PHP2Shell（ピーエイチピー・ツー・シェル）（CVE-2026-109618、CVE-2026-109619）
https://ja.wikipedia.org/wiki/PHP2Shell

PHP2Shell、何が起こっているのか？
お恥ずかしながら、ニュースで知りました。それだけ影響が大きいでようです。

PHP（PHP: Hypertext Preprocessor)：とは？
広く使われているオープンソースの汎用スクリプト言語です。Web 開発に適しており、HTML に埋め込むことができます。

PHPをWebサーバで動作させると、
HTML を出力したり、画像やPDFファイルを出力したり、データを暗号化したり、メール送信ができます。テキスト処理を行い、さらにデータベースも扱えます。

多くのサイトがPHPを用いて、そのサービスをしています。ここもそうです。

悪意を意図した命令をサーバーに送ることで、サーバー改ざん、情報の漏洩、マルウェアを入れられてしまうことがあります。

パッチを確認します。

脆弱性に対応したアップデートに更新するために、

sudo apt update
sudo apt upgrade

PHP更新を確認します。

apt-cache policy php8.3
php8.3:
  インストールされているバージョン: 8.3.6-0ubuntu0.24.04.13
  候補:               8.3.6-0ubuntu0.24.04.13
  バージョンテーブル:
 *** 8.3.6-0ubuntu0.24.04.13 500
        500 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports noble-updates/main arm64 Packages
        500 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports noble-security/main arm64 Packages
        100 /var/lib/dpkg/status
     8.3.6-0ubuntu0.24.04.12 500
        500 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports noble-updates/main arm64 Packages
        500 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports noble-security/main arm64 Packages
     8.3.6-0maysync1 500
        500 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports noble/main arm64 Packages

“/usr/share” ディレクトリには、アーキテクチャに依存しないファイルが置かれています。
“/usr/share/doc”には、ソフトウェアに関するドキュメントが置かれています。

PHP8.3ドキュメントを見てみます。

cd /usr/share/doc/php8.3-common
合計 116
drwxr-xr-x   2 root root  4096 10月 22 06:57 ./
drwxr-xr-x 926 root root 24576  9月 25 06:28 ../
-rw-r--r--   1 root root  3045  4月 12  2024 EXTENSIONS.gz
-rw-r--r--   1 root root  3165 10月 20 00:16 README.Debian.gz
-rw-r--r--   1 root root  1102  3月 19  2026 README.Debian.security
-rw-r--r--   1 root root  2240  4月 12  2024 README.md.gz
-rw-r--r--   1 root root  3108  4月 12  2024 UPGRADING.INTERNALS.gz
-rw-r--r--   1 root root 10180  4月 12  2024 UPGRADING.gz
-rw-r--r--   1 root root 14167 10月 20 00:16 changelog.Debian.gz
-rw-r--r--   1 root root 33969  3月 19  2026 copyright

内容を見るには、

zcat /usr/share/doc/php8.3-common/changelog.Debian.gz

該当箇所前後の10行を含めて表示させます。

zcat /usr/share/doc/php8.3-common/changelog.Debian.gz | grep -C 10 CVE-2026-109618
php8.3 (8.3.6-0ubuntu0.24.04.13) noble-security; urgency=medium

  * SECURITY UPDATE: Remote RCE via state corruption issue
    - debian/patches/CVE-2026-109618_109619.patch: Avoid state corruption via
      bailout in Zend/tests/bug40770.phpt, Zend/tests/bug54268.phpt,
      Zend/tests/bug76846.phpt,
      Zend/tests/debug_backtrace_sensitive_named_variadic.phpt,
      Zend/tests/fibers/get-return-after-bailout.phpt, Zend/tests/gh11189.phpt,
      Zend/tests/gh11189_1.phpt,
      Zend/tests/oom_SplFixedArray___unserialize.phpt,
      Zend/tests/oom_SplFixedArray___wakeup.phpt,
      Zend/tests/oom_SplFixedArray_copy_ctor.phpt,
      Zend/tests/oom_SplFixedArray_fromArray_001.phpt,
      Zend/tests/oom_SplFixedArray_fromArray_002.phpt,
--
      tests/basic/oom_rfc1867_header_continuation.phpt,
      tests/basic/oom_rfc1867_header_count.phpt,
      tests/basic/oom_rfc1867_long_header_line.phpt,
      tests/basic/oom_rfc1867_mb_encoding.phpt,
      tests/basic/oom_rfc1867_mb_skipif.inc,
      tests/basic/oom_rfc1867_post_vars.phpt,
      tests/basic/oom_rfc1867_session_skipif.inc,
      tests/basic/oom_rfc1867_skipif.inc, tests/basic/oom_rfc1867_target.inc,
      tests/basic/oom_rfc1867_upload_progress.phpt,
      tests/output/oom_in_internal_output_handler.phpt.
    - CVE-2026-109618
    - CVE-2026-109619

 -- Marc Deslauriers <marc.deslauriers@ubuntu.com>  Mon, 19 Oct 2026 11:16:58 -0400

php8.3 (8.3.6-0ubuntu0.24.04.12) noble-security; urgency=medium

  * SECURITY UPDATE: heap buffer over-read in stream filter line-break-chars option
    - debian/patches/CVE-2026-92842.patch: Fix heap-buffer-overflow in convert
      stream filters with NUL in line-break-chars in ext/standard/filters.c,
      ext/standard/tests/filters/ghsa-88hq-2827-7pg6.phpt.

zcat /usr/share/doc/php8.3-common/changelog.Debian.gz | grep -C 10 CVE-2026-109619

Apache, PHP-FPM 再起動させます。

sudo systemctl restart php8.3-fpm
sudo systemctl status php8.3-fpm --no-pager
sudo systemctl restart apache2

Security advisory: Critical remote code execution vulnerabilities, update now

PHPからの、RCE via OOM corruption、RCE via stale global stateに関しての案内

ここには、その作業を記載しています。

KStars / Ekos , Flatpak版、こちらの環境では、Local Astrometryが使えていません。
プレートソルブにて特定の動作で、KStars / Ekos , Flatpak版がダウンしています。
2026年10月21日現在、Local Astrometry動作とプレートソルブ動作不具合は確認していません。

Flatpak の”今”を調べる

現在のコミットを表示

$ flatpak info --user org.kde.kstars

KStars - Desktop Planetarium

          ID: org.kde.kstars
         Ref: app/org.kde.kstars/x86_64/stable
        Arch: x86_64
      Branch: stable
     Version: 3.8.5
     License: GPL-2.0+
      Origin: flathub
  Collection: org.flathub.Stable
Installation: user
   Installed: 957.5 MB
     Runtime: org.kde.Platform/x86_64/6.10
         Sdk: org.kde.Sdk/x86_64/6.10

      Commit: 110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136
      Parent: 5f8c05ec2b8c95a0a1578239c1ef88e2ca15607033426b0b73ec717ffca1501a
     Subject: Merge pull request #160 from knro/fix-focus-settle-crash (a919fa71c20c)
        Date: 2026-10-03 05:53:00 +0000

KStars の更新をブロックしているか確認します

$ flatpak mask --user
Masked patterns:
  org.kde.kstars

KStars に更新があるか確認します

$ flatpak remote-info --log flathub org.kde.kstars
Remote ‘flathub’ found in multiple installations:

   1) system
   2) user

Which do you want to use (0 to abort)? [0-2]: 2

KStars - Desktop Planetarium

        ID: org.kde.kstars
       Ref: app/org.kde.kstars/x86_64/stable
      Arch: x86_64
    Branch: stable
   Version: 3.8.5
   License: GPL-2.0+
Collection: org.flathub.Stable
  Download: 480.1 MB
 Installed: 957.5 MB
   Runtime: org.kde.Platform/x86_64/6.10
       Sdk: org.kde.Sdk/x86_64/6.10

    Commit: e44f942857288863d34a9b37efdea4c35cef7c3d9c25738a28344d27449fbdf4
    Parent: 110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136
   Subject: Merge pull request #161 from knro/update-3.8.5-patch (e464afcc596a)
      Date: 2026-10-10 11:13:13 +0000
   History: 

    Commit: 110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136
   Subject: Merge pull request #160 from knro/fix-focus-settle-crash (a919fa71c20c)
      Date: 2026-10-03 05:53:00 +0000

    Commit: 5f8c05ec2b8c95a0a1578239c1ef88e2ca15607033426b0b73ec717ffca1501a
   Subject: Merge pull request #157 from s-pouya-sh/patch-18 (a8ca8995e0f7)
      Date: 2026-08-16 11:09:54 +0000

    Commit: 98a725b70de65599ea7f4e479efe6d891506d4fa9e7df620a9ed54e818d72584
   Subject: Merge pull request #155 from s-pouya-sh/patch-17 (a3981b62f214)
      Date: 2026-08-09 16:46:49 +0000

    Commit: 435860949507c59cdc7adb389e014b6c10a23a8d5add5b15fdd658d2bc66d1c0
   Subject: Merge pull request #154 from s-pouya-sh/patch-17 (7ea6cc80236d)
      Date: 2026-08-09 14:15:48 +0000

この現時点でのコミットは、

Commit: e44f942857288863d34a9b37efdea4c35cef7c3d9c25738a28344d27449fbdf4
   Date: 2026-10-10 11:13:13 +0000

その親コミットは次のとおりです。

Commit: 110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136
   Date: 2026-10-03 05:53:00 +0000

Flatpak の更新履歴を確認

$ flatpak history --user
Time             Change        Application                           Branch      Installation Remote
10月 12 16:23:35 pull          org.kde.kstars                        stable      user         flathub
10月 12 16:23:36 deploy update org.kde.kstars                        stable      user         flathub
10月 14 18:34:19 pull          org.freedesktop.Platform.GL.default   25.08       user         flathub
10月 14 18:34:20 deploy update org.freedesktop.Platform.GL.default   25.08       user         flathub
10月 14 18:34:22 pull          org.freedesktop.Platform.GL.default   25.08-extra user         flathub
10月 14 18:34:22 deploy update org.freedesktop.Platform.GL.default   25.08-extra user         flathub
10月 14 18:34:24 pull          org.freedesktop.Platform.VAAPI.Intel  25.08       user         flathub
10月 14 18:34:24 deploy update org.freedesktop.Platform.VAAPI.Intel  25.08       user         flathub
10月 14 18:34:24 pull          org.freedesktop.Platform.codecs-extra 25.08-extra user         flathub
10月 14 18:34:24 deploy update org.freedesktop.Platform.codecs-extra 25.08-extra user         flathub

10月 12 16:23:35 pull          org.kde.kstars
10月 12 16:23:36 deploy update org.kde.kstars

2026年10月12日に KStars の更新が行われたことが分かります。

KStars の自動更新を止める

$ flatpak mask --user org.kde.kstars

確認します。

$ flatpak mask --user
Masked patterns:
  org.kde.kstars

KStars の更新をブロックしているか確認

自動更新の仕組みをさらに調べる

ユーザー単位のタイマー

$ systemctl --user list-timers --all | grep -Ei 'flatpak|update'
Sun 2026-10-18 18:00:00 JST 3min 57s -                                      - snap.firmware-updater.firmware-notifier.timer snap.firmware-updater.firmware-notifier.service

システム全体のタイマー

$ systemctl list-timers --all | grep -Ei 'flatpak|update'
Mon 2026-10-19 00:50:03 JST       6h Sun 2026-10-18 01:25:22 JST            - plocate-updatedb.timer         plocate-updatedb.service
Mon 2026-10-19 16:10:41 JST      22h Sun 2026-10-18 16:10:41 JST 1h 46min ago update-notifier-download.timer update-notifier-download.service
Sun 2026-10-25 01:27:18 JST   6 days Thu 2026-10-15 09:41:01 JST            - update-notifier-motd.timer     update-notifier-motd.service

systemd のタイマー一覧には、Flatpak の自動更新を直接実行するタイマーは、なさそうです。

GNOME Software の自動更新設定を確認します。

$ gsettings list-recursively org.gnome.software | grep -Ei 'download-updates|download-updates-notify|install-updates|update'
org.gnome.software allow-updates true
org.gnome.software download-updates true
org.gnome.software download-updates-notify true
org.gnome.software packagekit-historical-updates-timestamp uint64 0
org.gnome.software update-notification-timestamp int64 0

GNOME Software では、更新に関する設定が有効になっています。
この前に、flatpak mask –user org.kde.kstars を行ったので、Flatpak 更新では KStars が通常の更新対象から除外されます。

直前のバージョンに戻す。ダウングレード

今回は、10月 12 16:23:36 deploy update org.kde.kstars
この時点で不具合が生じたので、その直前の状態に戻します。

確認した履歴では、現在のコミットの親が次のコミットです。

現在：e44f942857288863d34a9b37efdea4c35cef7c3d9c25738a28344d27449fbdf4
直前：110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136

$ flatpak update --user --commit=110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136 org.kde.kstars
Looking for updates…

Nothing to do.

指定したコミットへの切り替えが実行されなかったようです。先に設定した flatpak maskを一時外します。

$ flatpak mask --user --remove org.kde.kstars

$ flatpak update --user --commit=110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136 org.kde.kstars
Looking for updates…


        ID                     Branch         Op         Remote         Download
 1.     org.kde.kstars         stable         u          flathub        < 480.1 MB

Proceed with these changes to the user installation? [Y/n]:Y

        ID                     Branch         Op         Remote         Download
 1. [✓] org.kde.kstars         stable         u          flathub        18.9 MB / 480.1 MB

Updates complete.

