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OpenEB

OpenEB は Metavision SDK に関連付けられたオープンソース プロジェクトです

これにより、誰でもイベントベースのビジョンをより深く理解し、イベントと直接対話し、独自のアプリケーションやカメラ プラグインを構築できるようになります。カメラ メーカーとして、独自のプラグインを構築することで、顧客が利用可能な最先端のイベントベース ソフトウェア スイートから恩恵を受けられるようにします。クリエイター、科学者、学者として、急速に成長するイベントベースのビジョン コミュニティに参加し、貢献してください。

OpenEB は、Metavision SDK の Open モジュールで構成されています。

  • HAL: イベントベースのビジョンデバイスを操作するためのハードウェア抽象化レイヤー。

  • ベース: イベントベースのアプリケーションの基礎と共通の定義。

  • コア: 視覚化、イベント ストリーム操作のための汎用アルゴリズム。

  • Core ML: 機械学習、event_to_video および video_to_event パイプラインの汎用関数。

  • ストリーム: HAL の上に構築された高レベルの抽象化により、イベントベースのカメラと簡単に対話できます。

  • UI: イベントベースのデータのビューアーおよび表示コントローラー。

OpenEB には Prophesee カメラ プラグインのソース コードも含まれており、イベントベースのカメラからデータをストリーミングしたり、イベントベースのデータの記録を読み取ったりすることができます。サポートされているカメラは次のとおりです。

  • EVK2 - HD

  • EVK3 - VGA/320/HD

  • EVK4 - HD

このドキュメントでは、OpenEB コードベースをコンパイルしてインストールする方法について説明します。詳細については、オンライン ドキュメントを参照してください。そこには、C++ または Python を始めるためのいくつかのチュートリアル、API の使用方法を発見するためのいくつかのサンプル、およびモジュールとパッケージのより詳細な説明が含まれています。

Linux でのコンパイル

コンパイルと実行は、次の要件を満たすプラットフォームでテストされました。

  • Linux: Ubuntu 22.04 または 24.04 64 ビット

  • アーキテクチャ: amd64 (別名 x64)

  • OpenGL 3.0以上をサポートするグラフィックカード

  • AVX2をサポートするCPU

他のプラットフォーム (代替 Linux ディストリビューション、Ubuntu の異なるバージョン、ARM プロセッサ アーキテクチャなど) でのコンパイルはテストされていません。これらのプラットフォームでは、このガイドまたはコード自体にいくつかの調整が必要になる場合があります。

OpenEB のアップグレード

OpenEB を以前のバージョンからアップグレードする場合は、一部の変更が SDK (API アップデートなど) やカメラの使用に影響を与える可能性があるため (ファームウェア アップデートが必要になる場合があります)、まずリリース ノートをよく読む必要があります。

次に、以前にインストールされた Prophesee ソフトウェアをシステムからクリーンアップする必要があります。前回のコンパイル後に Metavision ファイルをシステム パスにデプロイすることを選択した場合は、ソース コード ディレクトリのbuildフォルダーに移動し、次のコマンドを起動してそれらのファイルを削除します。

 sudo メイクアンインストール

さらに、システム パス ( /usr/lib 、 /usr/local/lib 、 /usr/include 、 /usr/local/include ) および環境変数 ( PATH 、 PYTHONPATH 、 LD_LIBRARY_PATH ) をグローバル チェックして削除します。 Prophesee または Metavision ファイルの出現。

OpenEBソースコードの取得

OpenEB ソース コードを取得するには、GitHub リポジトリのクローンを作成するだけです。

 git クローン https://github.com/prophesee-ai/openeb.git --branch 5.0.0

以下のセクションでは、このディレクトリへの絶対パスをOPENEB_SRC_DIRと呼びます。

リポジトリのクローンを作成するのではなく、GitHub から OpenEB のアーカイブをダウンロードすることを選択した場合は、自動的に生成されたSource.Code.* Full.Source.Code.*アーカイブを必ず選択する必要があります。これは、後者には必要なサブモジュールが含まれていないためです。

