie dazu bei.
OpenEB besteht aus den Open-Modulen des Metavision SDK:
HAL: Hardware-Abstraktionsschicht zum Betrieb jedes ereignisbasierten Bildverarbeitungsgeräts.
Basis: Grundlagen und allgemeine Definitionen ereignisbasierter Anwendungen.
Kern: Generische Algorithmen zur Visualisierung und Manipulation von Ereignisströmen.
Core ML: Generische Funktionen für maschinelles Lernen, event_to_video- und video_to_event-Pipelines.
Stream: Abstraktion auf hoher Ebene, die auf HAL aufbaut, um eine einfache Interaktion mit ereignisbasierten Kameras zu ermöglichen.
Benutzeroberfläche: Viewer und Anzeigecontroller für ereignisbasierte Daten.
OpenEB enthält auch den Quellcode der Prophesee-Kamera-Plugins, der das Streamen von Daten von unseren ereignisbasierten Kameras und das Lesen von Aufzeichnungen ereignisbasierter Daten ermöglicht. Die unterstützten Kameras sind:
EVK2 – HD
EVK3 – VGA/320/HD
EVK4 – HD
In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie die OpenEB-Codebasis kompilieren und installieren. Weitere Informationen finden Sie in unserer Online-Dokumentation. Dort finden Sie einige Tutorials, die Ihnen den Einstieg in C++ oder Python erleichtern, einige Beispiele, um zu entdecken, wie Sie unsere API verwenden, und eine detailliertere Beschreibung unserer Module und Pakete.
Kompilierung und Ausführung wurden auf Plattformen getestet, die die folgenden Anforderungen erfüllen:
Linux: Ubuntu 22.04 oder 24.04 64-Bit
Architektur: amd64 (auch bekannt als x64)
Grafikkarte mit Unterstützung von mindestens OpenGL 3.0
CPU mit Unterstützung von AVX2
Die Kompilierung auf anderen Plattformen (alternative Linux-Distributionen, verschiedene Ubuntu-Versionen, ARM-Prozessorarchitektur usw.) wurde nicht getestet. Für diese Plattformen sind möglicherweise einige Anpassungen an diesem Leitfaden oder am Code selbst erforderlich.
Wenn Sie OpenEB von einer früheren Version aktualisieren, sollten Sie zunächst die Versionshinweise sorgfältig lesen, da sich einige Änderungen auf Ihre Nutzung unseres SDK (z. B. API-Updates) und Kameras (z. B. ist möglicherweise ein Firmware-Update erforderlich) auswirken können.
Anschließend müssen Sie Ihr System von zuvor installierter Prophesee-Software bereinigen. Wenn Sie sich nach einer vorherigen Kompilierung dafür entschieden haben, die Metavision-Dateien in Ihrem Systempfad bereitzustellen, gehen Sie zum build Ordner im Quellcodeverzeichnis und führen Sie den folgenden Befehl aus, um diese Dateien zu entfernen:
sudo make deinstallieren
Führen Sie außerdem eine globale Überprüfung Ihrer Systempfade ( /usr/lib , /usr/local/lib , /usr/include , /usr/local/include ) und Ihrer Umgebungsvariablen ( PATH , PYTHONPATH und LD_LIBRARY_PATH ) durch, um sie zu entfernen Vorkommen von Prophesee- oder Metavision-Dateien.
Um den OpenEB-Quellcode abzurufen, können Sie einfach das GitHub-Repository klonen:
Git-Klon https://github.com/prophesee-ai/openeb.git --branch 5.0.0
In den folgenden Abschnitten wird der absolute Pfad zu diesem Verzeichnis als OPENEB_SRC_DIR bezeichnet
Wenn Sie sich dafür entscheiden, ein Archiv von OpenEB von GitHub herunterzuladen, anstatt das Repository zu klonen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie ein Full.Source.Code.* -Archiv auswählen, anstatt die automatisch generierten Source.Code.* -Archive zu verwenden. Dies liegt daran, dass letztere kein notwendiges Submodul enthalten.
