To control whether or not each shell session has the base environment activated or not, run conda config –set auto_activate_base False or True. To run conda from anywhere without having the base environment activated by default, use conda config –set auto_activate_base False. This only works if you have run conda init first.
(cv3python3) ~/$ python Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.1.0' >>>
$ python Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.1.0' >>>
시스템에서 파이썬이 두 개 이상 설치되어 있으면 일반적을 Python2.7 버전이 기본 파아썬 이다.
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$ python3 Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.1.0-dev' >>>
만약 main module과 extra module을 같이 사용하고 싶다면 아래처럼 설치합니다.
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> pip install opencv-contrib-python
conda 명령으로 설치하기
Anaconda 3가 설치되어 있다면 명령어 한 줄 입력만으로도 거의 최신 버전(글 작성시 버전 3.6.0)의 Python-OpenCV 라이브러리를 설치할 수 있다:
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> conda install -c conda-forge opencv
conda-forge에 등록되어 있는 OpenCV 라이브러리에 대한 상세한 설명은 링크를 통해 확인할 수 있습니다. 필요한 경우, python virtualenv를 생성하여 개발환경 패키지를 관리할 수 있다.
OpenCV 3.3의 가장 큰 변화는 Deep Learning in OpenCV 라고 할 수 있겠습니다. 해당 링크에서 Deep Learning 관련 추가된 사항을 확인할 수 있습니다. 이외에 자세한 변경 로그는 OpenCV Change Logs Version:3.3을 참고하시면 되겠습니다.
여담으로 최신 버전 OpenCV 3.3.1 버전 이후에는 JavaScript Interface가 추가되어 인터랙티브 웹-기반 OpenCV 어플리케이션 구현이 공식적으로 가능해졌다고 한다.
$ python Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.1.0' >>>
시스템에서 파이썬이 두 개 이상 설치되어 있으면 일반적을 Python2.7 버전이 기본 파아썬 이다.
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$ python3 Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.1.0-dev' >>>
Python 가상환경과 Opencv
파이썬 개발시 virtualenv 를 사용한다면 OpenCV 라이브러리를 연결해 줄 필요가 있다. virtualenv 가상환경 생성시 파이썬 라이브러리는 복사가 안된다 그래서 가상환경 생성후에 cv2.so 라이브러리를 링크해줄 필요가 있다.
가상환경에 cv2.so 연결하기
python2 가상환경 cv3python2 가 있고, 여기에 OpenCV 를 사용하려면 다음 같이 cv2.so 라이브러리를 링크해 준다.
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$ cd ~/.virtualenvs/cv3python2/lib/python2.7/site-packages/ $ ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so cv2.so
역시 python3 가상환경 cv3python3 가 있다면 python3 라이브러리에 있는 cv2.so 라이브러리를 링크해 준다.
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$ cd ~/.virtualenvs/cv3python3/lib/python3.4/site-packages/ $ ln -s /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/cv2.cpython-34m.so cv2.so
또한 cv2.so를 사용하기 위해서 각 가상환경에 numpy를 설치해 준다. Raspberry Pi 2에서 numpy를 pip로 설치할 때 약 10분 이상 소요된다.
(cv3python3) ~/$ python Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.1.0' >>>
$:~ $ python3 Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11) [GCC 4.9.1] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license"for more information. >>> import numpy as np >>> np.__version__ '1.10.4' >>>
위 스크립은 OpenCV 3.1.0의 CMake 빌드 버그로, OpenCV 3.0.0 까지 -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON으로 빌드했지만 3.1.0에서는 -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF로 해야한다. 또한 opencv_contrib 모듈을 함께 빌드한다면 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules를 함께 사용한다.
컴파일과 설치
그리고 컴파일 한다.
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~(cv)$ make -j4 # RPi2
... [100%] Built target example_ocl_tvl1_optical_flow
real 173m22.432s user 165m58.970s sys 5m7.060s
싱글로 make시 Raspberry Pi 2 에서 빌드시 약 3시간 소요. -j 옵션을 이용시 45분 이상 절약.
$ ls lib/cv2.so $ ls lib/python3/cv2.cpython-34m.so
이 두 라이브러리가 생성되 있으면 빌드가 제대로 된 것이다.
이제 로컬 시스템에 설치를 한다. 보통 Python2.7과 Python3.4가 함께 설치되 상태일 수 있는데 이 경우 시스템에 기본 Python2.7 환경을 기반으로 설치가 된다.
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(cv)$ sudo make install ... -- Installing: /usr/local/include/opencv2/contrib/detection_based_tracker.hpp -- Installing: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so -- Set runtime path of "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so" to "/usr/local/lib" -- Installing: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv.py -- Installing: /usr/local/lib/libopencv_stitching.so.2.4.11 ...
(cv)$ sudo ldconfig
설치된 opencv 패키지 버전을 확인한다.
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$ pkg-config --modversion opencv 3.1.0
cv2.so
Python2.7이 함께 설치되어 있는 경우 빌드시 Python3.x의 site-packages에 파일 cv2.cpython-34mu.so 로 설치되어 있다. 이 파일은 실제 파이썬 바인딩으로 실제 파이썬 환경에서 이 라이브러리가 필요하기 하다. Python3 가상환경에서 이 파일 심볼릭 링크를 cv 환경에 cv2.so라는 이름으로 연결해 준다.
파이썬은 관행적으로 opencv 라이브러리를 cv2.so 파일로 표현하고 있다. python3의 경우 라이브러리 이름을 cv2로 링크해 준다.
