Установка из исходников¶

Этот способ подходит, если вы хотите сами выбрать каталог проекта или ветку. Для установки одной командой используйте быструю установку CLI. Оба способа устанавливают одну и ту же программу и используют мастер smartcamera.

Подготовьте компьютер¶

Для локального запуска поддерживаются Ubuntu 24.04 и Linux Mint на базе Noble. ROS 2 Jazzy, инструменты сборки, библиотеки камер и окружение моделей установит мастер. До его запуска нужны Git и Python с модулем venv:

sudo apt update

sudo apt install -y git curl python3 python3-venv

Для контейнерного режима нужен Linux с работающими Docker Engine и Compose. Подготовка Docker и устройств описана отдельно.

Скачайте проект¶

mkdir -p ~/dev

git clone --branch master \
  https://gitverse.ru/daniel-robotics/SmartCamera.git \
  ~/dev/SmartCamera

cd ~/dev/SmartCamera

Для другой опубликованной ветки замените master в команде клонирования. Если проект уже скачан, перейдите в его каталог и продолжите со следующего шага.

Установите команду¶

bash install.sh --source "$PWD"

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

smartcamera --help

CLI будет использовать именно этот каталог. Локальные изменения исходников попадут в сборку, выбранная ветка сохранится. Чтобы команда находилась в новых терминалах, добавьте строку export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" в ~/.bashrc, если этого пути ещё нет в PATH.

Подготовьте приложение¶

Для выбора параметров в терминале запустите:

smartcamera setup

Выберите local или docker, профиль cpu или cuda, каталог данных, адрес веб-сервера и ROS-домен. Для первого запуска достаточно CPU. При установке системных пакетов потребуется пароль sudo.

Вместо мастера можно указать режим явно. Для локального запуска:

smartcamera local-setup --yes --profile cpu

Для Docker:

smartcamera docker-setup --yes --profile cpu

Это альтернативные варианты: выполняйте команду для выбранного режима. Для CUDA заранее подготовьте драйвер NVIDIA, а для Docker — также NVIDIA Container Toolkit. Затем замените cpu на cuda.

Локальная подготовка создаёт в проекте .venv/, .venv-inference/, .local/node/ и .local/librealsense/, устанавливает зависимости интерфейса и собирает ROS-пакеты. SDK RealSense 2.50.0 устанавливается отдельно от системных библиотек. Подготовка Docker собирает зависимости внутри образа.

Запустите и подключите камеру¶

smartcamera run

Откройте http://127.0.0.1:8000. Команда сама подключает нужные окружения. Список камер изначально пустой; добавьте свой источник по инструкции первого запуска.

Настройки и записи хранятся отдельно от исходников. Посмотреть выбранные пути:

smartcamera configure --show

Пересоберите после изменения кода¶

smartcamera stop

smartcamera rebuild

smartcamera run

Для изменения системных зависимостей или профиля моделей повторите local-setup либо docker-setup. После переноса каталога проекта обновите пути по инструкции CLI. Готовые окружения Python могут содержать абсолютные пути и требуют повторной подготовки на новом месте.