Installieren Sie die folgenden Abhängigkeiten:
Sudo apt-Update sudo apt -y install apt-utils build-essential software-properties-common wget unzip curl git cmake sudo apt -y install libopencv-dev libboost-all-dev libusb-1.0-0-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler sudo apt -y install libhdf5-dev hdf5-tools libglew-dev libglfw3-dev libcanberra-gtk-module ffmpeg
Wenn Sie die Tests ausführen möchten, müssen Sie optional die Google Gtest- und Gmock-Pakete installieren. Weitere Einzelheiten finden Sie im Google Test-Nutzerhandbuch:
sudo apt -y install libgtest-dev libgmock-dev
Für die Python-API benötigen Sie Python und einige zusätzliche Bibliotheken. Wir unterstützen Python 3.9 und 3.10 unter Ubuntu 22.04 und Python 3.11 und 3.12 unter Ubuntu 24.04.
Wir empfehlen die Verwendung von Python mit virtualenv, um Konflikte mit anderen installierten Python-Paketen zu vermeiden. Installieren Sie es also zunächst zusammen mit einigen Python-Entwicklungstools:
sudo apt -y install python3.x-venv python3.x-dev# wobei „x“ je nach Python-Version 9, 10, 11 oder 12 ist
Erstellen Sie als Nächstes eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:
python3 -m venv /tmp/prophesee/py3venv --system-site-packages /tmp/prophesee/py3venv/bin/python -m pip install pip --upgrade /tmp/prophesee/py3venv/bin/python -m pip install -r OPENEB_SRC_DIR/utils/python/python_requirements/requirements_openeb.txt
Beachten Sie, dass beim Erstellen der virtuellen Umgebung die Option --system-site-packages verwendet werden muss, um sicherzustellen, dass auf die in den Systemverzeichnissen installierten SDK-Pakete zugegriffen werden kann. Diese Option macht jedoch auch Ihre lokalen Benutzer-Site-Pakete (normalerweise in ~/.local/lib/pythonX.Y/site-packages zu finden) standardmäßig sichtbar. Um dies zu verhindern und eine sauberere virtuelle Umgebung aufrechtzuerhalten, können Sie die Umgebungsvariable PYTHONNOUSERSITE auf true setzen.
Optional können Sie den Befehl activate ( source /tmp/prophesee/py3venv/bin/activate ) ausführen, um die Umgebungsvariablen Ihrer Shell zu ändern und den Python-Interpreter und die Skripte der virtuellen Umgebung als Standard für Ihre aktuelle Sitzung festzulegen. Dadurch können Sie einfache Befehle wie python verwenden, ohne jedes Mal den vollständigen Pfad angeben zu müssen.
Die Python-Bindungen der C++-API basieren auf der pybind11-Bibliothek, insbesondere Version 2.11.0.
Beachten Sie , dass pybind11 nur erforderlich ist, wenn Sie die Python-Bindungen der C++-API verwenden möchten. Sie können die Erstellung dieser Bindungen deaktivieren, indem Sie in Schritt 3 während der Kompilierung das Argument -DCOMPILE_PYTHON3_BINDINGS=OFF übergeben (siehe unten). In diesem Fall müssen Sie pybind11 nicht installieren, können aber unsere Python-Schnittstelle zur C++-API nicht verwenden.
Leider ist keine vorkompilierte Version von pybind11 verfügbar, daher müssen Sie es manuell installieren:
wget https://github.com/pybind/pybind11/archive/v2.11.0.zip entpacken Sie v2.11.0.zipcd pybind11-2.11.0/ mkdir build && cd build cmake .. -DPYBIND11_TEST=OFF cmake --build .sudo cmake --build . --target installieren
Um die Funktionen des maschinellen Lernens nutzen zu können, müssen Sie einige zusätzliche Abhängigkeiten installieren.
Wenn Sie über Nvidia-Hardware mit GPUs verfügen, können Sie zunächst optional CUDA (11.6 oder 11.7) und cuDNN installieren, um sie mit Pytorch und Libtorch zu nutzen.
