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File metadata and controls

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Raw

tidal-wave Build Status

並列実行で小さなflowをたくさんつくり、大きな津波を発生させるWebサービス。

防波堤(しきい値)が低いと高波にのまれてしまうので注意。

なにするもの？

処理の流れ シーケンス図

必要なもの

必須

Windowsでは動かないよ。

  • node.js 0.10.x
    • node-gyp
  • OpenCV 2.4.x
    • cmake

オプション

CUDAを利用するとGPUを利用してより高速に処理がおこなえるようになります

環境構築方法

CUDAを利用しない場合

OpenCVのインストール

$ sudo apt-get install cmake pkg-confg libopencv-dev

node-gypのインストール

$ npm install -g node-gyp

CUDAを利用する場合

CUDAのインストール

  • sudo apt-get install gcc g++

  • 下記のサイトからcudaのインストーラをダウンロード

  • Xを停止する

    • Ctrl+Alt+F1でコンソールモードでログイン
sudo service lightdm stop
  • cuda toolkitのインストール
    • 色々質問されるけど、基本全部y。ディレクトリはデフォルトのままで。
chmod +x cuda_6.0.37_linux_64.run
sudo ./cuda_6.0.37_linux_64.run
  • パスを通す
export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin/:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
  • Xを起動
sudo service lightdm start
  • cudaのサンプルを動かしてみる
cd ~/NVIDIA_CUDA-6.0_Samples
cd 1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

エラーが出ずにこんなのがでればOK

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce 9400 GT"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.0 / 6.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    1.1
  Total amount of global memory:                 512 MBytes (536543232 bytes)
  ( 2) Multiprocessors, (  8) CUDA Cores/MP:     16 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1400 MHz (1.40 GHz)
  Memory Clock rate:                             400 Mhz
  Memory Bus Width:                              128-bit
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(8192), 2D=(65536, 32768), 3D=(2048, 2048, 2048)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(8192), 512 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(8192, 8192), 512 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       16384 bytes
  Total number of registers available per block: 8192
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  768
  Maximum number of threads per block:           512
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (512, 512, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (65535, 65535, 1)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             256 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      No
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.0, CUDA Runtime Version = 6.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce 9400 GT
Result = PASS

OpenCVのインストール

CUDAを有効にする必要があるので、ソースからビルドしなければならない。

Core i5 750で並列コンパイルしなかった場合、makeでだいたい4時間くらいかかる。

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install pkg-config
sudo ln -s /usr/lib/nvidia-current/libnvcuvid.so /usr/lib/libnvcuvid.so

unzip opencv-2.4.9.zip
cd opencv-2.4.9
cmake -DWITH_CUDA=ON -DWITH_TBB=ON -DBUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -DWITH_V4L=ON -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -DBUILD_EXAMPLES=ON -DWITH_QT=OFF -DWITH_OPENGL=ON
make
sudo make install
  • サンプルを動かしてみる
cp /usr/local/share/OpenCV/samples/gpu/farneback_optical_flow.cpp ./
g++ farneback_optical_flow.cpp `/usr/bin/pkg-config --cflags --libs opencv` -L/usr/local/cuda-6.0/lib64
./a.out -l hoge.png -r fuga.png

使い方

ビルド

  • CUDAを利用しない場合は、binding.gypのUSE_GPUを削除する
npm install
node-gyp configure
node-gyp build

実行

node index.js

インタフェース

リクエスト

  • expect_path: 期待画像のディレクトリ

  • target_path: 対象画像のディレクトリ

  • options: オプション(省略可能)

    • threshold: しきい値(3〜5くらいが最適), デフォルト=5.0
    • span: ベクトルを取得する間隔, デフォルト=10
    • pyrScale: ピラミッド画像のスケール(<1), デフォルト=0.5
    • pyrLevels: ピラミッドの層の数, デフォルト=3
    • winSize: 平均化窓サイズ, デフォルト=30
    • pyrIterations: アルゴリズムの反復数, デフォルト=3
    • polyN: ピクセル近傍領域のサイズ, デフォルト=7
    • polySigma: ガウス分布の標準偏差, デフォルト=1.5
    • flags: 処理フラグ, デフォルト=256(ガウシアンフィルタの利用)

  • オプティカルフローのパラメータの詳細は以下を参照のこと

{
  'expect_path': 'public/images',
  'target_path': 'public/images2',
  'options': {
    'threshold': 5.0,
    'span': 10,
    'pyrScale':0.5,
    'pyrLevels': 3,
    'winSize': 30,
    'pyrIterations': 3,
    'polyN': 7,
    'polySigma': 1.5,
    'flags': 256
  }
}

レスポンス

  • vector: ベクトルデータ
    • x: X座標
    • y: Y座標
    • dx: X方向の移動量
    • dy: Y方向の移動量
  • expect_image: 期待画像
  • target_image: 対象画像
  • span: ベクトルを取得する間隔
  • threshold: しきい値
  • time: 処理にかかった時間
  • status: ステータス（OK, SUSPICIOUS,ERRORの3つ）
  • height: 画像の高さ
  • width: 画像の幅
{
  vector: [
    { x: 60, y: 1160, dx: -0.7929320931434631, dy: 7.249414443969727 },
    { x: 70, y: 1160, dx: 2.1631455421447754, dy: 7.150839328765869 },
    { x: 80, y: 1160, dx: 3.28291392326355, dy: 6.485356330871582 }
  ],
  expect image: public/images/customjsp2.png,
  target image: public/images2/customjsp2.png,
  span: 10
  threshold: 5
  time: 2.4183433055877686
  status: SUSPICIOUS
}