Commit を確認します。

$ flatpak info --user org.kde.kstars

KStars - Desktop Planetarium

          ID: org.kde.kstars
         Ref: app/org.kde.kstars/x86_64/stable
        Arch: x86_64
      Branch: stable
     Version: 3.8.5
     License: GPL-2.0+
      Origin: flathub
  Collection: org.flathub.Stable
Installation: user
   Installed: 957.5 MB
     Runtime: org.kde.Platform/x86_64/6.10
         Sdk: org.kde.Sdk/x86_64/6.10

      Commit: 110b41247bf4b838e944905495f2537ad1b347cc528cdf32316875ee5e0db136
      Parent: 5f8c05ec2b8c95a0a1578239c1ef88e2ca15607033426b0b73ec717ffca1501a
     Subject: Merge pull request #160 from knro/fix-focus-settle-crash (a919fa71c20c)
        Date: 2026-10-03 05:53:00 +0000

更新ブロックを再設定します。

$ flatpak mask --user org.kde.kstars
$ flatpak mask --user
Masked patterns:
  org.kde.kstars

KStarsを起動させます。

$ flatpak run org.kde.kstars

さらに、前のコミットに戻すには

更新ブロックを一時解除します。

$ flatpak mask --user --remove org.kde.kstars

さらに前のコミットにもどします。

$ flatpak update --user --commit=5f8c05ec2b8c95a0a1578239c1ef88e2ca15607033426b0b73ec717ffca1501a org.kde.kstars

コミットを確認します。

$ flatpak info --user org.kde.kstars

更新ブロックを再設定します。

$ flatpak mask --user org.kde.kstars

KStars を起動して動作確認します。

$ flatpak run org.kde.kstars

KStars ログを録る

エラーをログに記録します。

• Ekos画面 → Setup → Logs… →
  • Logging: Verbosity: Verbose
  • 出力：File
  • Ekos: Alignment
• Flatpak 版 KStars を端末から起動し、標準出力・標準エラーに出力された情報も記録させます。
• KStars を終了します。
• コマンドでKStarsを起動し、ログを指定します。

$ flatpak run org.kde.kstars 2>&1 | tee ~/kstars-debug.log

• KStars： Ekos → Align
• Local Astrometry を選択し、プレートソルブを実行します。
• エラーが発生したら KStars を終了します。

ログを確認します。

grep -inE 'astrometry|solve-field|index|error|failed|solver'
~/kstars-debug.log | tail -n 100

Astrometry.net を使う

flatpak override --user \
  --talk-name=org.freedesktop.Flatpak \

インストール、設定

sudo apt update
sudo apt install astrometry.net

sudo cp /etc/astrometry.cfg /etc/astrometry.cfg.bak

パスを追加

sudo emacs -nw /etc/astrometry.cfg

USERNAMEは、実際のユーザーアカウント名

### 次の行に追加
### add_path /usr/share/astrometry
add_path /home/USERNAME/.var/app/org.kde.kstars/data/kstars/astrometry

変更箇所を確認します。

$ grep -E '^[[:space:]]*(add_path|autoindex|index)' /etc/astrometry.cfg

flatpak-spawnを使う

Flatpakからホスト側の solve-field を呼び出すラッパースクリプトを用います。

flatpak-spawn は、Flatpakアプリのサンドボックス内から、Ubuntu側のプログラムを実行するためのコマンドです。

Flatpakの設定を確認します。
何も表示されない状態なら、ユーザー単位のオーバーライドは解除されています。

flatpak override --user --show org.kde.kstars

flatpak-spawn が使えるか確認します。

flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c 'command -v flatpak-spawn'
/usr/bin/flatpak-spawn

Flatpak版 KStars にホストコマンドの実行権限を与えます。
KStarsに org.freedesktop.Flatpak のD-Busインターフェースへのアクセスを許可します。

flatpak override --user \
  --talk-name=org.freedesktop.Flatpak \
  org.kde.kstars

Ubuntuのソルバーが動作することを確認します。

/usr/bin/solve-field --version

ラッパースクリプトを作成します。

mkdir -p ~/.var/app/org.kde.kstars/data/wrapper

cat > ~/.var/app/org.kde.kstars/data/wrapper/solve-field <<'EOF'
#!/bin/sh
exec flatpak-spawn --host /usr/bin/solve-field "$@"
EOF

cat > ~/.var/app/org.kde.kstars/data/wrapper/solve-field <<'EOF'
#!/bin/sh

LOG="/var/data/wrapper/solve-field.log"

{
    echo
    echo "===== $(date) ====="
    printf 'ARG: <%s>\n' "$@"
} >> "$LOG"

exec /usr/bin/flatpak-spawn --host /usr/bin/solve-field "$@"
EOF

ラッパースクリプトに実行権限を付けます。

chmod +x ~/.var/app/org.kde.kstars/data/wrapper/solve-field

ラッパーの動作を確認します。ホスト側のAstrometry.netを呼び出せるかも確認します。

flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c \
'"$HOME/.var/app/org.kde.kstars/data/wrapper/solve-field" --version'

また、
Flatpak環境では、アプリ専用のデータディレクトリは通常 /var/data に対応しています。

flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c \
    '/var/data/wrapper/solve-field --version'

FlatpakとUbuntuの一時ファイルの受け渡しを修正

Ekosを設定

Alignモジュールに次があります。

もしくは

Ekosを設定します。/usr/bin/solve-field　を変更します。
指定できる場合は、パスを用います。もしくはUSERNAMEは実際のユーザー名にします。

solver binary: /var/data/wrapper/solve-field

solver binary: /home/USERNAME/.var/app/org.kde.kstars/data/wrapper/solve-field

INDI control panel

/usr/bin/solve-field
↓
/var/data/wrapper/solve-field

サンドボックス（隔離空間）からシステムファイルへのアクセスについて

サンドボックス（隔離空間）からシステムファイルへのアクセスを可能にします。
Flatpak版 KStars にフォルダのアクセス権限を与えます。

flatpak override --user --filesystem=/usr/bin/solve-field org.kde.kstars

flatpak override --user --filesystem=/usr/share/astrometry org.kde.kstars
flatpak override --user --filesystem=/var/lib/astrometry org.kde.kstars

アクセス権限を削除
flatpak override --user --nofilesystem=/usr/bin/solve-field org.kde.kstars
flatpak override --user --nofilesystem=host org.kde.kstars

既存の /etc 全体へのアクセス権限
flatpak override --user --filesystem=/etc:ro org.kde.kstars
既存の /etc 全体へのアクセス権限を削除（リセット）
flatpak override --user --nofilesystem=/etc org.kde.kstars

KStarsのユーザーオーバーライドをリセットする
flatpak override --user --reset org.kde.kstars

シミュレーターで動作確認

先ずシミュレーターで動作確認します。
(IMX533では、Low (最小): 18.305deg、High (最大): 22.882 deg)

Astrometry.net　を使ってプレートソルブ

動作テストします。

$ solve-field \
    --config /etc/astrometry.cfg \
    --overwrite \
    test.fits

Found an existing WCS header, will try to verify it.
Extracting sources...
simplexy: found 489 sources.
Solving...
途中省略
  log-odds ratio 367.262 (3.15998e+159), 59 match, 0 conflict, 409 distractors, 64 index.
  RA,Dec = (25.7612,13.6752), pixel scale 0.777888 arcsec/pix.
  Hit/miss:   Hit/miss: --+-+---+--+---+-+---+++--+-++---+----+---+------+-----+----------+-++--+----------+------+-+++-----
Field 1: solved with index index-5206-18.fits.
Field 1 solved: writing to file /home/USERNAME/Astronomy-images/2026_10-17/Light/NGC_660/NGC_660_Light_HEUIB-II_180_secs_2026-10-18T04-14-57_080.solved to indicate this.
Field: /home/USERNAME/Astronomy-images/2026_10-17/Light/NGC_660/NGC_660_Light_HEUIB-II_180_secs_2026-10-18T04-14-57_080.fits
Field center: (RA,Dec) = (25.760992, 13.675102) deg.
Field center: (RA H:M:S, Dec D:M:S) = (01:43:02.638, +13:40:30.368).
Field size: 38.9551 x 38.9448 arcminutes
Field rotation angle: up is 179.813 degrees E of N
Field parity: neg
Creating new FITS file "/home/USERNAME/Astronomy-images/2026_10-17/Light/NGC_660/NGC_660_Light_HEUIB-II_180_secs_2026-10-18T04-14-57_080.new"...
Creating index object overlay plot...
Creating annotation plot...
Your field contains:
  IC 148
  NGC 660

画像から489個の星を検出しています。
index-5206-18.fits を使ってプレートソルブに成功しています。
　16′ – 22′, Tycho2/Gaia Catalogを使っています。
赤経・赤緯と画像の視野を計算できています。

KStarsから、/usr/bin/solve-field　が見られるかを確認

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
echo "=== solve-field ==="
command -v solve-field
echo "=== executable ==="
ls -l /usr/bin/solve-field
'
=== solve-field ===
=== executable ===
ls: '/usr/bin/solve-field' にアクセスできません: そのようなファイルやディレクトリはありません

/usr/bin/solve-field を KStarsからは見えていない。

さらに確認します。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
echo "=== flatpak-spawn ==="
command -v flatpak-spawn
echo "=== host solve-field ==="
flatpak-spawn --host /usr/bin/solve-field --version
'
=== flatpak-spawn ===
/usr/bin/flatpak-spawn
=== host solve-field ===
Portal call failed: org.freedesktop.DBus.Error.ServiceUnknown
Hint: --host only works when the Flatpak is allowed to talk to org.freedesktop.Flatpak

Flatpak 内から設定ファイルとインデックスディレクトリが見えるかを確認します

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
echo "=== astrometry.cfg ==="
ls -l /etc/astrometry.cfg
echo "=== index directory ==="
ls -ld "$HOME/.var/app/org.kde.kstars/data/kstars/astrometry"
'
=== astrometry.cfg ===
ls: '/etc/astrometry.cfg' にアクセスできません: そのようなファイルやディレクトリはありません
=== index directory ===
drwxr-xr-x 2 USERNAME USERNAME 4096 10月 19 03:41 /home/USERNAME/.var/app/org.kde.kstars/data/kstars/astrometry

KStars に solve-fieldに対して実行権限をつけます

KStarsを終了させ、次を行います。

KStars のユーザー単位に Flatpak 権限を変更します。

コマンド内容は、以下です。

flatpak override --user \
  --talk-name=org.freedesktop.Flatpak \
  org.kde.kstars

solve-fieldを呼び出せるか確認します。

flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
echo "=== host solve-field ==="
flatpak-spawn --host /usr/bin/solve-field --version
'

=== host solve-field ===
0.93

Flatpak 版 KStars の内部で flatpak-spawn の使い方を表示させます。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c 'flatpak-spawn --help'
用法:
  flatpak-spawn [オプション…] COMMAND [ARGUMENT…]

Run a command in a sandbox

ヘルプのオプション:
  -h, --help                            ヘルプのオプションを表示する

アプリケーションのオプション:
  -v, --verbose                         Enable debug output
  --forward-fd=FD                       Forward file descriptor
  --clear-env                           Run with clean environment
  --watch-bus                           Make the spawned command exit if we do
  --expose-pids                         Expose sandbox pid in calling sandbox
  --share-pids                          Use same pid namespace as calling sandbox
  --env=VAR=VALUE                       Set environment variable
  --unset-env=VAR=VALUE                 Unset environment variable
  --env-fd=FD                           Read environment variables in env -0 format from FD
  --latest-version                      Run latest version
  --sandbox                             Run sandboxed
  --no-network                          Run without network access
  --sandbox-expose=NAME                 Expose access to named file
  --sandbox-expose-ro=NAME              Expose readonly access to named file
  --sandbox-expose-path=PATH            Expose access to path
  --sandbox-expose-path-ro=PATH         Expose readonly access to path
  --sandbox-expose-path-try=PATH        Expose access to path if it exists
  --sandbox-expose-path-ro-try=PATH     Expose readonly access to path if it exists
  --sandbox-flag=FLAG                   Enable sandbox flag
  --sandbox-a11y-own-name=DBUS_NAME     Allow owning the name on the a11y bus
  --host                                Start the command on the host
  --directory=DIR                       Working directory in which to run the command
  --app-path=DIR|""                     Replace runtime's /app with DIR or empty
  --usr-path=DIR                        Replace runtime's /usr with DIR

solve-field, astrometry.cfg が、KStarsから見られない。。。

Flatpak 版 KStars がホスト側の astrometry.net を直接利用できていないようです。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
ls -l /usr/bin/solve-field 2>&1
ls -l /etc/astrometry.cfg 2>&1
'
ls: '/usr/bin/solve-field' にアクセスできません: そのようなファイルやディレクトリはありません
ls: '/etc/astrometry.cfg' にアクセスできません: そのようなファイルやディレクトリはありません

Flatpak 版 KStars のアクセス権を確認します。

$ flatpak info --show-permissions org.kde.kstars
[Context]
shared=network;ipc;
sockets=wayland;pulseaudio;fallback-x11;
devices=all;
features=devel;
filesystems=xdg-documents;xdg-pictures;xdg-videos;xdg-config/kdeglobals:ro;~/.cache/sentry;~/.indi;host;