Stellen Sie sicher, dass Sie eine Version von CUDA installieren, die mit Ihren GPUs kompatibel ist, indem Sie auf der Nvidia-Kompatibilitätsseite nachsehen.
Beachten Sie, dass wir derzeit keine OpenCL- und AMD-GPUs unterstützen.
Erstellen und öffnen Sie das Build-Verzeichnis OPENEB_SRC_DIR : mkdir build && cd build
Generieren Sie die Makefiles mit CMake: cmake .. -DBUILD_TESTING=OFF . Wenn Sie cmake angeben möchten, welche Version von Python berücksichtigt werden soll, sollten Sie die Option -DPython3_EXECUTABLE=<path_to_python_to_use> verwenden. Dies ist beispielsweise nützlich, wenn auf Ihrem System eine neuere Version von Python als die von uns unterstützten installiert ist. In diesem Fall würde cmake es auswählen und die Kompilierung könnte fehlschlagen.
Kompilieren: cmake --build . --config Release -- -j 4
Sobald die Kompilierung abgeschlossen ist, haben Sie zwei Möglichkeiten: Sie können direkt aus dem build -Ordner arbeiten oder die OpenEB-Dateien im Systempfad bereitstellen ( /usr/local/lib , /usr/local/include ...) .
Option 1 – Arbeiten aus build -Ordner
Um OpenEB direkt aus dem build -Ordner zu verwenden, müssen Sie einige Umgebungsvariablen mit diesem Skript aktualisieren (das Sie zu Ihrer ~/.bashrc hinzufügen können, um es dauerhaft zu machen):
Quelle utils/scripts/setup_env.sh
Prophesee-Kamera-Plugins sind in OpenEB enthalten, Sie müssen jedoch trotzdem die udev-Regeldateien in den Systempfad kopieren und neu laden, damit Ihre Kamera mit diesem Befehl erkannt wird:
sudo cp <OPENEB_SRC_DIR>/hal_psee_plugins/resources/rules/*.rules /etc/udev/rules.d sudo udevadm control --reload-rules Sudo udevadm-Trigger
Option 2 – Bereitstellung im Systempfad
Um OpenEB bereitzustellen, starten Sie den folgenden Befehl:
sudo cmake --build . --target installieren
Beachten Sie, dass Sie die OpenEB-Dateien (Anwendungen, Beispiele, Bibliotheken usw.) auch in einem Verzeichnis Ihrer Wahl bereitstellen können, indem Sie beim Generieren der Makefiles in Schritt 2 die Variable CMAKE_INSTALL_PREFIX ( -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=<OPENEB_INSTALL_DIR> ) verwenden. Ebenso können Sie konfigurieren das Verzeichnis, in dem die Python-Pakete mithilfe der Variablen PYTHON3_SITE_PACKAGES bereitgestellt werden ( -DPYTHON3_SITE_PACKAGES=<PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR> ).
Sie müssen auch LD_LIBRARY_PATH und HDF5_PLUGIN_PATH aktualisieren (die Sie zu Ihrer ~/.bashrc hinzufügen können, um sie dauerhaft zu machen):
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/libexport HDF5_PLUGIN_PATH=$HDF5_PLUGIN_PATH:/usr/local/hdf5/lib/plugin # Unter Ubuntu 22.04export HDF5_PLUGIN_PATH=$HDF5_PLUGIN_PATH:/usr/local/lib/hdf5/plugin # Unter Ubuntu 24.04
Beachten Sie, dass Sie bei Verwendung einer Kamera eines Drittanbieters das vom Kamerahersteller bereitgestellte Plugin installieren und den Speicherort des Plugins mithilfe der Umgebungsvariablen MV_HAL_PLUGIN_PATH angeben müssen.
Um mit OpenEB zu beginnen, können Sie einige Beispielaufzeichnungen herunterladen und sie mit metavision_viewer visualisieren oder Sie können Daten von Ihrer Prophesee-kompatiblen ereignisbasierten Kamera streamen.
Das Ausführen der Testsuite ist ein sicherer Weg, um sicherzustellen, dass Sie beim Kompilierungs- und Installationsprozess alles richtig gemacht haben.
