OpenSfMをWSL Ubuntu環境下にインストールする

OpenSfMをWindows10 WSLのUbuntu 18.04環境下にインストールしてみる。
公式ではWindows10で動作させる場合、Docker推奨であるようだ。
しかしWindows10 Homeを使っている場合はDockerはやや敷居が高い。
代替としてWSLで動作してくれると気軽に試せる。

SfMとはStructure from Motionの略で、単眼カメラ画像複数枚から立体構造を推定するための技術である。
OpenSfMはオープンソースのSfM実装の一つであり前から興味があった。
先ずはインストールを試みる。

OpenSfMは OpenCV, OpenGV, Ceres Solver, その他NumPy等多くのPython関連のライブラリやモジュールに依存している。
公式に説明があるので一つづつインストールしてゆく。

前提としては以前の記事、「WSLの手動インストール」に従いWSL Ubuntu 18.04がインストールされているものとする。
特にPython3のversionは3.6であることは重要。

先ずはOpenCV。
OpenCVはaptでインストールできる。

sudo apt install -y libopencv-dev python3-opencv

versionは3.2.0。

kuyo@DESKTOP-8O0L9BP:~$ opencv_version
3.2.0
kuyo@DESKTOP-8O0L9BP:~$

OpenGLはgithub上で公開されているsource codeからbuildする。
OpenGLのPython APIをどこにインストールするかに選択肢がある。

sukuyo@DESKTOP-8O0L9BP:~/OpenSfM$ python3 -c "import site; print (site.getsitepackages())"
['/usr/local/lib/python3.6/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages', '/usr/lib/python3.6/dist-packages']
kuyo@DESKTOP-8O0L9BP:~/OpenSfM$

以下の二択。
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages
/usr/lib/python3.6/dist-packages
本来野良buildしたものは前者に入れるべきだと思うが、簡便の為に後者に突っ込む。

sudo apt install -y build-essential cmake libeigen3-dev
cd ~/
git clone https://github.com/laurentkneip/opengv
cd opengv/python/
git clone https://github.com/pybind/pybind11.git
cd ..
mkdir -p build
cd build
cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.6 -DPYTHON_INSTALL_DIR=/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/
make -j3
sudo make install

Ceres Solverをインストールする。
これはgoogleが公開しているsource codeからbuildを行う。

sudo apt install -y cmake libgoogle-glog-dev libatlas-base-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev
cd ~/
git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver
cd ceres-solver
mkdir -p build
cd build
cmake .. -DCMAKE_CXX_FLAGS=-fPIC 
make -j3
make test
sudo make install

最後にOpenSfMをインストールする。
OpenSfMディレクトリにrequirements.txtとして依存パッケージのリストが用意されている。
これを用いて事前にインストールする。

cd ~/
git clone --recursive https://github.com/mapillary/OpenSfM
cd OpenSfM
sudo pip3 install -r requirements.txt  
cp setup.py setup.py.bak
perl -pi -e "s/\-j4/\-j3/g" setup.py
python3 setup.py build

特に問題なくインストールできた。
動作確認を行う。
OpenSfNでは予めdataを用意してくれている。
これを用いる。