[Session Bus Policy]
com.canonical.AppMenu.Registrar=talk
org.kde.kconfig.notify=talk
org.kde.KGlobalSettings=talk
org.freedesktop.Flatpak=talk
org.freedesktop.secrets=talk
org.kde.kwalletd6=talk

[Environment]
GSCDAT=/app/share/GSC

filesystems=…;host;
host が指定されているため、Flatpak 版 KStars にはホスト側のファイルシステムへのアクセス許可が設定されていることが確認できます。

/run/host 経由でホスト側のファイルを調べます。
/run/host/usr/bin/　を用います。

/run/host/usr/bin/ は、Flatpak アプリから Ubuntu 本体の /usr/bin/ を参照するためのパスです。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
ls -l /run/host/usr/bin/solve-field 2>&1
ls -l /run/host/etc/astrometry.cfg 2>&1
'
-rwxr-xr-x 1 nfsnobody nfsnobody 96584  4月  9  2024 /run/host/usr/bin/solve-field
-rw-r--r-- 1 nfsnobody nfsnobody 2589 10月 19 02:52 /run/host/etc/astrometry.cfg

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c \
'/run/host/usr/bin/solve-field --version'
/run/host/usr/bin/solve-field: error while loading shared libraries: libastrometry.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

$ /usr/bin/solve-field --version
0.93

solve-field 自体は見つかったものの、起動に必要な共有ライブラリ libastrometry.so.0 を Flatpak の実行環境から読み込めなかったことを示しています。
実行環境が読み込めないのが、不具合の原因か？

ライブラリ情報は？

$ ldconfig -p | grep libastrometry
	libastrometry.so.0 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libastrometry.so.0

Flatpak 内から同じライブラリが見えるか、調べます。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
ls -l /run/host/lib/x86_64-linux-gnu/libastrometry.so.0 2>&1
ls -l /run/host/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libastrometry.so.0 2>&1
'
-rw-r--r-- 1 nfsnobody nfsnobody 2143432  4月  9  2024 /run/host/lib/x86_64-linux-gnu/libastrometry.so.0
-rw-r--r-- 1 nfsnobody nfsnobody 2143432  4月  9  2024 /run/host/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libastrometry.so.0

Flatpak 内からそのライブラリを読み込めるか、確認します。

$ ldd /usr/bin/solve-field | grep -E 'astrometry'
	libastrometry.so.0 => /lib/x86_64-linux-gnu/libastrometry.so.0 (0x0000708a13000000)

Flatpak 内でホスト側の共有ライブラリを読み込めるか、確認します。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
LD_LIBRARY_PATH=/run/host/lib/x86_64-linux-gnu:/run/host/usr/lib/x86_64-linux-gnu \
/run/host/usr/bin/solve-field --version
'
/run/host/usr/bin/solve-field: symbol lookup error: /run/host/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: undefined symbol: __nptl_change_stack_perm, version GLIBC_PRIVATE

Ubuntu 側の solve-field を Flatpak 内から直接実行する方法は、ライブラリの互換性の問題により、そのままでは使えないようです。

Use Position と Use Scale を、Ekos の Scale & Position から外してプレートソルブを行います。

望遠鏡の座標や推定画角の誤差がソルブを妨げていないか確認します。
KStarsのログ

2026-10-19T15:36:50 Solver aborted.
2026-10-19T15:36:50 Slewing failed.
2026-10-19T15:36:50 Slewing to target coordinates: RA (01h 44m 31s) DEC ( 13° 48' 48").
2026-10-19T15:36:50 Slewing failed.
2026-10-19T15:36:50 Slewing to target coordinates: RA (01h 44m 31s) DEC ( 13° 48' 48").
2026-10-19T15:36:50 Slewing failed.
2026-10-19T15:36:45 Slewing to target coordinates: RA (01h 44m 31s) DEC ( 13° 48' 48").
2026-10-19T15:36:45 Solution coordinates: RA (01h 44m 31s) DEC ( 13° 48' 48") Telescope Coordinates: RA (22h 15m 56s) DEC ( 14° 50' 19") Target Coordinates: RA (23h 56m 00s) DEC ( 180° 00' 00")
2026-10-19T15:36:45 WCS information updated. Images captured from this point forward shall have valid WCS.
2026-10-19T15:36:45 Solver RA (25.76083) DEC (13.67526) Orientation (179.84074) Pixel Scale (0.77730) Parity (neg) PA (-0.15926)
2026-10-19T15:36:45 Solver completed after 1.03 seconds.
2026-10-19T15:36:44 Loaded image was taken on pierside EAST
2026-10-19T15:29:12 World Coordinate System (WCS) is enabled.

Flatpak 内で使えるソルバーを調べます。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
echo "=== /app/bin ==="
ls -l /app/bin/solve-field 2>&1

echo "=== Flatpak内のPATH ==="
echo "$PATH"

echo "=== solve-fieldを検索 ==="
find /app -type f -name solve-field 2>/dev/null
'
=== /app/bin ===
ls: '/app/bin/solve-field' にアクセスできません: そのようなファイルやディレクトリはありません
=== Flatpak内のPATH ===
/app/bin:/usr/bin
=== solve-fieldを検索 ===

Flatpak 内から wcsinfo を実行します。

$ flatpak run --command=sh org.kde.kstars -c '
/run/host/usr/bin/wcsinfo 2>&1 | head -20
'
/run/host/usr/bin/wcsinfo: error while loading shared libraries: libgsl.so.27: cannot open shared object file: No such file or directory

プレートソルブ / 不具合を追う

KStars　バージョン 3.8.5 Stable

プレートソルブ途中で、クラッシュが多発するようになった。

$ ls -lht /var/crash/
合計 40K
-rw-r--r-- 1 root whoopsie   0 10月 18 22:31 _usr_share_apport_apport.0.upload
-rw-r----- 1 root whoopsie 39K 10月 18 22:31 _usr_share_apport_apport.0.crash

$ coredumpctl list
TIME                         PID  UID  GID SIG     COREFILE EXE               SIZE
Sun 2026-10-18 22:30:57 JST 3958 1000 1000 SIGSEGV present  /app/bin/kstars 223.6M

$ coredumpctl info kstars
           PID: 3958 (kstars)
           UID: 1000 (USERNAME)
           GID: 1000 (USERNAME)
        Signal: 11 (SEGV)
     Timestamp: Sun 2026-10-18 22:30:49 JST (9min ago)
  Command Line: kstars
    Executable: /app/bin/kstars
 Control Group: /user.slice/user-1000.slice/user@1000.service/app.slice/app-flatpak-org.kde.kstars-3947.scope
          Unit: user@1000.service
     User Unit: app-flatpak-org.kde.kstars-3947.scope
         Slice: user-1000.slice
     Owner UID: 1000 (USERNAME)
       Boot ID: fc59a2c2dc594283b13a5c649180493c
    Machine ID: 74e8e02918d240c7a288b206ca440774
      Hostname: ah53s
       Storage: /var/lib/systemd/coredump/core.kstars.1000.fc59a2c2dc594283b13a5c649180493c.3958.1792330249000000.zst (present)
  Size on Disk: 223.6M
       Message: Process 3958 (kstars) of user 1000 dumped core.
                
                Stack trace of thread 83:
                #0  0x000073f8c82f2a80 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0xcca80)
                #1  0x000073f8c82a4a8e n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x7ea8e)
                #2  0x000073f8c829a527 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74527)
                #3  0x000073f8c829a063 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74063)
                #4  0x000073f8c829aa87 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74a87)
                #5  0x000073f8c829adf2 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74df2)
                #6  0x000073f8c829af19 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74f19)
                #7  0x000073f8c829c278 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x76278)
                #8  0x000073f8c8297042 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x71042)
                #9  0x000073f8c82986b7 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x726b7)
                #10 0x000073f8c829684a n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x7084a)
                #11 0x000073f8c8253be8 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x2dbe8)
                #12 0x000073f8c8258218 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x32218)
                #13 0x000073f8c658c3d4 n/a (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt6Core.so.6.10.3 + 0x38c3d4)
                #14 0x000073f8c409b56a n/a (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 + 0x9a56a)
                #15 0x000073f8c411ee94 n/a (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 + 0x11de94)
                ELF object binary architecture: AMD x86-64

$ coredumpctl debug 3958
           PID: 3958 (kstars)
           UID: 1000 (USERNAME)
           GID: 1000 (USERNAME)
        Signal: 11 (SEGV)
     Timestamp: Sun 2026-10-18 22:30:49 JST (9min ago)
  Command Line: kstars
    Executable: /app/bin/kstars
 Control Group: /user.slice/user-1000.slice/user@1000.service/app.slice/app-flatpak-org.kde.kstars-3947.scope
          Unit: user@1000.service
     User Unit: app-flatpak-org.kde.kstars-3947.scope
         Slice: user-1000.slice
     Owner UID: 1000 (USERNAME)
       Boot ID: fc59a2c2dc594283b13a5c649180493c
    Machine ID: 74e8e02918d240c7a288b206ca440774
      Hostname: ah53s
       Storage: /var/lib/systemd/coredump/core.kstars.1000.fc59a2c2dc594283b13a5c649180493c.3958.1792330249000000.zst (present)
  Size on Disk: 223.6M
       Message: Process 3958 (kstars) of user 1000 dumped core.
                
                Stack trace of thread 83:
                #0  0x000073f8c82f2a80 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0xcca80)
                #1  0x000073f8c82a4a8e n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x7ea8e)
                #2  0x000073f8c829a527 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74527)
                #3  0x000073f8c829a063 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74063)
                #4  0x000073f8c829aa87 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74a87)
                #5  0x000073f8c829adf2 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74df2)
                #6  0x000073f8c829af19 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x74f19)
                #7  0x000073f8c829c278 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x76278)
                #8  0x000073f8c8297042 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x71042)
                #9  0x000073f8c82986b7 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x726b7)
                #10 0x000073f8c829684a n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x7084a)
                #11 0x000073f8c8253be8 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x2dbe8)
                #12 0x000073f8c8258218 n/a (/app/lib/libstellarsolver6.so.2.8 + 0x32218)
                #13 0x000073f8c658c3d4 n/a (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt6Core.so.6.10.3 + 0x38c3d4)
                #14 0x000073f8c409b56a n/a (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 + 0x9a56a)
                #15 0x000073f8c411ee94 n/a (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 + 0x11de94)
                ELF object binary architecture: AMD x86-64

GNU gdb (Ubuntu 15.1-1ubuntu1~24.04.1) 15.1
Copyright (C) 2024 Free Software Foundation, Inc.
License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>
This is free software: you are free to change and redistribute it.
There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law.
Type "show copying" and "show warranty" for details.
This GDB was configured as "x86_64-linux-gnu".
Type "show configuration" for configuration details.
For bug reporting instructions, please see:
<https://www.gnu.org/software/gdb/bugs/>.
Find the GDB manual and other documentation resources online at:
    <http://www.gnu.org/software/gdb/documentation/>.

For help, type "help".
Type "apropos word" to search for commands related to "word"...
/app/bin/kstars: そのようなファイルやディレクトリはありません.

This GDB supports auto-downloading debuginfo from the following URLs:
  <https://debuginfod.ubuntu.com>
Enable debuginfod for this session? (y or [n]) y
Debuginfod has been enabled.
To make this setting permanent, add 'set debuginfod enabled on' to .gdbinit.
Downloading executable for /app/bin/kstars
Download failed: タイマが破棄されました.  Continuing without executable for /app/bin/kstars.                                      

warning: Can't open file /app/bin/kstars during file-backed mapping note processing

warning: Can't open file /memfd:wayland-shm (deleted) during file-backed mapping note processing
--Type <RET> for more, q to quit, c to continue without paging--q
Quit
(gdb) set pagination off
(gdb) thread apply all bt
(gdb) q

Signal: 11 (SEGV)
KStars のプロセスが SIGSEGV（セグメンテーション違反） というシグナルを受けて終了した。

Stack trace of thread 83:
#0 から #12 まで、すべて libstellarsolver6.so.2.8 内のアドレスを指しています。

ASTAPを使う

KStarsのプレートソルブには次の設定があります。

Source Extraction Method: Internal SEP
Solving Method: Internal Solver

Internal SEP は、画像から星を検出する方法です。
Internal Solver は、検出された星の情報を使ってプレートソルブを行う方法です。

他の方法には、次があります。

StellarSolver
ASTAP
Astrometry.net

ASTAPを使ってみます。
Internal SEP と Internal Solver を用い、クラッシュが多発するようになった場合の回避策として。

KStarsを最新版に更新する

更新マスクを解除とその確認

$ flatpak mask --user --remove org.kde.kstars

$ flatpak mask --user
No masked patterns

KStarsを最新版に更新する

$ flatpak update --user org.kde.kstars
Looking for updates…

        ID                     Branch         Op         Remote         Download
 1.     org.kde.kstars         stable         u          flathub        < 480.1 MB

Proceed with these changes to the user installation? [Y/n]:Y

ID                     Branch         Op         Remote         Download
 1. [✓] org.kde.kstars         stable         u          flathub        180.2 MB / 480.1 MB

Updates complete.