前提条件

次の依存関係をインストールします。

 sudo aptアップデート
sudo apt -y install apt-utils build-essential software-properties-common wget unzipcurl 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

オプションで、テストを実行する場合は、Google Gtest および Gmock パッケージをインストールする必要があります。詳細については、Google Test ユーザー ガイドを参照してください。

 sudo apt -y インストール libgtest-dev libgmock-dev

Python API の場合は、Python といくつかの追加ライブラリが必要です。 Ubuntu 22.04 では Python 3.9 と 3.10 を、Ubuntu 24.04 では Python 3.11 と 3.12 をサポートします。

インストールされている他の Python パッケージとの競合を避けるために、Python を virtualenv とともに使用することをお勧めします。したがって、最初にいくつかの Python 開発ツールとともにインストールします。

 sudo apt -y install python3.x-venv python3.x-dev# ここで、「x」は Python のバージョンに応じて 9、10、11、または 12 です。

次に、仮想環境を作成し、必要な依存関係をインストールします。

 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

仮想環境を作成するときは、 --system-site-packagesオプションを使用して、システム ディレクトリにインストールされている SDK パッケージにアクセスできることを確認する必要があることに注意してください。ただし、このオプションにより、ローカル ユーザーのサイト パッケージ (通常は~/.local/lib/pythonX.Y/site-packagesにあります) もデフォルトで表示されます。これを防止し、よりクリーンな仮想環境を維持するには、環境変数PYTHONNOUSERSITE true に設定します。

オプションで、 activateコマンド ( source /tmp/prophesee/py3venv/bin/activate ) を実行してシェルの環境変数を変更し、仮想環境の Python インタープリターとスクリプトを現在のセッションのデフォルトとして設定できます。これにより、毎回フルパスを指定する必要がなく、 pythonなどの単純なコマンドを使用できるようになります。

C++ API の Python バインディングは、pybind11 ライブラリ、特にバージョン 2.11.0 に依存します。

pybind11 は、C++ API の Python バインディングを使用する場合にのみ必要であることに注意してください。コンパイル中のステップ 3 で引数-DCOMPILE_PYTHON3_BINDINGS=OFF渡すことで、これらのバインディングの作成をオプトアウトできます (以下を参照)。その場合、pybind11 をインストールする必要はありませんが、C++ API への Python インターフェイスを使用することはできません。

残念ながら、利用可能な pybind11 のプリコンパイル済みバージョンはないため、手動でインストールする必要があります。

 wget https://github.com/pybind/pybind11/archive/v2.11.0.zip
unzip v2.11.0.zipcd pybind11-2.11.0/
mkdir ビルド && cd ビルド
cmake .. -DPYBIND11_TEST=OFF
cmake --build .sudo cmake --build 。 --ターゲットのインストール

機械学習機能を使用するには、追加の依存関係をインストールする必要があります。

まず、GPU を備えた Nvidia ハードウェアをお持ちの場合は、オプションで CUDA (11.6 または 11.7) と cuDNN をインストールして、pytorch および libtorch でそれらを活用できます。

Nvidia 互換性ページを確認して、GPU と互換性のあるバージョンの CUDA をインストールしていることを確認してください。

現時点では、OpenCL および AMD GPU はサポートされていないことに注意してください。

編集

  1. ビルド ディレクトリOPENEB_SRC_DIRを作成して開きます: mkdir build && cd build

  2. CMake を使用して Makefile を生成します: cmake .. -DBUILD_TESTING=OFF 。 cmake で考慮する Python のバージョンを指定する場合は、オプション-DPython3_EXECUTABLE=<path_to_python_to_use>を使用する必要があります。これは、たとえば、サポートされているバージョンよりも新しいバージョンの Python がシステムにインストールされている場合に便利です。その場合、cmake がそれを選択し、コンパイルが失敗する可能性があります。

  3. コンパイル: cmake --build . --config Release -- -j 4

コンパイルが完了すると、2 つのオプションがあります。 buildフォルダーから直接作業するか、システム パス ( /usr/local/lib 、 /usr/local/include ...) に OpenEB ファイルをデプロイするかを選択できます。 。