Laden Sie die zum Ausführen der Tests erforderlichen Dateien herunter. Klicken Sie im Ordner oben rechts auf Download . Beachten Sie die Größe des erhaltenen Archivs, das etwa 1,5 GB wiegt.
Extrahieren Sie den Inhalt dieses Archivs und legen Sie ihn in <OPENEB_SRC_DIR>/datasets ab. Der korrekte Pfad der Sequenz gen31_timer.raw sollte beispielsweise <OPENEB_SRC_DIR>/datasets/openeb/gen31_timer.raw lauten.
Generieren Sie die Makefiles mit aktivierten Testoptionen neu:
cd <OPENEB_SRC_DIR>/build cmake .. -DBUILD_TESTING=ON
Nochmals kompilieren. cmake --build . --config Release -- -j 4
Führen Sie abschließend die Testsuite aus: ctest --verbose
Derzeit unterstützen wir nur Windows 10. Die Kompilierung unter anderen Windows-Versionen wurde nicht getestet. Für diese Plattformen sind möglicherweise einige Anpassungen an diesem Leitfaden oder am Code selbst erforderlich.
Wenn Sie OpenEB von einer früheren Version aktualisieren, sollten Sie zunächst die Versionshinweise sorgfältig lesen, da sich einige Änderungen auf Ihre Nutzung unseres SDK (z. B. API-Updates) und Kameras (z. B. ist möglicherweise ein Firmware-Update erforderlich) auswirken können.
Wenn Sie zuvor Software von Prophesee installiert haben, müssen Sie diese zunächst deinstallieren. Entfernen Sie die Ordner, in denen Sie Metavision-Artefakte installiert haben (überprüfen Sie sowohl den build Ordner des Quellcodes als auch C:Program FilesProphesee , den Standardinstallationspfad des Bereitstellungsschritts).
Um den OpenEB-Quellcode abzurufen, können Sie einfach das GitHub-Repository klonen:
Git-Klon https://github.com/prophesee-ai/openeb.git --branch 5.0.0
In den folgenden Abschnitten wird der absolute Pfad zu diesem Verzeichnis als OPENEB_SRC_DIR bezeichnet
Wenn Sie sich dafür entscheiden, ein Archiv von OpenEB von GitHub herunterzuladen, anstatt das Repository zu klonen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie ein Full.Source.Code.* -Archiv auswählen, anstatt die automatisch generierten Source.Code.* -Archive zu verwenden. Dies liegt daran, dass letztere kein notwendiges Submodul enthalten.
Einige Schritte dieses Verfahrens funktionieren nicht auf dem FAT32- und exFAT-Dateisystem. Stellen Sie daher sicher, dass Sie ein NTFS-Dateisystem verwenden, bevor Sie fortfahren.
Sie müssen die Unterstützung für lange Pfade aktivieren:
Drücken Sie die Windows-Taste, geben Sie gpedit.msc ein und drücken Sie die Eingabetaste
Navigieren Sie zu „Lokale Computerrichtlinie“ > „Computerkonfiguration“ > „Administrative Vorlagen“ > „System“ > „Dateisystem“.
Doppelklicken Sie auf die Option „Lange Win32-Pfade aktivieren“, wählen Sie die Option „Aktiviert“ und klicken Sie auf „OK“.
Um OpenEB zu kompilieren, müssen Sie einige zusätzliche Tools installieren:
Git installieren
Installieren Sie CMake 3.26
Installieren Sie den Microsoft C++-Compiler (64-Bit). Sie können eine der folgenden Lösungen wählen:
Laden Sie das Installationsprogramm „Build tools for Visual Studio 2022“ herunter und führen Sie es aus
Wählen Sie „C++-Build-Tools“, stellen Sie sicher, dass Windows 10 SDK aktiviert ist, und fügen Sie das englische Sprachpaket hinzu
Nur zum Erstellen können Sie MS Build Tools installieren (kostenlos, Teil des Windows 10 SDK-Pakets).