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$ cd /usr/local/lib/python3.4/dist-packages $ ls cv2.cpython-34m.so numpy numpy-1.11.2.egg-info $ sudo ln -s cv2.cpython-34m.so cv2.so
이 문서는 MongoDB Community Edition 를 리눅스 플랫폼에서 시작과 운영에 필요한 구성 파일 mongod.conf 의 설정을 다루고 있다. 이를 통해 데이터베이스 서비스를 동작시키고, 인증한 사용자로서 클라이언트 프로그램으로 접속하기 위한 기본 인증방식을 구성하는 것을 정리하고 있다.
이 문서는 Arm64 기반 CPU를 사용하는 Raspberry Pi, Odroid, PINE64, OrangePi 등 SBC 지원 보드 계열 위에서 Ubuntu/Debian 에서 설치 및 사용 가능한 MongoDB Community Edition 4.2 버전을 설치하고 구성하는 과정을 정리하고 있다.
W: GPG error: https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu bionic/mongodb-org/4.2 Release: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 4B7C549A058F8B6B
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$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 3B4FE6ACC0B21F32 7C549A058F8B6B gpg: key 4B7C549A058F8B6B: public key "MongoDB 4.2 Release Signing Key <packaging@mongodb.com>" imported gpg: Total number processed: 1 gpg: imported: 1
명령으로 mongod 로 실행이 가능한 MongoDB Server는 기본적으로 보안 모델이 없이 실행된다. 따라서 별도의 인증 절차를 가지고 있지 않습니다. 이 때문에 2017년 1월에는 이런 약점을 노린 랜섬웨어가 발생하기도 했습니다. MongoDB는 되도록이면 외부로부터의 신뢰되지 않은 접속을 허용하지 않는, 보안에 문제가 되지 않는 환경에서 보안 모델 없이 실행하는 것을 지향하고 있으나, 어쨌든 MongoDB도 ID와 비밀번호로 접근하는 기본적인 보안 모델을 가지고 있으니 이를 통해 MongoDB Server에 인증 과정을 추가해 보도록 합시다.
비인증 모드에서 관리자 계정 생성
인증 접속
1. 비인증 관리자 계정 생성하기
mongod로 별도의 보안 모델이 없는 MongoDB Server를 실행하고, MongoDB Shell에 접속합니다.
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> mongo MongoDB shell version v3.6.3 connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017 MongoDB server version: 3.6.3
MongoDB에는 admin이라는 데이터베이스가 존재하며, 해당 데이터베이스에 사용자를 추가합니다.
db.createUser()는 현재 사용하고 있는 데이터베이스(여기서는 admin)에 사용자를 추가합니다. 여기에는 사용자 이름, 비밀번호와 함께 권한(roles)을 array로 정의합니다. MongoDB에서 빌트인으로 제공하고 있는 권한은 MongoDB Built-In Roles에서 확인할 수 있습니다.
위에서 정의한 userAdminAnyDatabase는 어느 데이터베이스든 사용자를 생성하고 제거할 수 있다는 것을 의미합니다. 모든 권한을 가지게 하려면 root를 사용하면 되고, MongoDB 2.4 이하의 경우 db.addUser()를 통해 사용자를 추가합니다.
mongod 인증하기
만약 mongod 명령으로 실행하면 MongoDB Server를 실행하도록 한다.
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> mongod --auth
MongoDB Server 재시작하기
Ubuntu와 같은 리눅스 시스템에서 service mongod start처럼 service를 이용할 경우, config 파일을 통해 실행됩니다. 이 경우 /etc/mongod.conf를 다음처럼 수정하고 재시작(service mongod restart)하면 됩니다.
mongodb 4.x
인증을 활성화 하려면
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security: authorization: enabled
mongodb 3.x
mongod.conf 를 사용하면 다음 옵션을 true 로 구성한다.
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auth = true
그리고 서비스를 재시작한다.
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$ sudo systemctl restart mongod.service
2. 인증 접속
mongo 쉘에 접속하여 db.auth()를 사용하는 것입니다.
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$ mongo MongoDB shell version v4.2.1 connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?compressors=disabled&gssapiServiceName=mongodb Implicit session: session { "id" : UUID("177716fe-5b3c-41f6-bdae-d2584819abff") } MongoDB server version: 4.2.1
쉘에서 db.auth() 를 사용해 인증에 성공하면 1이 나오면 성공이다.
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> use admin switched to db admin > db.auth('admin', '!23456789'); 1 >
인증 접속이 되면 로그에 아래 같은 로그를 확인할 수 있다.
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2019-12-02T09:49:24.392+0000 I ACCESS [conn3] Successfully authenticated as principal admin on admin from client 127.0.0.1:52370
명령행에서 접근
인증과 함께 admin 데이터베이스로 접근하려면 아래 같이 명령어에 아이디와 비밀번호를 명시만 해 주면 된다.
이 문서는 Ubuntu/Debian 계열 정규 배포본에 3.x 버전을 지원하지 않는 플랫폼에 MongoDB Community Edition 3.6 버전을 설치하는 과정을 정리하고 있다. 내용의 기초는 MongoDB Community Edition 3.6 버전을 Amd64, Arm64 지원하는 64bit OS에 설치해 사용하기 위해서 Install MongoDB Community Edition, on-ubuntu를 따라서 진행하고 경험상 필요한 부분을 추가로 정리했다.