  • オプション 1 - buildフォルダーから作業する

    • buildフォルダーから OpenEB を直接使用するには、次のスクリプトを使用していくつかの環境変数を更新する必要があります (永続的にするには、 ~/.bashrcに追加できます)。

      ソース utils/scripts/setup_env.sh

    • Prophesee カメラ プラグインは OpenEB に含まれていますが、次のコマンドでカメラが検出されるように、システム パスに udev ルール ファイルをコピーして再ロードする必要があります。

       sudo cp <OPENEB_SRC_DIR>/hal_psee_plugins/resources/rules/*.rules /etc/udev/rules.d
sudo udevadm コントロール --reload-rules
sudo udevadm トリガー

  • オプション 2 - システム パスに展開する

    • OpenEB をデプロイするには、次のコマンドを起動します。

       sudo cmake --build 。 --ターゲットのインストール

      ステップ 2 で Makefile を生成するときに、 CMAKE_INSTALL_PREFIX変数 ( -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=<OPENEB_INSTALL_DIR> ) を使用して、選択したディレクトリに OpenEB ファイル (アプリケーション、サンプル、ライブラリなど) をデプロイすることもできることに注意してください。 PYTHON3_SITE_PACKAGES変数を使用して Python パッケージがデプロイされるディレクトリ ( -DPYTHON3_SITE_PACKAGES=<PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR> )。

    • LD_LIBRARY_PATHとHDF5_PLUGIN_PATHも更新する必要があります (これを~/.bashrcに追加して永続的にすることができます)。

       import LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/libexport HDF5_PLUGIN_PATH=$HDF5_PLUGIN_PATH:/usr/local/hdf5/lib/plugin # Ubuntu 22.04 の場合export HDF5_PLUGIN_PATH=$HDF5_PLUGIN_PATH:/usr/local/lib/hdf5/plugin # Ubuntu 24.04 の場合

サードパーティのカメラを使用している場合は、カメラ ベンダーが提供するプラグインをインストールし、 MV_HAL_PLUGIN_PATH環境変数を使用してプラグインの場所を指定する必要があることに注意してください。

OpenEB の使用を開始するには、いくつかのサンプル録画をダウンロードして、metavision_viewer で視覚化するか、Prophesee 互換のイベントベースのカメラからデータをストリーミングすることができます。

テストスイートの実行 (オプション)

テスト スイートを実行することは、コンパイルとインストールのプロセスがすべて適切に行われたことを確認する確実な方法です。

  • テストの実行に必要なファイルをダウンロードします。右上のフォルダーにあるDownloadをクリックします。取得したアーカイブのサイズは約 1.5 GB であることに注意してください。

  • このアーカイブのコンテンツを抽出して<OPENEB_SRC_DIR>/datasetsに配置します。たとえば、シーケンスgen31_timer.rawの正しいパスは<OPENEB_SRC_DIR>/datasets/openeb/gen31_timer.rawである必要があります。

  • テスト オプションを有効にして Makefile を再生成します。

 cd <OPENEB_SRC_DIR>/build
cmake .. -DBUILD_TESTING=ON

  • 再度コンパイルします。 cmake --build . --config Release -- -j 4

  • 最後に、テスト スイートを実行します: ctest --verbose

Windows でコンパイルする

現在、Windows 10 のみをサポートしています。他のバージョンの Windows でのコンパイルはテストされていません。これらのプラットフォームでは、このガイドまたはコード自体にいくつかの調整が必要になる場合があります。

OpenEB のアップグレード

OpenEB を以前のバージョンからアップグレードする場合は、一部の変更が SDK (API アップデートなど) やカメラの使用に影響を与える可能性があるため (ファームウェア アップデートが必要になる場合があります)、まずリリース ノートをよく読む必要があります。

以前に Prophesee のソフトウェアをインストールしたことがある場合は、最初にそれをアンインストールする必要があります。 Metavision アーティファクトをインストールしたフォルダーを削除します (ソース コードのbuildフォルダーと、展開手順のデフォルトのインストール パスであるC:Program FilesProphesee両方を確認します)。