Linux用のASTAP

ASTAP本体と星データベースが配布されています。
https://www.hnsky.org/astap.htm

ASTAP, Astrometric Stacking Program

ASTAP, ASTrometric Stacking Program, astrometric solver, stacking of images, photometry and FITS viewer.

www.hnsky.org

今回はUbuntu 24.04のFlatpak版KStarsを使用しているため、Linux用のASTAPを選びます。

APTで利用できるASTAPの情報を確認

$ apt policy astap
astap:
  インストールされているバージョン: (なし)
  候補:               2024.01.16-1
  バージョンテーブル:
     2024.01.16-1 500
        500 http://archive.ubuntu.com/ubuntu noble/universe amd64 Packages

ASTAP をインストールします。

sudo apt update
sudo apt install astap
apt show astap

StellarSolver Options

KStars、StellarSolver Optionsにある、Solving Methodを “Local ASTAP”に指定します。

アライメントログの有効化（原因の特定）

Ekos画面上、左端の「ドライバーとスパナアイコン」、[Setup] タブ
[Setup] タブ → [Logs] で「Alignment Logging」を有効にしてください。

星図データを導入

https://www.hnsky.org/astap.htm
こちらから、D50 (debian)
d50_star_database.deb　をダウンロードします。

$ sudo apt install ./d50_star_database.deb

インストールを確認します。

$ ls -lh /opt/astap
合計 911M
-rw------- 1 root root  34K  9月 29  2023 'acknowledgement of databases.txt'
-rw-r--r-- 1 root root 510K  3月 15  2023  d50_0101.1476

ASTAPを指定

KStars 設定、External & Online Programs
ASTAP: ASTAP Binary: 
/usr/bin/astap を指定します。

NINAワークフローを基盤とした2つのオープンソースプロジェクト：スマートフォンやタブレット向けの「タッチファースト」対応コンパニオンアプリと、より小型のRaspberry Piイメージングコンピュータを実現するためのLinuxに特化したアプローチです。
https://touch-n-stars.eu/

こちらには、2つのプロジェクトがあり、その一つが
『Raspberry Piをはじめとするコンパクトなシステムでの画像取得を目的とした、Linuxに特化したN.I.N.A.のフォーク版です。PINSは、より携帯性に優れ、低消費電力のフィールドコンピュータを試してみたいユーザー向けのものです。』

Raspberry PiやミニPCを天体画像撮影に使う選択肢に、N.I.N.Aを挙げています。

「あら、raspberry piが手元に無い。。。」

では、GUN/Linux, Ubuntu PCの画面上に、N.I.N.Aを表示させてみましょう。
ついでに、raspberry pi固有の機能などは全て無視して、最低限の動作が行えるか、試してみます。

「それって、N.I.N.Aの選択幅を広げられるってこと？」

『ん〜〜、迷いを広げるってことにならないかい…』

Ubuntu 26.04 / x86_64 Linux上でビルドを試します。頓挫もおおいにありえる。

PINS GitHub
https://github.com/nitr57/pins

開発版を使うのではなく、
x86_64 LinuxでPINSを最小構成でビルドできるか確認したいので、
develop ブランチを取得します。x86_64 Linux 対応の実装が develop にあるようです。

Package pinsdaemon ASTAP data-link helper
build-and-install-pins-x64.sh
https://github.com/nitr57/pins/blob/develop/build-and-install-pins-x64.sh
有り難いことに、ビルドスクリプトが用意されています。

PI.N.S. (PI ‘N’ Stars)の案内があります。

PI.N.S. (PI 『N』 Stars)
このリポジトリには、オリジナルの N.I.N.A. – Nighttime Imaging 『N』 Astronomy イメージングソフトウェアの Linux 向け移植版およびフォークである PI.N.S. (PI 『N』 Stars) のソースコードが含まれています。
https://github.com/nitr57/pins/tree/develop

PI.N.S.は、N.I.N.A.の強力な機能をLinuxユーザーに提供することを目的としています。

とても有り難いコメントです。

などと、順調な書き出しですが、それぞれのソースに、私の意識がロックオンされて、
build-and-install-pins-x64.sh が用意されている事に、丸々一日、気が付かないとの落ちが。。。

これはそんな者の、PI.N.Sビルド、インストール録です。

「思い込みって意識が狭くなりますね」

PINSをclone

git clone --branch develop --recurse-submodules https://github.com/nitr57/pins.git

Submodule path 'NINA.Plugins/PolarAlignment/NINA.Plugins.PolarAlignment.Test/External': checked out 'c43065ee856ad8a5f1edbd9e043c520872570e33'
Submodule path 'NINA.Plugins/Touch-N-Stars': checked out '23f08d5fc14421e9f42cf2d9e27981e49fc4bb8e'
Submodule path 'NINA.Plugins/joko.nina.plugins': checked out '8f40cc9c31c406f77b314b1a43b2746b85780142'
Submodule path 'NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum': checked out 'b0fa902093943577cb38fc706faa5dc0f593b368'
Submodule path 'NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools': checked out '7ab92e2daf7f240f6e9e01a46468f5f26e1df0e8'
Submodule path 'NINA.Plugins/ninaAPI': checked out 'd96ada2b67f4c979e4708046ba0803c0ae22b158'
Submodule path 'Touch-N-Stars': checked out 'd43bceb6d24956beb35097267b7c28712d8ccdcc'

develop ブランチのPINS本体 + ブランチが指定しているsubmoduleも取得します。

### https://github.com/nitr57/pins.git

### git clone --branch develop https://github.com/nitr57/pins.git
cd pins

git branch --show-current
develop

作業ツリーとsubmoduleの状態を確認
git status
ブランチ develop
Your branch is up to date with 'origin/develop'.
nothing to commit, working tree clean

git submodule status
 6c3c07d9a5607cf8a24d478f70161d1a52e4ddf9 NINA.Plugins/LiveStack (6c3c07d)
 518edfe4b7b72ba149ac728fd90ebd3167895e6a NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron (518edfe)
 be1cf505272a5520e4938187631182777d9388c2 NINA.Plugins/PolarAlignment (be1cf50)
 23f08d5fc14421e9f42cf2d9e27981e49fc4bb8e NINA.Plugins/Touch-N-Stars (23f08d5)
 8f40cc9c31c406f77b314b1a43b2746b85780142 NINA.Plugins/joko.nina.plugins (8f40cc9)
 b0fa902093943577cb38fc706faa5dc0f593b368 NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum (b0fa902)
 7ab92e2daf7f240f6e9e01a46468f5f26e1df0e8 NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools (7ab92e2)
 d96ada2b67f4c979e4708046ba0803c0ae22b158 NINA.Plugins/ninaAPI (remotes/origin/fix/single-29-gd96ada2)
fatal: no submodule mapping found in .gitmodules for path 'NINA.Plugins/pins.plugin'

fatal: no submodule mapping found in .gitmodules for path ‘NINA.Plugins/pins.plugin’

### 現在のリポジトリで管理対象として認識しているファイルを表示させます
git ls-files --stage NINA.Plugins/pins.plugin
160000 526db72c0aaf5850920188f44a8be2289aec38aa 0	NINA.Plugins/pins.plugin

ls -ld NINA.Plugins/pins.plugin
drwxrwxr-x 2 USER USER 4096 Sep  7 09:07 NINA.Plugins/pins.plugin

git config --file .gitmodules --get-regexp '^submodule\.'
submodule.Touch-N-Stars.path Touch-N-Stars
submodule.Touch-N-Stars.url https://github.com/Touch-N-Stars/Touch-N-Stars.git
submodule.Touch-N-Stars.branch pins
submodule.NINA.Plugins/ninaAPI.path NINA.Plugins/ninaAPI
submodule.NINA.Plugins/ninaAPI.url https://github.com/nitr57/ninaAPI.git
submodule.NINA.Plugins/ninaAPI.branch dev
submodule.NINA.Plugins/Touch-N-Stars.path NINA.Plugins/Touch-N-Stars
submodule.NINA.Plugins/Touch-N-Stars.url https://github.com/nitr57/N.I.N.A-Plugin-for-Touch-N-Stars.git
submodule.NINA.Plugins/Touch-N-Stars.branch main
submodule.NINA.Plugins/LiveStack.path NINA.Plugins/LiveStack
submodule.NINA.Plugins/LiveStack.url https://github.com/nitr57/nina.plugin.livestack
submodule.NINA.Plugins/LiveStack.branch main
submodule.NINA.Plugins/PolarAlignment.path NINA.Plugins/PolarAlignment
submodule.NINA.Plugins/PolarAlignment.url https://github.com/nitr57/nina.plugin.polaralignment.git
submodule.NINA.Plugins/PolarAlignment.branch master
submodule.NINA.Plugins/joko.nina.plugins.path NINA.Plugins/joko.nina.plugins
submodule.NINA.Plugins/joko.nina.plugins.url https://github.com/nitr57/joko.nina.plugins.git
submodule.NINA.Plugins/joko.nina.plugins.branch develop
submodule.NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron.path NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron
submodule.NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron.url https://github.com/nitr57/NINA.Joko.Plugin.TenMicron.git
submodule.NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron.branch develop
submodule.NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum.path NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum
submodule.NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum.url https://github.com/nitr57/nina.plugin.orbuculum.git
submodule.NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum.branch master
submodule.NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools.path NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools
submodule.NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools.url https://github.com/nitr57/nina.plugin.phd2tools.git

Gitのgitlink（submodule）として記録されているのに、.gitmodules にその定義が存在しない状態になってる。

build-and-install-pins-x64.sh では、”pins.plugin”は何してるかな？

grep -n "pins.plugin" build-and-install-pins-x64.sh

225:    "pins-plugin|https://github.com/nitr57/pins.plugin|"
935:  clone_repo_fresh "https://github.com/nitr57/pins.plugin" "NINA.Plugins/pins.plugin"

935行目には、ビルドスクリプトから別途cloneする設計らしいです。
pins.plugin を、.gitmodules に登録されたsubmoduleとして取得するのではない。

build-and-install-pins-x64.sh を見る

build-and-install-pins-x64.sh を見てみると、

### Ubuntu/Debian x86_64パッケージアーキテクチャamd64向き
TARGET_RUNTIME="${TARGET_RUNTIME:-linux-x64}"

### .NETは net10.0, SDK 10.0.400?
PLUGIN_TARGET_FRAMEWORK="${PLUGIN_TARGET_FRAMEWORK:-net10.0}"

### スクリプト自身がPINSをcloneする
PINS_REPO_URL="${PINS_REPO_URL:-https://github.com/acocalypso/pins.git}"
PINS_REPO_BRANCH="${PINS_REPO_BRANCH:-develop}"
PINS_WORKDIR="${PINS_WORKDIR:-$TARGET_HOME/pins-build-src}"
AUTO_CLONE_PINS_REPO="${AUTO_CLONE_PINS_REPO:-true}"

### INDIも（xisf）ビルドする
INDI_VERSION="${INDI_VERSION:-2.1.9}"
INDI_ENABLE_XISF="${INDI_ENABLE_XISF:-true}"

CMake、Ninja、Make、automake、curl、wgetなどもスクリプトで取得するようだ。

sed -n '300,470p' build-and-install-pins-x64.sh

install_build_prerequisites() {
  log "Installing system build prerequisites"

  run_as_root apt-get update
  run_as_root apt-get install -y --no-install-recommends \
    apt-transport-https \
    autoconf \
    autoconf-archive \
    automake \
    build-essential \
    ca-certificates \
    cdbs \
    cmake \
    curl \
    debhelper \
    devscripts \
    default-jre-headless \
    dkms \
    dpkg-dev \
    equivs \
    fakeroot \
    fxload \
    gettext \
    git \
    git-lfs \
    gnupg \
    libavdevice-dev \
    libboost-regex-dev \
    libboost-all-dev \
    libcfitsio-dev \
    libczmq-dev \
    libcurl4-gnutls-dev \
    libdc1394-dev \
    libeigen3-dev \
    libev-dev \
    libfftw3-dev \
    libftdi1-dev \
    libftdi-dev \
    libgphoto2-dev \
    libgps-dev \
    libgsl-dev \
    libgtest-dev \
    libgmock-dev \
    libhidapi-dev \
    libicu-dev \
    libjpeg-dev \
    libjsoncpp-dev \
    libkrb5-dev \
    liblimesuite-dev \
    libnova-dev \
    libopencv-dev \
    libpng-dev \
    libraw-dev \
    librtlsdr-dev \
    libssl-dev \
    libtesseract-dev \
    libtheora-dev \
    libtiff-dev \
    libtool \
    libudev-dev \
    libusb-1.0-0-dev \
    libusb-dev \
    libv4l-dev \
    libwxgtk3.2-dev \
    libx11-dev \
    libxisf-dev \
    libzstd-dev \
    libzmq3-dev \
    libwebp-dev \
    ninja-build \
    nlohmann-json3-dev \
    pkg-config \
    rsync \
    unzip \
    wget \
    wx-common \
    wx3.2-i18n \
    zip \
    zlib1g-dev
}

linux-x64
├── INDI 2.1.9
├── PHD2
├── OpenCV 4.11.0
├── OpenCvSharp
├── ASTAP
└── 各種NINA plugin
それぞれを、build-and-install-pins-x64.shからビルドしているらしい。

sed -n '800,880p' build-and-install-pins-x64.sh
  fi

  [[ -f "$package_so" ]] || fail "OpenCvSharp runtime library not found: $package_so"