Für die Entwicklung können Sie auch Visual Studio Installer herunterladen und ausführen
Installieren Sie vcpkg, das für die Installation von Abhängigkeiten verwendet wird:
Laden Sie die vcpkg-Version 2024.04.26 herunter und extrahieren Sie sie in einen Ordner, den wir als VCPKG_SRC_DIR bezeichnen
cd <VCPKG_SRC_DIR>
bootstrap-vcpkg.bat
vcpkg update
Kopieren Sie die Datei vcpkg-openeb.json im OpenEB-Quellcode unter utils/windows in VCPKG_SRC_DIR und benennen Sie sie in vcpkg.json um
Installieren Sie die Bibliotheken, indem Sie Folgendes ausführen:
vcpkg install --triplet x64-windows --x-install-root installed
Laden Sie abschließend ffmpeg herunter, installieren Sie es und fügen Sie das bin -Verzeichnis zu Ihrem PATH hinzu.
Beachten Sie, dass es von Vorteil ist, die Anzahl der von Ihnen verwalteten vcpkg-Installationen zu optimieren, wenn Sie vcpkg in mehreren Projekten oder Versionen von OpenEB verwenden. Um dies zu erreichen, benötigen Sie die spezifischen Versionen der erforderlichen Bibliotheken. Sie können diese Versionen finden, indem Sie unsere vcpkg.json Datei mit dem offiziellen vcpkg-Repository vergleichen. Der Einfachheit halber haben wir sie jedoch unten aufgeführt:
libusb: 1.0.27
Boost: 1.78.0
opencv: 4.8.0
Richtung: 1.24.0
gtest: 1.14.0
pybind11: 2.12.0
Glanz: 2.2.0
glfw3: 3.4.0
hdf5: 1.14.2
protobuf: 3.21.12
Laden Sie „Windows x86-64 Executable Installer“ für eine dieser Python-Versionen herunter:
Python 3.9
Python 3.10
Python 3.11
Python 3.12
Fügen Sie Python-Installations- und Skriptverzeichnisse in Ihrem PATH hinzu und stellen Sie sicher, dass sie vor dem WindowsApps Ordner aufgeführt sind, der einen Python-Alias enthält, der den Microsoft Store startet. Wenn Sie also Python 3.9 im Standardpfad installiert haben, sollte Ihr Benutzer PATH diese drei Zeilen in dieser Reihenfolge enthalten:
%USERPROFILE%AppDataLocalProgramsPythonPython39 %USERPROFILE%AppDataLocalProgramsPythonPython39Scripts %USERPROFILE%AppDataLocalMicrosoftWindowsApps
Wir empfehlen die Verwendung von Python mit virtualenv, um Konflikte mit anderen installierten Python-Paketen zu vermeiden.
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:
python -m venv C:tmppropheseepy3venv --system-site-packages C:tmppropheseepy3venvScriptspython -m pip install pip --upgrade C:tmppropheseepy3venvScriptspython -m pip install -r OPENEB_SRC_DIRutilspythonpython_requirementsrequirements_openeb.txt
Beim Erstellen der virtuellen Umgebung muss die Option --system-site-packages verwendet werden, um sicherzustellen, dass auf die in den Systemverzeichnissen installierten SDK-Pakete zugegriffen werden kann. Diese Option macht jedoch auch die Site-Pakete Ihrer lokalen Benutzer standardmäßig sichtbar. Um dies zu verhindern und eine sauberere virtuelle Umgebung aufrechtzuerhalten, können Sie die Umgebungsvariable PYTHONNOUSERSITE auf true setzen.
Optional können Sie den Befehl activate ( C:tmppropheseepy3venvScriptsactivate ) ausführen, um die Umgebungsvariablen Ihrer Shell zu ändern und den Python-Interpreter und die Skripts der virtuellen Umgebung als Standard für Ihre aktuelle Sitzung festzulegen. Dadurch können Sie einfache Befehle wie python verwenden, ohne jedes Mal den vollständigen Pfad angeben zu müssen.
Um die Funktionen des maschinellen Lernens nutzen zu können, müssen Sie einige zusätzliche Abhängigkeiten installieren.