OpenEBソースコードの取得

OpenEB ソース コードを取得するには、GitHub リポジトリのクローンを作成するだけです。

 git クローン https://github.com/prophesee-ai/openeb.git --branch 5.0.0

以下のセクションでは、このディレクトリへの絶対パスをOPENEB_SRC_DIRと呼びます。

リポジトリのクローンを作成するのではなく、GitHub から OpenEB のアーカイブをダウンロードすることを選択した場合は、自動的に生成されたSource.Code.* Full.Source.Code.*アーカイブを必ず選択する必要があります。これは、後者には必要なサブモジュールが含まれていないためです。

前提条件

この手順の一部のステップは、FAT32 および exFAT ファイル システムでは機能しません。したがって、次に進む前に、NTFS ファイル システムを使用していることを確認してください。

長いパスのサポートを有効にする必要があります。

  • Windows キーを押し、「gpedit.msc」と入力して Enter キーを押します。

  • [ローカル コンピュータ ポリシー] > [コンピュータの構成] > [管理用テンプレート] > [システム] > [ファイルシステム] に移動します。

  • 「Win32 ロングパスを有効にする」オプションをダブルクリックし、「有効」オプションを選択して「OK」をクリックします。

OpenEB をコンパイルするには、いくつかの追加ツールをインストールする必要があります。

  • gitをインストールする

  • CMake 3.26をインストールする

  • Microsoft C++ コンパイラ (64 ビット) をインストールします。次のいずれかのソリューションを選択できます。

    • 「Build tools for Visual Studio 2022」インストーラーをダウンロードして実行します。

    • 「C++ ビルド ツール」を選択し、Windows 10 SDK がチェックされていることを確認し、英語言語パックを追加します。

    • ビルドの場合のみ、MS Build Tools (無料、Windows 10 SDK パッケージの一部) をインストールできます。

    • 開発のために、Visual Studio インストーラーをダウンロードして実行することもできます。

  • 依存関係のインストールに使用される vcpkg をインストールします。

    • vcpkg バージョン 2024.04.26 をダウンロードし、 VCPKG_SRC_DIRとして参照するフォルダーに解凍します。

    • cd <VCPKG_SRC_DIR>

    • bootstrap-vcpkg.bat

    • vcpkg update

    • utils/windowsの OpenEB ソース コードにあるvcpkg-openeb.jsonファイルをVCPKG_SRC_DIRにコピーし、名前をvcpkg.jsonに変更します。

  • 以下を実行してライブラリをインストールします。

    • vcpkg install --triplet x64-windows --x-install-root installed

  • 最後に、ffmpeg をダウンロードしてインストールし、 binディレクトリを PATH に追加します。

OpenEB の複数のプロジェクトまたはバージョンにわたって vcpkg を使用している場合、管理する vcpkg インストールの数を合理化することが有益であることに注意してください。これを実現するには、必要なライブラリの特定のバージョンが必要になります。これらのバージョンは、 vcpkg.jsonファイルと公式 vcpkg リポジトリを相互参照することで見つけることができますが、便宜上、以下にリストしました。

  • libusb: 1.0.27

  • ブースト: 1.78.0

  • オープンCV：4.8.0

  • ディレクトリ: 1.24.0

  • gtest: 1.14.0

  • pybind11: 2.12.0

  • グロー: 2.2.0

  • glfw3: 3.4.0

  • HDF5：1.14.2

  • プロトバッファ: 3.21.12

Python とライブラリのインストール

  • 次のいずれかの Python バージョンの「Windows x86-64 実行可能インストーラー」をダウンロードします。

    • Python 3.9

    • Python 3.10

    • Python 3.11

    • Python 3.12

  • Python のインストール ディレクトリとスクリプト ディレクトリをPATHに追加し、それらが Microsoft Store を起動する Python エイリアスを含むWindowsAppsフォルダーの前にリストされていることを確認します。したがって、Python 3.9 をデフォルトのパスにインストールした場合、ユーザーPATHは次の 3 行がこの順序で含まれている必要があります。