  local stage_dir="NINA/External/$TARGET_RUNTIME"
  mkdir -p "$stage_dir"
  cp -f "$package_so" "$stage_dir/libOpenCvSharpExtern.so"
  chmod 755 "$stage_dir/libOpenCvSharpExtern.so"

  log "Staged OpenCvSharp runtime library at: $stage_dir/libOpenCvSharpExtern.so"
}

install_dotnet_10() {
  local dotnet_ok="false"

  if command -v dotnet >/dev/null 2>&1; then
    if dotnet --list-sdks | grep -q '^10\.'; then
      dotnet_ok="true"
    fi
  fi

  if [[ "$dotnet_ok" == "true" ]]; then
    log ".NET 10 SDK already available"
    return
  fi

  log "Installing .NET 10 SDK"
  source /etc/os-release
  local ms_repo_deb
  ms_repo_deb="$(mktemp)"

  if ! wget -q "https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/${VERSION_ID}/packages-microsoft-prod.deb" -O "$ms_repo_deb"; then
    fail "Failed to download Microsoft package feed for Ubuntu ${VERSION_ID}"
  fi

  run_as_root dpkg -i "$ms_repo_deb"
  rm -f "$ms_repo_deb"

  run_as_root apt-get update
  run_as_root apt-get install -y dotnet-sdk-10.0
}

install_node_22() {
  local node_ok="false"

  if command -v node >/dev/null 2>&1; then
    local node_major
    node_major="$(node -p 'process.versions.node.split(".")[0]')"
    if [[ "$node_major" == "22" ]]; then
      node_ok="true"
    fi
  fi

  if [[ "$node_ok" == "true" ]]; then
    log "Node.js 22 already available"
    return
  fi

  log "Installing Node.js 22"
  local nodesource_script
  nodesource_script="$(mktemp)"
  curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x -o "$nodesource_script"
  run_as_root bash "$nodesource_script"
  rm -f "$nodesource_script"

  run_as_root apt-get install -y nodejs
}

print_tool_versions() {
  log "Toolchain versions"
  dotnet --info
  node --version
  npm --version
}

update_submodules_except_external() {
  log "Updating git submodules (excluding NINA/External)"

  git lfs install

  local excluded_path="NINA/External"

.NET SDK、Node.js 22もスクリプトが導入するようです。

スクリプトが行う、処理順を全体像として確認します。

grep -nE '^[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*\(\)' build-and-install-pins-x64.sh

13:log() {
17:warn() {
21:fail() {
26:is_truthy() {
33:run_as_root() {
43:require_file() {
48:has_required_repo_layout() {
57:check_required_repo_layout() {
159:record_built_deb() {
174:get_remote_sha() {
191:compute_source_fingerprint() {
255:load_previous_build_state() {
270:try_reuse_successful_build() {
309:save_successful_build_state() {
325:install_bootstrap_tools_if_needed() {
346:ensure_repo_root() {
379:install_build_prerequisites() {
460:get_opencv_version() {
499:get_local_opencv_pkgconfig_version() {
522:opencv_matches_required_version() {
532:activate_opencv_environment() {
565:build_and_install_opencv_required_version() {
600:ensure_opencv_required_version() {
650:activate_local_libxisf_environment() {
703:get_libxisf_header_candidate() {
718:libxisf_supports_required_api() {
727:build_and_install_libxisf() {
748:ensure_modern_libxisf_if_enabled() {
778:stage_opencvsharp_runtime_from_nuget() {
812:install_dotnet_10() {
842:install_node_22() {
868:print_tool_versions() {
875:update_submodules_except_external() {
909:clone_repo_fresh() {
922:clone_workflow_plugin_repositories() {
938:build_and_install_libgpiod() {
958:populate_external_bundle() {
1014:determine_versions() {
1028:build_core_pins_package() {
1146:build_pinsdaemon_package() {
1202:build_wandereretasdk_package() {
1251:find_assembly_info() {
1266:build_plugin_deb() {
1370:prepare_touch_n_stars_frontend() {
1388:prepare_pins_plugin_sdks() {
1425:build_plugins() {
1484:build_indi_debian_packages() {
1733:configure_phd2_service_file() {
1762:build_phd2_package() {
1908:create_firmware_bundle() {
1930:install_built_packages() {
1978:setup_framingassistant_cache() {
2011:setup_astap() {
2048:setup_runtime_prerequisites() {
2083:print_summary() {
2096:main() {

基本処理 (x86_64 / amd64確認) → PINSソース確認 → ビルド状態確認(前回成功ビルドの再利用判定) → ビルド環境構築( build-essential, cmake, ninja, 各種lib*-dev) → OpenCVビルド、libXISFビルド、OpenCvSharp取得 / .NET導入 / Node.js導入 → PINS関連コンポーネント → N.I.N.A. Pluginビルド → INDI 2.1.9ビルド → PHD2ビルド → ビルドされた.debをインストール → ASTAP / Framing Assistant等の実行環境設定
との流れで処理するようです。

PINSソースを確認 → ビルド環境を構築 → ネイティブ依存関係を整備 → .NET/Node環境を整備 → submodule/Pluginを取得 → PINS/N.I.N.A./INDI/PHD2等をビルド → インストール

build-and-install-pins-x64.sh を使う

だいぶ行き届いたお膳立てが、このスクリプトは成されています。

git status
ブランチ develop
Your branch is up to date with 'origin/develop'.
nothing to commit, working tree clean

インストールスクリプトを使います。

### 実行権限を付ける
chmod +x build-and-install-pins-x64.sh
### スクリプトを動かす
./build-and-install-pins-x64.sh

インストールログ

Ubuntu 26.04クリーンインストール直後

以下のパッケージが新たにインストールされます:
  apt-transport-https autoconf autoconf-archive automake autopoint autotools-dev build-essential bzip2 ca-certificates-java cdbs cfortran cmake cmake-data comerr-dev cpp-16 cpp-16-x86-64-linux-gnu curl debhelper debugedit
  default-jre-headless devscripts dh-autoreconf dh-strip-nondeterminism dkms dpkg-dev dwz equivs fakeroot fxload g++ g++-15 g++-15-x86-64-linux-gnu g++-x86-64-linux-gnu gcc gcc-15 gcc-15-x86-64-linux-gnu gcc-16 gcc-16-x86-64-linux-gnu
  gcc-x86-64-linux-gnu gdal-data gdal-plugins gettext gfortran-16 gfortran-16-x86-64-linux-gnu git-lfs googletest icu-devtools intltool-debian java-common krb5-multidev libacl1-dev libadios2-mpi-auxiliary-2.11 libadios2-mpi-c++-2.11
  libadios2-mpi-c-2.11 libadios2-mpi-core-2.11 libadios2-mpi-plugins libaec0 libamd-comgr3 libamdhip64-7 libarchive-dev libarchive-zip-perl libarmadillo15 libarpack2t64 libattr1-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavdevice62
  libavfilter-dev libavformat-dev libavif16 libavutil-dev libb-hooks-op-check-perl libblas3 libblosc1 libblosc2-7 libboost-all-dev libboost-atomic-dev libboost-atomic1.90-dev libboost-atomic1.90.0 libboost-charconv1.90-dev
  libboost-charconv1.90.0 libboost-chrono-dev libboost-chrono1.90-dev libboost-chrono1.90.0 libboost-container-dev libboost-container1.90-dev libboost-container1.90.0 libboost-context-dev libboost-context1.90-dev libboost-context1.90.0
  libboost-coroutine-dev libboost-coroutine1.90-dev libboost-coroutine1.90.0 libboost-date-time-dev libboost-date-time1.90-dev libboost-date-time1.90.0 libboost-dev libboost-exception-dev libboost-exception1.90-dev libboost-fiber-dev
  libboost-fiber1.90-dev libboost-fiber1.90.0 libboost-filesystem-dev libboost-filesystem1.90-dev libboost-filesystem1.90.0 libboost-graph-dev libboost-graph-parallel-dev libboost-graph-parallel1.90-dev libboost-graph-parallel1.90.0
  libboost-graph1.90-dev libboost-graph1.90.0 libboost-iostreams-dev libboost-iostreams1.90-dev libboost-iostreams1.90.0 libboost-json-dev libboost-json1.90-dev libboost-json1.90.0 libboost-locale-dev libboost-locale1.90-dev
  libboost-locale1.90.0 libboost-log-dev libboost-log1.90-dev libboost-log1.90.0 libboost-math-dev libboost-math1.90-dev libboost-math1.90.0 libboost-mpi-dev libboost-mpi-python-dev libboost-mpi-python1.90-dev libboost-mpi-python1.90.0
  libboost-mpi1.90-dev libboost-mpi1.90.0 libboost-nowide-dev libboost-nowide1.90-dev libboost-nowide1.90.0 libboost-numpy-dev libboost-numpy1.90-dev libboost-numpy1.90.0 libboost-process-dev libboost-process1.90-dev
  libboost-process1.90.0 libboost-program-options-dev libboost-program-options1.90-dev libboost-program-options1.90.0 libboost-python-dev libboost-python1.90-dev libboost-python1.90.0 libboost-random-dev libboost-random1.90-dev
  libboost-random1.90.0 libboost-regex-dev libboost-regex1.90-dev libboost-regex1.90.0 libboost-serialization-dev libboost-serialization1.90-dev libboost-serialization1.90.0 libboost-stacktrace-dev libboost-stacktrace1.90-dev
  libboost-stacktrace1.90.0 libboost-test-dev libboost-test1.90-dev libboost-test1.90.0 libboost-thread-dev libboost-thread1.90-dev libboost-thread1.90.0 libboost-timer-dev libboost-timer1.90-dev libboost-timer1.90.0 libboost-tools-dev
  libboost-type-erasure-dev libboost-type-erasure1.90-dev libboost-type-erasure1.90.0 libboost-url-dev libboost-url1.90-dev libboost-url1.90.0 libboost-wave-dev libboost-wave1.90-dev libboost-wave1.90.0 libboost1.90-dev
  libboost1.90-tools-dev libbrotli-dev libbsd-dev libbz2-dev libcc1-0 libcfitsio-dev libcfitsio10t64 libcharls2 libclass-method-modifiers-perl libclass-xsaccessor-perl libconfig-inifiles-perl libcrypt-dev libcurl4-gnutls-dev libczmq-dev
  libczmq4 libdc1394-dev libdebhelper-perl libdeflate-dev libdevel-callchecker-perl libdpkg-perl libdynaloader-functions-perl libeigen3-dev libev-dev libev4t64 libevent-2.1-7t64 libevent-core-2.1-7t64 libevent-dev
  libevent-extra-2.1-7t64 libevent-openssl-2.1-7t64 libevent-pthreads-2.1-7t64 libexif-dev libexpat1-dev libext2fs-dev libfabric1 libfakeroot libfftw3-bin libfftw3-dev libfftw3-long3 libfftw3-quad3 libfile-dirlist-perl
  libfile-homedir-perl libfile-stripnondeterminism-perl libfile-touch-perl libfile-which-perl libfreexl1 libftdi-dev libftdi1 libftdi1-dev libfyba0t64 libgav1-2 libgcc-15-dev libgcc-16-dev libgdal38 libgdcm-dev libgdcm3.0t64
  libgeos-c1t64 libgeos3.14.1 libgeotiff5 libgfortran-16-dev libgfortran5 libgl-dev libgl2ps1.4 libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglx-dev libgmock-dev libgmp-dev libgmpxx4ldbl libgnutls-dane0t64 libgnutls-openssl27t64 libgnutls28-dev
  libgphoto2-dev libgps-dev libgps32 libgsl-dev libgsl28 libgslcblas0 libgssrpc4t64 libgtest-dev libhdf4-0 libhdf5-310 libhdf5-hl-310 libhdf5-openmpi-310 libhidapi-dev libhidapi-hidraw0 libhidapi-libusb0 libhsa-runtime64-1 libhsakmt1
  libhwloc-dev libhwloc-plugins libhwloc15 libibmad5 libibumad3 libibverbs-dev libicu-dev libidn2-dev libimath-dev libimport-into-perl libio-string-perl libjbig-dev libjpeg-dev libjpeg-turbo8-dev libjpeg8-dev libjs-jquery
  libjs-jquery-ui libjsoncpp-dev libjsoncpp26 libkadm5clnt-mit12 libkadm5srv-mit12 libkdb5-10t64 libkmlbase1t64 libkmldom1t64 libkmlengine1t64 libkrb5-dev liblapack3 liblcms2-dev libldap-dev libleptonica-dev libleptonica6 liblerc-dev
  liblimesuite-dev liblimesuite23.11-1 libltdl-dev liblz4-dev liblzma-dev libmd-dev libminizip1t64 libmodule-runtime-perl libmoo-perl libmunge2 libmuparser2v5 libnetcdf22 libnghttp2-dev libnl-3-dev libnl-route-3-dev libnorm-dev
  libnova-0.16-0t64 libnova-dev libnova-dev-bin libnspr4-dev libnss3-dev libnuma-dev libodbc2 libodbcinst2 libogg-dev libopenblas0 libopenblas0-pthread libopencv-calib3d-dev libopencv-calib3d410 libopencv-contrib-dev
  libopencv-contrib410 libopencv-core-dev libopencv-core410 libopencv-dev libopencv-dnn-dev libopencv-dnn410 libopencv-features2d-dev libopencv-features2d410 libopencv-flann-dev libopencv-flann410 libopencv-highgui-dev
  libopencv-highgui410 libopencv-imgcodecs-dev libopencv-imgcodecs410 libopencv-imgproc-dev libopencv-imgproc410 libopencv-ml-dev libopencv-ml410 libopencv-objdetect-dev libopencv-objdetect410 libopencv-photo-dev libopencv-photo410
  libopencv-shape-dev libopencv-shape410 libopencv-stitching-dev libopencv-stitching410 libopencv-superres-dev libopencv-superres410 libopencv-video-dev libopencv-video410 libopencv-videoio-dev libopencv-videoio410
  libopencv-videostab-dev libopencv-videostab410 libopencv-viz-dev libopencv-viz410 libopenexr-dev libopengl-dev libopengl0 libopenmpi-dev libopenmpi40 libp11-kit-dev libparams-classify-perl libpgm-dev libpmix2t64 libpng-dev libproj25
  libprrte-bin libprrte-dev libprrte3 libpsl-dev libpsm2-2 libpugixml1v5 libpython3-dev libpython3.14-dev libqhull-r8.0 libqt5opengl5t64 libqt5test5t64 libraw-dev libraw1394-dev librdmacm1t64 librhash1 librole-tiny-perl librtlsdr-dev
  librtlsdr0 librtmp-dev librttopo1 libsdl2-2.0-0 libsdl2-classic libsharpyuv-dev libsocket++1 libsodium-dev libspatialite8t64 libssh2-1-dev libssl-dev libstdc++-15-dev libsub-quote-perl libsuperlu7 libswresample-dev libswscale-dev
  libsystemd-dev libsz2 libtasn1-6-dev libtbb-dev libtbb12 libtbbbind-2-5 libtbbmalloc2 libtesseract-dev libtesseract5 libtheora-dev libtiff-dev libtiffxx6 libtool libucc1 libucx0 libudev-dev libunbound8 liburiparser1 libusb-0.1-4
  libusb-1.0-0-dev libusb-dev libv4l-dev libv4l2rds0t64 libvtk9.5 libwebp-dev libwxbase3.2-1t64 libwxgtk-gl3.2-1t64 libwxgtk3.2-1t64 libwxgtk3.2-dev libx11-dev libxau-dev libxcb1-dev libxdmcp-dev libxerces-c3.2t64 libxisf-dev libxisf0
  libxml2-dev libxxhash-dev libyaml-cpp0.8 libyaml-libyaml-perl libyuv0 libze1 libzfp1t64 libzmq3-dev libzstd-dev lto-disabled-list m4 make mpi-default-bin mpi-default-dev nettle-dev ninja-build nlohmann-json3-dev
  openjdk-25-jre-headless openmpi-bin openmpi-common patchutils po-debconf proj-data python3-dev python3.14-dev unixodbc-common uuid-dev wdiff wx-common wx3.2-headers wx3.2-i18n x11proto-dev xorg-sgml-doctools xtrans-dev zlib1g-dev
アップグレード: 0 個、新規インストール: 480 個、削除: 0 個、保留: 5 個。
693 MB のアーカイブを取得する必要があります。
この操作後に追加で 2,848 MB のディスク容量が消費されます。