Wenn Sie über Nvidia-Hardware mit GPUs verfügen, können Sie zunächst optional CUDA (11.6 oder 11.7) und cuDNN installieren, um sie mit Pytorch und Libtorch zu nutzen.
Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung im Ordner OPENEB_SRC_DIR :
Erstellen und öffnen Sie das Build-Verzeichnis, in dem temporäre Dateien erstellt werden: mkdir build && cd build
Generieren Sie die Makefiles mit CMake: cmake .. -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> . Beachten Sie, dass der an den Parameter -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE übergebene Wert ein absoluter und kein relativer Pfad sein muss.
Kompilieren: cmake --build . --config Release --parallel 4
Sobald die Kompilierung abgeschlossen ist, haben Sie zwei Möglichkeiten: Sie können wählen, ob Sie direkt aus dem build -Ordner heraus arbeiten möchten, oder Sie können die OpenEB-Dateien (Anwendungen, Beispiele, Bibliotheken usw.) in einem Verzeichnis Ihrer Wahl bereitstellen.
Option 1 – Arbeiten aus build -Ordner
Um OpenEB direkt aus dem build -Ordner zu verwenden, müssen Sie einige Umgebungsvariablen mit diesem Skript aktualisieren:
utilsscriptssetup_env.bat
Option 2 – Bereitstellung in einem Verzeichnis Ihrer Wahl
Hängen Sie <OPENEB_INSTALL_DIR>bin an PATH an ( C:Program FilesPropheseebin , wenn Sie die Standardkonfiguration verwendet haben)
Hängen Sie <OPENEB_INSTALL_DIR>libmetavisionhalplugins an MV_HAL_PLUGIN_PATH an ( C:Program FilesPropheseelibmetavisionhalplugins wenn Sie die Standardkonfiguration verwendet haben)
Hängen Sie <OPENEB_INSTALL_DIR>libhdf5plugin an HDF5_PLUGIN_PATH an ( C:Program FilesPropheseelibhdf5plugin , wenn Sie die Standardkonfiguration verwendet haben)
Hängen Sie <PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR> an PYTHONPATH an (nicht erforderlich, wenn Sie die Standardkonfiguration verwendet haben)
Um OpenEB im Standardordner ( C:Program FilesProphesee ) bereitzustellen, führen Sie diesen Befehl aus (Ihre Konsole sollte als Administrator gestartet werden):
cmake --build . --config Release --target install
Um OpenEB in einem anderen Ordner bereitzustellen, sollten Sie die Lösung erneut generieren (Schritt 2 oben), wobei die zusätzliche Variable CMAKE_INSTALL_PREFIX den Wert Ihres Zielordners ( OPENEB_INSTALL_DIR ) hat.
Ebenso sollten Sie die Variable PYTHON3_SITE_PACKAGES verwenden, um anzugeben, wo die Python-Pakete bereitgestellt werden ( PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR ).
Hier ist ein Beispiel für einen Befehl zum Anpassen dieser beiden Ordner:
cmake .. -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=<OPENEB_INSTALL_DIR> -DPYTHON3_SITE_PACKAGES=<PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR> -DBUILD_TESTING=OFF
Nach diesem Befehl sollten Sie die eigentliche Kompilierung und Installation von OpenEB starten (Ihre Konsole sollte als Administrator gestartet werden):
cmake --build . --config Release --parallel 4 cmake --build . --config Release --target install
Sie müssen außerdem einige Umgebungsvariablen manuell bearbeiten:
Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung im Ordner OPENEB_SRC_DIR :
Erstellen und öffnen Sie das Build-Verzeichnis, in dem temporäre Dateien erstellt werden: mkdir build && cd build
Generieren Sie die Visual Studio-Dateien mit CMake: cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> (an Ihre Visual Studio-Version anpassen) . Beachten Sie, dass der an den Parameter -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE übergebene Wert ein absoluter und kein relativer Pfad sein muss.
Öffnen Sie die Lösungsdatei metavision.sln , wählen Sie die Release -Konfiguration aus und erstellen Sie das ALL_BUILD -Projekt.