 %USERPROFILE%AppDataLocalProgramsPythonPython39
%USERPROFILE%AppDataLocalProgramsPythonPython39Scripts
%USERPROFILE%AppDataLocalMicrosoftWindowsApps

インストールされている他の Python パッケージとの競合を避けるために、Python を virtualenv とともに使用することをお勧めします。

仮想環境を作成し、必要な依存関係をインストールします。

 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

仮想環境を作成するときは、 --system-site-packagesオプションを使用して、システム ディレクトリにインストールされている SDK パッケージにアクセスできることを確認する必要があります。ただし、このオプションを選択すると、ローカル ユーザーのサイト パッケージもデフォルトで表示されます。これを防止し、よりクリーンな仮想環境を維持するには、環境変数PYTHONNOUSERSITE true に設定します。

必要に応じて、 activateコマンド ( C:tmppropheseepy3venvScriptsactivate ) を実行してシェルの環境変数を変更し、仮想環境の Python インタープリターとスクリプトを現在のセッションのデフォルトとして設定できます。これにより、毎回フルパスを指定する必要がなく、 pythonなどの単純なコマンドを使用できるようになります。

ML モジュールの前提条件

機械学習機能を使用するには、追加の依存関係をインストールする必要があります。

まず、GPU を備えた Nvidia ハードウェアをお持ちの場合は、オプションで CUDA (11.6 または 11.7) と cuDNN をインストールして、pytorch および libtorch でそれらを活用できます。

編集

CMakeを使用したコンパイル

OPENEB_SRC_DIRフォルダー内でコマンド プロンプトを開きます。

  1. 一時ファイルが作成されるビルド ディレクトリを作成して開きます: mkdir build && cd build

  2. CMake を使用して Makefile を生成します: cmake .. -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> 。パラメータ-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILEに渡される値は、相対パスではなく絶対パスである必要があることに注意してください。

  3. コンパイル: cmake --build . --config Release --parallel 4

コンパイルが完了すると、2 つのオプションがあります。 buildフォルダーから直接作業するか、選択したディレクトリに OpenEB ファイル (アプリケーション、サンプル、ライブラリなど) をデプロイするかを選択できます。

  • オプション 1 - buildフォルダーから作業する

    • buildフォルダーから OpenEB を直接使用するには、次のスクリプトを使用していくつかの環境変数を更新する必要があります。

       utilsscriptssetup_env.bat

  • オプション 2 - 選択したディレクトリにデプロイする

    • <OPENEB_INSTALL_DIR>bin PATHに追加します (デフォルト構成を使用した場合はC:Program FilesPropheseebin )

    • <OPENEB_INSTALL_DIR>libmetavisionhalplugins MV_HAL_PLUGIN_PATHに追加します (デフォルト構成を使用した場合はC:Program FilesPropheseelibmetavisionhalplugins )

    • <OPENEB_INSTALL_DIR>libhdf5plugin HDF5_PLUGIN_PATHに追加します (デフォルト構成を使用した場合はC:Program FilesPropheseelibhdf5plugin )

    • <PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR>をPYTHONPATHに追加します (デフォルト設定を使用した場合は必要ありません)

    • OpenEB をデフォルトのフォルダー ( C:Program FilesProphesee ) にデプロイするには、次のコマンドを実行します (コンソールは管理者として起動する必要があります)。

       cmake --build 。 --config Release --target install

    • OpenEB を別のフォルダーにデプロイするには、ターゲット フォルダー ( OPENEB_INSTALL_DIR ) の値を持つ追加変数CMAKE_INSTALL_PREFIXを使用して、ソリューションを再度生成する必要があります (上記の手順 2)。

      同様に、Python パッケージをデプロイする場所 ( PYTHON3_PACKAGES_INSTALL_DIR ) を指定するには、 PYTHON3_SITE_PACKAGES変数を使用する必要があります。

      これら 2 つのフォルダーをカスタマイズするコマンドの例を次に示します。

       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

      このコマンドの後に、OpenEB の実際のコンパイルとインストールを開始する必要があります (コンソールは管理者として起動する必要があります)。

       cmake --build 。 --config リリース --Parallel 4
cmake --build 。 --config Release --target install