Ubuntu 26.04、CUDA環境整備後

以下の追加パッケージがインストールされます: 
  autopoint ca-certificates-java debugedit dh-autoreconf dh-strip-nondeterminism dwz googletest intltool-debian java-common libacl1-dev libarchive-dev libarchive-zip-perl libattr1-dev libavdevice62 libavfilter-dev
  libb-hooks-op-check-perl libboost-atomic-dev libboost-atomic1.90-dev libboost-atomic1.90.0 libboost-charconv1.90-dev libboost-charconv1.90.0 libboost-chrono-dev libboost-chrono1.90-dev libboost-chrono1.90.0
  libboost-container-dev libboost-container1.90-dev libboost-container1.90.0 libboost-context-dev libboost-context1.90-dev libboost-context1.90.0 libboost-coroutine-dev libboost-coroutine1.90-dev libboost-coroutine1.90.0
  libboost-date-time-dev libboost-date-time1.90-dev libboost-date-time1.90.0 libboost-dev libboost-exception-dev libboost-exception1.90-dev libboost-fiber-dev libboost-fiber1.90-dev libboost-fiber1.90.0
  libboost-filesystem-dev libboost-filesystem1.90-dev libboost-filesystem1.90.0 libboost-graph-dev libboost-graph-parallel-dev libboost-graph-parallel1.90-dev libboost-graph-parallel1.90.0 libboost-graph1.90-dev
  libboost-graph1.90.0 libboost-iostreams-dev libboost-iostreams1.90-dev libboost-iostreams1.90.0 libboost-json-dev libboost-json1.90-dev libboost-json1.90.0 libboost-locale-dev libboost-locale1.90-dev
  libboost-locale1.90.0 libboost-log-dev libboost-log1.90-dev libboost-log1.90.0 libboost-math-dev libboost-math1.90-dev libboost-math1.90.0 libboost-mpi-dev libboost-mpi-python-dev libboost-mpi-python1.90-dev
  libboost-mpi-python1.90.0 libboost-mpi1.90-dev libboost-mpi1.90.0 libboost-nowide-dev libboost-nowide1.90-dev libboost-nowide1.90.0 libboost-numpy-dev libboost-numpy1.90-dev libboost-numpy1.90.0 libboost-process-dev
  libboost-process1.90-dev libboost-process1.90.0 libboost-program-options-dev libboost-program-options1.90-dev libboost-program-options1.90.0 libboost-python-dev libboost-python1.90-dev libboost-python1.90.0
  libboost-random-dev libboost-random1.90-dev libboost-random1.90.0 libboost-regex1.90-dev libboost-regex1.90.0 libboost-serialization-dev libboost-serialization1.90-dev libboost-serialization1.90.0
  libboost-stacktrace-dev libboost-stacktrace1.90-dev libboost-stacktrace1.90.0 libboost-test-dev libboost-test1.90-dev libboost-test1.90.0 libboost-thread-dev libboost-thread1.90-dev libboost-thread1.90.0
  libboost-timer-dev libboost-timer1.90-dev libboost-timer1.90.0 libboost-tools-dev libboost-type-erasure-dev libboost-type-erasure1.90-dev libboost-type-erasure1.90.0 libboost-url-dev libboost-url1.90-dev
  libboost-url1.90.0 libboost-wave-dev libboost-wave1.90-dev libboost-wave1.90.0 libboost1.90-dev libboost1.90-tools-dev libbsd-dev libclass-method-modifiers-perl libclass-xsaccessor-perl libconfig-inifiles-perl libczmq4
  libdebhelper-perl libdevel-callchecker-perl libdynaloader-functions-perl libev4t64 libevent-dev libevent-extra-2.1-7t64 libevent-openssl-2.1-7t64 libext2fs-dev libfile-dirlist-perl libfile-homedir-perl
  libfile-stripnondeterminism-perl libfile-touch-perl libfile-which-perl libftdi1 libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libgps32 libhidapi-hidraw0 libhidapi-libusb0 libhwloc-dev libibverbs-dev libimport-into-perl
  libio-string-perl libjack-jackd2-0 libjs-jquery libjs-jquery-ui libleptonica-dev liblimesuite23.11-1 libmd-dev libmodule-runtime-perl libmoo-perl libnl-3-dev libnl-route-3-dev libnorm-dev libnova-0.16-0t64
  libnova-dev-bin libnspr4-dev libnss3-dev libnuma-dev libogg-dev libopenal-data libopenal1 libopenmpi-dev libparams-classify-perl libpgm-dev libprrte-bin libprrte-dev libprrte3 libpython3-dev libpython3.14-dev
  librole-tiny-perl librtlsdr0 libsodium-dev libsub-quote-perl libusb-0.1-4 libv4l2rds0t64 libwxbase3.2-1t64 libwxgtk-gl3.2-1t64 libwxgtk3.2-1t64 libyaml-libyaml-perl mpi-default-bin mpi-default-dev
  openjdk-25-jre-headless openmpi-bin openmpi-common patchutils po-debconf python3-dev python3.14-dev wdiff wx3.2-headers
提案パッケージ:
  dh-make default-jre adequate at autopkgtest bls-standalone check-all-the-things diffoscope disorderfs docker.io dose-extra duck elpa-devscripts faketime gnuplot how-can-i-help libdbd-pg-perl libgitlab-api-v4-perl
  libterm-size-perl mmdebstrap mutt piuparts postgresql-client pristine-lfs python3-debianbts python3-pycurl quilt ratt reprotest svn-buildpackage w3m debian-keyring debian-tag2upload-keyring git-debpush
  libmetacpan-client-perl libsoap-lite-perl pristine-tar gettext-doc libasprintf-dev libgettextpo-dev gnulib-l10n libboost-doc libboost1.90-doc libboost-contract1.90-dev libmpfrc++-dev libntl-dev xsltproc doxygen
  docbook-xsl default-jdk fop libeigen3-doc doc-base gpsd jackd2 libjs-jquery-ui-docs liblimesuite-doc libnorm-doc libportaudio2 openmpi-doc libscalar-number-perl libxstring-perl wx3.2-doc fonts-dejavu-extra
  fonts-ipafont-gothic fonts-ipafont-mincho fonts-wqy-microhei | fonts-wqy-zenhei fonts-indic libmail-box-perl wdiff-doc
推奨パッケージ:
  dctrl-tools dput | dupload libdistro-info-perl libjson-perl libstring-shellquote-perl licensecheck lintian lzip python3-magic python3-unidiff libarchive-cpio-perl libftdi1-doc javascript-common limesuite-udev
  libnamespace-clean-perl libcoarrays-openmpi-dev libpmix-dev libusb-1.0-doc cppzmq-dev libmail-sendmail-perl
以下のパッケージが新たにインストールされます:
  apt-transport-https autoconf-archive autopoint ca-certificates-java cdbs debhelper debugedit default-jre-headless devscripts dh-autoreconf dh-strip-nondeterminism dwz equivs fxload gettext googletest intltool-debian
  java-common libacl1-dev libarchive-dev libarchive-zip-perl libattr1-dev libavdevice-dev libavdevice62 libavfilter-dev libb-hooks-op-check-perl libboost-all-dev libboost-atomic-dev libboost-atomic1.90-dev
  libboost-atomic1.90.0 libboost-charconv1.90-dev libboost-charconv1.90.0 libboost-chrono-dev libboost-chrono1.90-dev libboost-chrono1.90.0 libboost-container-dev libboost-container1.90-dev libboost-container1.90.0
  libboost-context-dev libboost-context1.90-dev libboost-context1.90.0 libboost-coroutine-dev libboost-coroutine1.90-dev libboost-coroutine1.90.0 libboost-date-time-dev libboost-date-time1.90-dev libboost-date-time1.90.0
  libboost-dev libboost-exception-dev libboost-exception1.90-dev libboost-fiber-dev libboost-fiber1.90-dev libboost-fiber1.90.0 libboost-filesystem-dev libboost-filesystem1.90-dev libboost-filesystem1.90.0
  libboost-graph-dev libboost-graph-parallel-dev libboost-graph-parallel1.90-dev libboost-graph-parallel1.90.0 libboost-graph1.90-dev libboost-graph1.90.0 libboost-iostreams-dev libboost-iostreams1.90-dev
  libboost-iostreams1.90.0 libboost-json-dev libboost-json1.90-dev libboost-json1.90.0 libboost-locale-dev libboost-locale1.90-dev libboost-locale1.90.0 libboost-log-dev libboost-log1.90-dev libboost-log1.90.0
  libboost-math-dev libboost-math1.90-dev libboost-math1.90.0 libboost-mpi-dev libboost-mpi-python-dev libboost-mpi-python1.90-dev libboost-mpi-python1.90.0 libboost-mpi1.90-dev libboost-mpi1.90.0 libboost-nowide-dev
  libboost-nowide1.90-dev libboost-nowide1.90.0 libboost-numpy-dev libboost-numpy1.90-dev libboost-numpy1.90.0 libboost-process-dev libboost-process1.90-dev libboost-process1.90.0 libboost-program-options-dev
  libboost-program-options1.90-dev libboost-program-options1.90.0 libboost-python-dev libboost-python1.90-dev libboost-python1.90.0 libboost-random-dev libboost-random1.90-dev libboost-random1.90.0 libboost-regex-dev
  libboost-regex1.90-dev libboost-regex1.90.0 libboost-serialization-dev libboost-serialization1.90-dev libboost-serialization1.90.0 libboost-stacktrace-dev libboost-stacktrace1.90-dev libboost-stacktrace1.90.0
  libboost-test-dev libboost-test1.90-dev libboost-test1.90.0 libboost-thread-dev libboost-thread1.90-dev libboost-thread1.90.0 libboost-timer-dev libboost-timer1.90-dev libboost-timer1.90.0 libboost-tools-dev
  libboost-type-erasure-dev libboost-type-erasure1.90-dev libboost-type-erasure1.90.0 libboost-url-dev libboost-url1.90-dev libboost-url1.90.0 libboost-wave-dev libboost-wave1.90-dev libboost-wave1.90.0 libboost1.90-dev
  libboost1.90-tools-dev libbsd-dev libclass-method-modifiers-perl libclass-xsaccessor-perl libconfig-inifiles-perl libczmq-dev libczmq4 libdebhelper-perl libdevel-callchecker-perl libdynaloader-functions-perl
  libeigen3-dev libev-dev libev4t64 libevent-dev libevent-extra-2.1-7t64 libevent-openssl-2.1-7t64 libext2fs-dev libfile-dirlist-perl libfile-homedir-perl libfile-stripnondeterminism-perl libfile-touch-perl
  libfile-which-perl libftdi-dev libftdi1 libftdi1-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libgmock-dev libgps-dev libgps32 libgtest-dev libhidapi-dev libhidapi-hidraw0 libhidapi-libusb0 libhwloc-dev libibverbs-dev
  libimport-into-perl libio-string-perl libjack-jackd2-0 libjs-jquery libjs-jquery-ui libjsoncpp-dev libleptonica-dev liblimesuite-dev liblimesuite23.11-1 libmd-dev libmodule-runtime-perl libmoo-perl libnl-3-dev
  libnl-route-3-dev libnorm-dev libnova-0.16-0t64 libnova-dev libnova-dev-bin libnspr4-dev libnss3-dev libnuma-dev libogg-dev libopenal-data libopenal1 libopenmpi-dev libparams-classify-perl libpgm-dev libprrte-bin
  libprrte-dev libprrte3 libpython3-dev libpython3.14-dev librole-tiny-perl librtlsdr-dev librtlsdr0 libsodium-dev libsub-quote-perl libtesseract-dev libtheora-dev libudev-dev libusb-0.1-4 libusb-1.0-0-dev libusb-dev
  libv4l-dev libv4l2rds0t64 libwxbase3.2-1t64 libwxgtk-gl3.2-1t64 libwxgtk3.2-1t64 libwxgtk3.2-dev libyaml-libyaml-perl libzmq3-dev mpi-default-bin mpi-default-dev nlohmann-json3-dev openjdk-25-jre-headless openmpi-bin
  openmpi-common patchutils po-debconf python3-dev python3.14-dev wdiff wx-common wx3.2-headers wx3.2-i18n
アップグレード: 0 個、新規インストール: 231 個、削除: 0 個、保留: 8 個。
138 MB のアーカイブを取得する必要があります。
この操作後に追加で 788 MB のディスク容量が消費されます。

