OpenCV/CVAT 开发环境搭建完全指南-优快云博客

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OpenCV/CVAT 开发环境搭建完全指南

cvat Annotate better with CVAT, the industry-leading data engine for machine learning. Used and trusted by teams at any scale, for data of any scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cvat

前言

CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一个功能强大的计算机视觉标注工具，广泛应用于机器学习数据标注领域。本文将详细介绍如何在主流操作系统上搭建CVAT的开发环境，帮助开发者快速上手项目开发。

系统环境准备

Ubuntu系统（22.04/20.04）

安装基础依赖：

sudo apt-get update && sudo apt-get --no-install-recommends install -y \
  build-essential curl git python3-dev python3-pip python3-venv \
  python3-tk libldap2-dev libsasl2-dev libgeos-dev cargo

安装Node.js和yarn：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo bash -
sudo apt-get install -y nodejs
sudo npm install --global yarn

MacOS系统（10.15及以上）

使用Homebrew安装依赖：

brew install git python pyenv redis curl openssl node sqlite3 geos rust

特别注意：
- 确保Homebrew库路径在DYLD_LIBRARY_PATH环境变量中
- 需要安装FFmpeg 4.X版本而非默认的5.0

Arch Linux系统

更新系统：
```
sudo pacman -Syyu
```

安装核心依赖：

sudo pacman -S base-devel curl git redis cmake gcc python python-pip \
  tk libldap libsasl pkgconf ffmpeg geos openldap rust

安装Python 3.10（CVAT仅支持此版本）：
```
pikaur -S python310
```

开发工具准备

安装Chrome浏览器：用于前端开发和调试
安装VS Code：推荐使用的代码编辑器
安装VS Code扩展：
- JavaScript Debugger：用于调试JavaScript代码
- Python：提供Python语言支持
- ESLint：JavaScript代码质量检查
- Stylelint：CSS样式检查
- Trailing Spaces：检测并删除多余空格
- Code Spell Checker：代码拼写检查

CVAT项目安装

克隆项目并创建虚拟环境：

python3 -m venv .env
source .env/bin/activate
pip install -U pip wheel setuptools

安装Python依赖：
```
pip install -r cvat/requirements/development.txt -r dev/requirements.txt
```
注意：如果遇到依赖版本问题，可以使用对应的.in文件替代.txt文件
Mac用户特别注意事项：
- 可能需要重新安装系统Python
- 需要正确设置FFmpeg 4.X版本
- 可能需要手动链接geos_c库

服务依赖配置

安装Docker和Docker Compose

启动依赖服务：

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up -d --build \
  cvat_opa cvat_db cvat_redis_inmem cvat_redis_ondisk cvat_server

数据库迁移和创建超级用户：

python manage.py migrate
python manage.py migrateredis
python manage.py collectstatic
python manage.py syncperiodicjobs
python manage.py createsuperuser

安装前端依赖：
```
yarn --frozen-lockfile
```

运行CVAT开发环境

启动UI开发服务器：

本地访问：
```
yarn run start:cvat-ui
```

外部访问：

CVAT_UI_HOST='<YOUR_HOST_IP>' CVAT_UI_PORT='<YOUR_PORT>' yarn run start:cvat-ui

启动后端服务：
- 在VS Code中配置并运行server: debug配置
- 确保取消勾选"Uncaught Exceptions"断点选项
访问应用：
- 本地开发访问localhost:3000
- 或使用配置的外部IP和端口访问

各系统特殊注意事项

Windows系统

必须使用WSL（Windows Subsystem for Linux）
推荐安装Ubuntu 18.04发行版
需要安装VS Code的WSL扩展
可能需要手动启动Redis服务

Mac系统

可能需要手动启动Redis服务
注意端口5000/7000可能被AirPlay Receiver占用

Arch Linux系统

需要手动启动Redis和Docker服务：

sudo systemctl start redis.service
sudo systemctl start docker.service

常见问题解决

PyAV安装问题：
- Arch Linux用户可能需要修改base.txt中的av版本要求
h5py安装失败：
- Mac用户需要安装hdf5并设置环境变量
Node Sass环境不兼容：
- 需要检查Node.js版本与Node Sass的兼容性
分析功能端口：
- 确保8282和8123端口开放
- 可完全禁用分析功能

通过以上步骤，您应该已经成功搭建了CVAT的开发环境，可以开始进行代码开发和调试工作了。如果在过程中遇到任何问题，建议查阅相关组件的官方文档获取最新解决方案。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考