    • また、いくつかの環境変数を手動で編集する必要があります。

MS Visual Studioを使用したコンパイル

OPENEB_SRC_DIRフォルダー内でコマンド プロンプトを開きます。

  1. 一時ファイルが作成されるビルド ディレクトリを作成して開きます: mkdir build && cd build

  2. CMake を使用して Visual Studio ファイルを生成します: cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> (Visual Studio のバージョンに合わせてください) 。パラメータ-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILEに渡される値は、相対パスではなく絶対パスである必要があることに注意してください。

  3. ソリューション ファイルmetavision.slnを開き、 Release構成を選択して、 ALL_BUILDプロジェクトをビルドします。

コンパイルが完了したら、 buildフォルダーから直接作業することも、選択したディレクトリに OpenEB ファイル (アプリケーション、サンプル、ライブラリなど) をデプロイすることもできます。

  • オプション 1 - buildフォルダーから作業する

    • buildフォルダーから OpenEB を直接使用するには、スクリプトutilsscriptssetup_env.batで実行したように環境変数を更新する必要があります。

  • オプション 2 - OpenEB の導入

    • OpenEB をデプロイするには、 INSTALLプロジェクトをビルドする必要があります。デフォルトでは、ファイルはC:Program FilesPropheseeにデプロイされます。

カメラプラグイン

Prophesee カメラ プラグインは OpenEB に含まれていますが、Windows で使用できるようにするにはカメラのドライバーをインストールする必要があります。これを行うには、次の手順に従います。

  1. ファイルサーバーから wdi-simple.exe をダウンロードします。

  2. 管理者として起動したコマンド プロンプトで次のコマンドを実行します。

 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

EVK2 または RDK2 を所有している場合は、いくつかの追加手順を実行する必要があります。詳細については、OpenEB インストール ガイドの「カメラ プラグイン」セクションにあるオンライン ドキュメントで説明しています。

サードパーティのカメラを使用している場合は、カメラのベンダーが提供する手順に従って、ドライバーとカメラ プラグインをインストールする必要があります。 MV_HAL_PLUGIN_PATH環境変数でプラグインの場所を参照していることを確認してください。

はじめる

OpenEB の使用を開始するには、いくつかのサンプル録画をダウンロードして、metavision_viewer で視覚化するか、Prophesee 互換のイベントベースのカメラからデータをストリーミングすることができます。

テストスイートの実行 (オプション)

テスト スイートを実行することは、コンパイルとインストールのプロセスがすべて適切に行われたことを確認する確実な方法です。

  • テストの実行に必要なファイルをダウンロードします。右上のフォルダーにあるDownloadをクリックします。取得したアーカイブのサイズは約 1.5 GB であることに注意してください。

  • このアーカイブのコンテンツを抽出して<OPENEB_SRC_DIR>/datasetsに配置します。たとえば、シーケンスgen31_timer.rawの正しいパスは<OPENEB_SRC_DIR>/datasets/openeb/gen31_timer.rawである必要があります。

  • テスト スイートを実行するには、CMake を使用してビルド環境を再構成し、再コンパイルする必要があります。

    • MS Visual Studioを使用したコンパイル

    • CMakeを使用したコンパイル

    1. CMake を使用して Visual Studio ファイルを生成します (コマンドを Visual Studio のバージョンに適合させます。 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE相対パスではなく絶対パスである必要があることに注意してください)。

      cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> -DBUILD_TESTING=ON

    2. ソリューション ファイルmetavision.slnを開き、 Release構成を選択して、 ALL_BUILDプロジェクトをビルドします。

    1. CMake を使用してビルドを再生成します ( -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE相対パスではなく絶対パスである必要があることに注意してください):: 

      cd <OPENEB_SRC_DIR>/build
cmake .. -A x64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<OPENEB_SRC_DIR>cmaketoolchainsvcpkg.cmake -DVCPKG_DIRECTORY=<VCPKG_SRC_DIR> -DBUILD_TESTING=ON

    2. コンパイル: cmake --build . --config Release --parallel 4

  • テスト スイートを実行するには、単純にctest -C Release実行します。

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