build-and-install-pins-x64.sh エラーを取り除く。。。

この後、エラーで何度も止まります。
この段階で、方針を決めます。

opencv-4.11.0.zip エラー

何度も、OpenCVビルドでつまずくので、後では、個別にビルドして、インストールしています。

artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0.zip

CMake Error at /home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake:113 (cmake_minimum_required):
  Compatibility with CMake < 3.5 has been removed from CMake.

  Update the VERSION argument <min> value.  Or, use the <min>...<max> syntax
  to tell CMake that the project requires at least <min> but has been updated
  to work with policies introduced by <max> or earlier.

  Or, add -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 to try configuring anyway.

OpenCV 4.11.0のビルド処理が、Ubuntu 26.04に入っているCMakeと互換性がないようです。
-DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5　オプションを提案してます。

build-and-install-pins-x64.sh の opencv、cmake を見てみます。

### Ubuntu 26.04のCmake
cmake --version
cmake version 4.2.3

grep -n -C 5 "opencv\|cmake" build-and-install-pins-x64.sh

これは自分が読み込めない。。。

### PINSスクリプトではOpenCV 4.11.0をソースからビルドしています。

local cmake_args=(
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
  -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
)

Ubuntu 26.04のCMakeとOpenCV 4.11.0の組み合わせによる問題らしい。

Compatibility with versions of CMake older than 3.5 has been removed.
CMake 4.0 Release Notes
https://cmake.org/cmake/help/v4.2/release/4.0.html?utm_source=chatgpt.com#deprecated-and-removed-features

先の、-DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 についても説明があります。

CMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM
CMake を使用しているユーザーは、キャッシュ内でこの変数を設定（例：-DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5）することで、そのポリシーバージョン以上に更新されていないプロジェクトの構成を試みることができます。
https://cmake.org/cmake/help/latest/variable/CMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM.html?utm_source=chatgpt.com

ん〜〜。。。面倒だ。提案されたオプションを試します。

build-and-install-pins-x64.sh のOpenCVビルド部分に、-DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 を追加します。

~/pins/build-and-install-pins-x64.sh の 581行付近が、OpenCVビルド箇所です。

  local cmake_args=(
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
    -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
  )

-DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 を追加します。

local cmake_args=(
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
  -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
  -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5
)

変更部分を確認します。

grep -n -A5 "local cmake_args=" build-and-install-pins-x64.sh
581:  local cmake_args=(
582-    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
583-    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
584-    -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
585-    -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5
586-  )

### スクリプトを動かす
./build-and-install-pins-x64.sh

同じ箇所で止まった。。。

CMake Error at /home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake:113 (cmake_minimum_required):
  Compatibility with CMake < 3.5 has been removed from CMake.

  Update the VERSION argument <min> value.  Or, use the <min>...<max> syntax
  to tell CMake that the project requires at least <min> but has been updated
  to work with policies introduced by <max> or earlier.

  Or, add -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 to try configuring anyway.

PINSが要求しているOpenCV 4.11.0を維持し、CMake 4との非互換部分だけ修正します。

sed -n '105,118p' artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake

if((UNIX AND NOT ANDROID) OR MINGW)
  install(FILES ${CMAKE_BINARY_DIR}/unix-install/${OPENCV_PC_FILE_NAME} DESTINATION ${OPENCV_LIB_INSTALL_PATH}/pkgconfig COMPONENT dev)
endif()

# =============================================================================
else() # DEFINED CMAKE_HELPER_SCRIPT

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12.2)
cmake_policy(SET CMP0012 NEW)
include("${CMAKE_HELPER_SCRIPT}")
include("${OpenCV_SOURCE_DIR}/cmake/OpenCVUtils.cmake")

fix_prefix(_modules 1)

サイトを漁ると次がありました。113行で止まるのは

cmake-4.patch
https://sources.debian.org/src/opencv/4.10.0%2Bdfsg-8/debian/patches/cmake-4.patch?utm_source=chatgpt.com

こちらでも論じられています
https://github.com/opencv/opencv/issues/27122

~/pins/build-and-install-pins-x64.sh　を変更します。
build_and_install_opencv_required_version( を変更します。

### 変更前
wget -O "$opencv_zip" "https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/${OPENCV_REQUIRED_VERSION}.zip"
unzip -q "$opencv_zip" -d "$opencv_src_root"

local cmake_args=(
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
  -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
  -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5
)

### 変更後
wget -O "$opencv_zip" "https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/${OPENCV_REQUIRED_VERSION}.zip"
unzip -q "$opencv_zip" -d "$opencv_src_root"

sed -i \
  's/cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12.2)/cmake_minimum_required(VERSION 3.5)/' \
  "$opencv_src_dir/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake"

local cmake_args=(
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
  -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
  -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5

挟み込んだ、sed -i 部分は、
OpenCVを展開した直後に、OpenCVGenPkgconfig.cmake の古いCMakeバージョン指定を書き換えるコマンドです。
sed：テキストファイルの内容を検索・置換するLinuxのコマンド、-i は ファイルを直接書き換える。
s/.../.../　は、s/変更前/変更後/
変更前：cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12.2)
変更後：cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
“$”　対象ファイルを示す。

構文チェックをします。スクリプトを実行します。

bash -n ~/pins/build-and-install-pins-x64.sh
./build-and-install-pins-x64.sh

FFmpg互換性

同じ箇所で止まります。

Ubuntu 26.04 のFFmpeg開発ライブラリ（FFmpeg 8系）
OpenCV 4.11.0 のFFmpeg連携コード

FFmpegのAPI互換性問題

[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/concat_layer.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/const_layer.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/convolution_layer.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/src/cap_obsensor_capture.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/src/cap_obsensor/obsensor_uvc_stream_channel.cpp.o
In file included from /home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg.cpp:50:
/home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp: In member function ‘void CvCapture_FFMPEG::close()’:
/home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:688:9: error: ‘avcodec_close’ was not declared in this scope; did you mean ‘avio_close’?
  688 |         avcodec_close( context );
      |         ^~~~~~~~~~~~~
      |         avio_close
[ 24%] Building CXX object modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/src/cap_obsensor/obsensor_stream_channel_v4l2.cpp.o
/home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp: In member function ‘void CvCapture_FFMPEG::get_rotation_angle()’:
/home/USERNAME/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:2008:12: error: ‘av_stream_get_side_data’ was not declared in this scope; did you mean ‘av_frame_get_side_data’?
 2008 |     data = av_stream_get_side_data(video_st, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX, NULL);
      |            ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
      |            av_frame_get_side_data
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/correlation_layer.cpp.o
gmake[2]: *** [modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/build.make:219: modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/src/cap_ffmpeg.cpp.o] エラー 1
gmake[2]: *** 未完了のジョブを待っています....
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/cpu_kernels/conv_depthwise.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/cpu_kernels/conv_winograd_f63.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/cpu_kernels/conv_winograd_f63.dispatch.cpp.o
[ 24%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/cpu_kernels/convolution.cpp.o

[ 25%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/detection_output_layer.cpp.o
[ 25%] Built target opencv_photo
[ 25%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/einsum_layer.cpp.o

[ 25%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/flow_warp_layer.cpp.o
gmake[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:6891: modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/all] エラー 2
gmake[1]: *** 未完了のジョブを待っています....
[ 25%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/layers/fully_connected_layer.cpp.o
[ 29%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_xphoto.so
[ 29%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/op_timvx.cpp.o
[ 29%] Built target opencv_xphoto
[ 29%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/op_vkcom.cpp.o
[ 29%] Building CXX object modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/src/op_webnn.cpp.o


[ 31%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_dnn.so
[ 31%] Built target opencv_dnn
[ 31%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_features2d.so
[ 31%] Built target opencv_features2d
gmake: *** [Makefile:166: all] エラー 2

avcodec_close was not declared
av_stream_get_side_data was not declared

avcodecは、FFmpegの一部なので、OpenCV 4.11.0 の FFmpeg 部分と、Ubuntu 26.04 側の FFmpeg APの不整合らしい。

ffmpeg-8.0-compat-1.patch
https://sources.debian.org/src/opencv/4.10.0%2Bdfsg-8/debian/patches/ffmpeg-8.0-compat-1.patch

Adding ffmpeg-8.0 support
https://github.com/opencv/opencv/issues/27688?utm_source=chatgpt.com

OpenCVのビルドに必要なFFmpeg開発ライブラリを確認します。

dpkg -l | grep -E 'libav(codec|format|util|device|filter|swscale|swresample)'
ii  libavcodec-dev:amd64                            7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library with de/encoders for audio/video codecs - development files
ii  libavcodec62:amd64                              7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library with de/encoders for audio/video codecs - runtime files
ii  libavdevice-dev:amd64                           7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library for handling input and output devices - development files
ii  libavdevice62:amd64                             7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library for handling input and output devices - runtime files
ii  libavfilter-dev:amd64                           7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library containing media filters - development files
ii  libavfilter11:amd64                             7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library containing media filters - runtime files
ii  libavformat-dev:amd64                           7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library with (de)muxers for multimedia containers - development files
ii  libavformat62:amd64                             7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library with (de)muxers for multimedia containers - runtime files
ii  libavutil-dev:amd64                             7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library with functions for simplifying programming - development files
ii  libavutil60:amd64                               7:8.0.1-3ubuntu2                           amd64        FFmpeg library with functions for simplifying programming - runtime files

pkg-config --modversion libavcodec
62.11.100

sed -n '660,710p' artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp
    extraDataIdx = 1;
}


void CvCapture_FFMPEG::close()
{
    if( img_convert_ctx )
    {
        sws_freeContext(img_convert_ctx);
        img_convert_ctx = 0;
    }

    if( picture )
    {
#if LIBAVCODEC_BUILD >= (LIBAVCODEC_VERSION_MICRO >= 100 \
    ? CALC_FFMPEG_VERSION(55, 45, 101) : CALC_FFMPEG_VERSION(55, 28, 1))
        av_frame_free(&picture);
#elif LIBAVCODEC_BUILD >= (LIBAVCODEC_VERSION_MICRO >= 100 \
    ? CALC_FFMPEG_VERSION(54, 59, 100) : CALC_FFMPEG_VERSION(54, 28, 0))
        avcodec_free_frame(&picture);
#else
        av_free(picture);
#endif
    }

    if( video_st )
    {
#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
        avcodec_close( context );
#endif
        video_st = NULL;
    }

    if (context)
    {
#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
        avcodec_free_context(&context);
#endif
    }

    if( ic )
    {
        avformat_close_input(&ic);
        ic = NULL;
    }

#if USE_AV_FRAME_GET_BUFFER
    av_frame_unref(&rgb_picture);
#else
    if( rgb_picture.data[0] )
    {

sed -n '1990,2020p' artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp

int64_t CvCapture_FFMPEG::dts_to_frame_number(int64_t dts)
{
    double sec = dts_to_sec(dts);
    return (int64_t)(get_fps() * sec + 0.5);
}

double CvCapture_FFMPEG::dts_to_sec(int64_t dts) const
{
    return (double)(dts - ic->streams[video_stream]->start_time) *
        r2d(ic->streams[video_stream]->time_base);
}

void CvCapture_FFMPEG::get_rotation_angle()
{
    rotation_angle = 0;
#if LIBAVFORMAT_BUILD >= CALC_FFMPEG_VERSION(57, 68, 100)
    const uint8_t *data = 0;
    data = av_stream_get_side_data(video_st, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX, NULL);
    if (data)
    {
        rotation_angle = -cvRound(av_display_rotation_get((const int32_t*)data));
        if (rotation_angle < 0)
            rotation_angle += 360;
    }
#elif LIBAVUTIL_BUILD >= CALC_FFMPEG_VERSION(52, 94, 100)
    AVDictionaryEntry *rotate_tag = av_dict_get(video_st->metadata, "rotate", NULL, 0);
    if (rotate_tag != NULL)
        rotation_angle = atoi(rotate_tag->value);
#endif
}

ffmpeg-8.0-compat-1.patch
https://sources.debian.org/src/opencv/4.10.0%2Bdfsg-8/debian/patches/ffmpeg-8.0-compat-1.patch