Sobald die Kompilierung abgeschlossen ist, können Sie direkt im build -Ordner arbeiten oder die OpenEB-Dateien (Anwendungen, Beispiele, Bibliotheken usw.) in einem Verzeichnis Ihrer Wahl bereitstellen.
Option 1 – Arbeiten aus dem build -Ordner
Um OpenEB direkt aus dem build -Ordner zu verwenden, müssen Sie die Umgebungsvariablen wie im Skript utilsscriptssetup_env.bat aktualisieren
Option 2 – Bereitstellung von OpenEB
Um OpenEB bereitzustellen, müssen Sie das INSTALL -Projekt erstellen. Standardmäßig werden Dateien unter C:Program FilesProphesee bereitgestellt
Prophesee-Kamera-Plugins sind in OpenEB enthalten, Sie müssen jedoch die Treiber installieren, damit die Kameras unter Windows verfügbar sind. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
Laden Sie wdi-simple.exe von unserem Dateiserver herunter
Führen Sie die folgenden Befehle in einer als Administrator gestarteten Eingabeaufforderung aus:
wdi-simple.exe -n „EVK“ -m „Prophesee“ -v 0x04b4 -p 0x00f4 wdi-simple.exe -n „EVK“ -m „Prophesee“ -v 0x04b4 -p 0x00f5 wdi-simple.exe -n „EVK“ -m „Prophesee“ -v 0x04b4 -p 0x00f3
Wenn Sie ein EVK2 oder ein RDK2 besitzen, müssen Sie einige zusätzliche Schritte ausführen, die in unserer Online-Dokumentation im Abschnitt „Kamera-Plugin“ des OpenEB-Installationshandbuchs detailliert beschrieben werden.
Wenn Sie eine Kamera eines Drittanbieters verwenden, müssen Sie den Anweisungen des Kameraherstellers folgen, um den Treiber und das Kamera-Plugin zu installieren. Stellen Sie sicher, dass Sie in der Umgebungsvariablen MV_HAL_PLUGIN_PATH auf den Speicherort des Plugins verweisen.
Um mit OpenEB zu beginnen, können Sie einige Beispielaufzeichnungen herunterladen und sie mit metavision_viewer visualisieren oder Sie können Daten von Ihrer Prophesee-kompatiblen ereignisbasierten Kamera streamen.
Das Ausführen der Testsuite ist ein sicherer Weg, um sicherzustellen, dass Sie beim Kompilierungs- und Installationsprozess alles richtig gemacht haben.
Laden Sie die zum Ausführen der Tests erforderlichen Dateien herunter. Klicken Sie im Ordner oben rechts auf Download . Beachten Sie die Größe des erhaltenen Archivs, das etwa 1,5 GB wiegt.
Extrahieren Sie den Inhalt dieses Archivs und legen Sie ihn in <OPENEB_SRC_DIR>/datasets ab. Der korrekte Pfad der Sequenz gen31_timer.raw sollte beispielsweise <OPENEB_SRC_DIR>/datasets/openeb/gen31_timer.raw lauten.
Um die Testsuite auszuführen, müssen Sie Ihre Build-Umgebung mit CMake neu konfigurieren und neu kompilieren
Kompilierung mit MS Visual Studio
Kompilierung mit CMake
Generieren Sie die Visual Studio-Dateien mit CMake (passen Sie den Befehl an Ihre Visual Studio-Version an und beachten Sie, dass -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE ein absoluter und kein relativer Pfad sein muss):
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> -DBUILD_TESTING=ON
Öffnen Sie die Lösungsdatei metavision.sln , wählen Sie die Release -Konfiguration aus und erstellen Sie das ALL_BUILD -Projekt.
Generieren Sie den Build mit CMake neu (beachten Sie, dass -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE ein absoluter und kein relativer Pfad sein muss)::
cd <OPENEB_SRC_DIR>/build cmake .. -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> -DBUILD_TESTING=ON
Kompilieren: cmake --build . --config Release --parallel 4
Das Ausführen der Testsuite erfolgt dann einfach mit ctest -C Release