Adding ffmpeg-8.0 support
https://github.com/opencv/opencv/issues/27688?utm_source=chatgpt.com

ffmpeg-8.0-compat-1.patchの修正では、
#if (LIBAVCODEC_BUILD < CALC_FFMPEG_VERSION(62, 11, 100))
　avcodec_close( context );
# endif
として、FFmpeg 8未満の場合だけ実行します

ffmpeg-8.0-compat-1.patchのOpenCV修正では、FFmpeg 8の場合は以下の修正らしいです。

AVPacketSideData* sd = video_st->codecpar->coded_side_data;
int nb_sd = video_st->codecpar->nb_coded_side_data;

if (sd && nb_sd > 0)
{
    const AVPacketSideData* mtx =
        av_packet_side_data_get(
            sd,
            nb_sd,
            AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX);

    data = mtx->data;
}

opencv-4.11.0は別にビルド

opencvビルドをbuild-and-install-pins-x64.shスクリプトで行うと、まだまだ、沢山のエラーが出そうなので方針を替えます。

OpenCVをPINSのビルドとは分離してビルド、インストールし、PINSのスクリプトには「既にOpenCVが存在する」と指定します。

OpenCV 4.11.0ビルド・インストール
/home/USERNAME/opencv-build/install/
├── include/
├── lib/
└── lib/cmake/opencv4/OpenCVConfig.cmake

build-and-install-pins-x64.shには、
「既に OpenCV 4.11.0 がある。それを使用する」と指定します。

opencvをビルドします。

cd ~
mkdir -p opencv-build
cd opencv-build

### OpenCV 本体のダウンロード
wget -O opencv-4.11.0.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.11.0.zip

### opencv_contrib（拡張モジュール）のダウンロード
wget -O opencv_contrib-4.11.0.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.11.0.zip

### 展開
unzip -q opencv-4.11.0.zip
unzip -q opencv_contrib-4.11.0.zip

~/opencv-build のOpenCV 4.11.0にFFmpeg 8.0パッチを適用します。

公式のFFmpeg 8.0互換パッチをそのまま適用します。

### パッチを取得します。

wget -O /tmp/ffmpeg-8.0-compat.patch \
  'https://sources.debian.org/data/main/o/opencv/4.10.0%2Bdfsg-8/debian/patches/ffmpeg-8.0-compat-1.patch'
‘/tmp/ffmpeg-8.0-compat.patch’ へ保存完了 [1303/1303]

パッチの内容を確認します。

grep -nE 'avcodec_close|av_stream_get_side_data|av_packet_side_data_get' \
  /tmp/ffmpeg-8.0-compat.patch

199:</span><span id="line11" class="codeline ">+// avcodec_close removed in FFmpeg release 8.0
201:</span><span id="line13" class="codeline ">         avcodec_close( context );
210:</span><span id="line22" class="codeline ">+    // av_stream_get_side_data removed in FFmpeg release 8.0
212:</span><span id="line24" class="codeline ">     data = av_stream_get_side_data(video_st, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX, NULL);
218:</span><span id="line30" class="codeline ">+        const AVPacketSideData* mtx = av_packet_side_data_get(sd,  nb_sd, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX);
~/pins$ sed -n '185,225p' /tmp/ffmpeg-8.0-compat.patch
    <td>
      <pre id="sourceslinenumbers"><a id="L1" href="#L1">1</a><br /><a id="L2" href="#L2">2</a><br /><a id="L3" href="#L3">3</a><br /><a id="L4" href="#L4">4</a><br /><a id="L5" href="#L5">5</a><br /><a id="L6" href="#L6">6</a><br /><a id="L7" href="#L7">7</a><br /><a id="L8" href="#L8">8</a><br /><a id="L9" href="#L9">9</a><br /><a id="L10" href="#L10">10</a><br /><a id="L11" href="#L11">11</a><br /><a id="L12" href="#L12">12</a><br /><a id="L13" href="#L13">13</a><br /><a id="L14" href="#L14">14</a><br /><a id="L15" href="#L15">15</a><br /><a id="L16" href="#L16">16</a><br /><a id="L17" href="#L17">17</a><br /><a id="L18" href="#L18">18</a><br /><a id="L19" href="#L19">19</a><br /><a id="L20" href="#L20">20</a><br /><a id="L21" href="#L21">21</a><br /><a id="L22" href="#L22">22</a><br /><a id="L23" href="#L23">23</a><br /><a id="L24" href="#L24">24</a><br /><a id="L25" href="#L25">25</a><br /><a id="L26" href="#L26">26</a><br /><a id="L27" href="#L27">27</a><br /><a id="L28" href="#L28">28</a><br /><a id="L29" href="#L29">29</a><br /><a id="L30" href="#L30">30</a><br /><a id="L31" href="#L31">31</a><br /><a id="L32" href="#L32">32</a><br /><a id="L33" href="#L33">33</a><br /><a id="L34" href="#L34">34</a><br /><a id="L35" href="#L35">35</a><br /><a id="L36" href="#L36">36</a><br /></pre>
    </td>
    <td>
      <pre><code id="sourcecode" class="diff"><span id="line1" class="codeline ">From: Alexander Smorkalov &lt;alexander.smorkalov@opencv.ai&gt;
</span><span id="line2" class="codeline ">Subject: FFmpeg 8.0 support 1/2
</span><span id="line3" class="codeline ">Origin: upstream, https://github.com/opencv/opencv/commit/90c444abd387ffa70b2e72a34922903a2f0f4f5a

パッチを適応します。

cd ~/opencv-build/opencv-4.11.0
patch --dry-run -p1 < /tmp/ffmpeg-8.0-compat.patch

### 適応させます
patch -p1 < /tmp/ffmpeg-8.0-compat.patch
patching file modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp
Hunk #1 succeeded at 685 (offset 5 lines).
Hunk #2 succeeded at 2008 (offset 66 lines).

### 後続のパッチを取得します。
wget -O /tmp/ffmpeg-8.0-compat-2.patch \
  'https://sources.debian.org/data/main/o/opencv/4.10.0%2Bdfsg-8/debian/patches/ffmpeg-8.0-compat-2.patch'

パッチを確認します。

head -5 /tmp/ffmpeg-8.0-compat-2.patch
From: Dmitry Kurtaev <dmitry.kurtaev@gmail.com>
Subject: FFmpeg 8.0 support 2/2
Origin: upstream, https://github.com/opencv/opencv/commit/443d0ae63fad6dfd8c485d609203db16c8bd0ec3

--- a/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp

grep -nE 'av_packet_side_data_get|mtx|NULL' \
  /tmp/ffmpeg-8.0-compat-2.patch

198:</span><span id="line10" class="codeline ">         const AVPacketSideData* mtx = av_packet_side_data_get(sd,  nb_sd, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX);
199:</span><span id="line11" class="codeline ">-        data = mtx-&gt;data;
200:</span><span id="line12" class="codeline ">+        if (mtx)
202:</span><span id="line14" class="codeline ">+            data = mtx-&gt;data;

後続のパッチを適応します。

patch -p1 < /tmp/ffmpeg-8.0-compat-2.patch

パッチを確認します。

grep -n -A8 -B3 "avcodec_close( context )" \
  modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp
687-#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
688-// avcodec_close removed in FFmpeg release 8.0
689-# if (LIBAVCODEC_BUILD < CALC_FFMPEG_VERSION(62, 11, 100))
690:        avcodec_close( context );
691-# endif
692-#endif
693-        video_st = NULL;
694-    }
695-
696-    if (context)
697-    {
698-#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR

grep -n -A20 -B3 "av_stream_get_side_data" \
  modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp
2008-    rotation_angle = 0;
2009-#if LIBAVFORMAT_BUILD >= CALC_FFMPEG_VERSION(57, 68, 100)
2010-    const uint8_t *data = 0;
2011:    // av_stream_get_side_data removed in FFmpeg release 8.0
2012-# if (LIBAVCODEC_BUILD < CALC_FFMPEG_VERSION(62, 11, 100))
2013:    data = av_stream_get_side_data(video_st, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX, NULL);
2014-# else
2015-    AVPacketSideData* sd = video_st->codecpar->coded_side_data;
2016-    int nb_sd = video_st->codecpar->nb_coded_side_data;
2017-    if (sd && nb_sd > 0)
2018-    {
2019-        const AVPacketSideData* mtx = av_packet_side_data_get(sd,  nb_sd, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX);
2020-        if (mtx)
2021-        {
2022-            data = mtx->data;
2023-        }
2024-    }
2025-# endif
2026-    if (data)
2027-    {
2028-        rotation_angle = -cvRound(av_display_rotation_get((const int32_t*)data));
2029-        if (rotation_angle < 0)
2030-            rotation_angle += 360;
2031-    }
2032-#elif LIBAVUTIL_BUILD >= CALC_FFMPEG_VERSION(52, 94, 100)
2033-    AVDictionaryEntry *rotate_tag = av_dict_get(video_st->metadata, "rotate", NULL, 0);

CMake 4対応
OpenCV 4.11.0 のソースコード内にあるCMake設定を、CMake 4.2.3でも受け付けられるように1箇所だけ書き換えます。

ここでは、OpenCV 4.11.0の
opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake
の113行目にある

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12.2)
を、
cmake_minimum_required(VERSION 3.5)

に変更します。

cd opencv-build

sed -i \
  's/cmake_minimum_required(VERSION 2\.8\.12\.2)/cmake_minimum_required(VERSION 3.5)/' \
  opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake

sed：テキストファイルを編集するコマンド
-i：ファイルそのものを書き換える
s/変更前/変更後/：「変更前」を「変更後」に置換する
opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake：変更対象のファイル

変更を確認します。

grep -n "cmake_minimum_required" \
  opencv-4.11.0/cmake/OpenCVGenPkgconfig.cmake

113:cmake_minimum_required(VERSION 3.5)

CMake設定を行います。上記で変更させた部分を反映させます。

cd ~/opencv-build
mkdir -p build

cmake -S ~/opencv-build/opencv-4.11.0 \
      -B ~/opencv-build/build \
      -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
      -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv-build/opencv_contrib-4.11.0/modules \
      -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5

コンパイルを行います。（ここまでで既に困憊る）

cmake --build ~/opencv-build/build --parallel "$(nproc)"

–parallel “$(nproc)”は、処理するコア数
–parallel “$(nproc)”は、–parallel 16：最大16個のジョブを並列にコンパイル
CPU負荷を抑える → –parallel 4 や 8

インストール先はどこかな？

grep CMAKE_INSTALL_PREFIX ~/opencv-build/build/CMakeCache.txt
CMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr/local
//CMAKE_INSTALL_PREFIX during last run
_GNUInstallDirs_LAST_CMAKE_INSTALL_PREFIX:INTERNAL=/usr/local

OpenCV 4.11.0を /usr/local にインストールします。

sudo cmake --install ~/opencv-build/build
sudo ldconfig
pkg-config --modversion opencv4
4.11.0

build-and-install-pins-x64.sh を見てみます。

installed="$(get_opencv_version)"
local_pkg_version="$(get_local_opencv_pkgconfig_version)"

if opencv_matches_required_version "$installed" && [[ "$local_pkg_ok" == "true" ]]; then
  log "OpenCV version $installed already available"
  activate_opencv_environment
  return
fi

インストールされたopencvが判別できれば、build_and_install_opencv_required_version() は呼ばれません。

grep -n -E \
  "OPENCV_INSTALL_PREFIX|OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG|get_opencv_version|get_local_opencv_pkgconfig_version|activate_opencv_environment" \
  build-and-install-pins-x64.sh
113:OPENCV_INSTALL_PREFIX="${OPENCV_INSTALL_PREFIX:-/usr/local}"
115:OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG="${OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG:-true}"
460:get_opencv_version() {
463:  if [[ -x "$OPENCV_INSTALL_PREFIX/bin/opencv_version" ]]; then
464:    version="$($OPENCV_INSTALL_PREFIX/bin/opencv_version 2>/dev/null || true)"
472:    local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/pkgconfig")
473:    local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib64/pkgconfig")
475:      local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/$multiarch/pkgconfig")
499:get_local_opencv_pkgconfig_version() {
508:  local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/pkgconfig")
509:  local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib64/pkgconfig")
511:    local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/$multiarch/pkgconfig")
532:activate_opencv_environment() {
537:  local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/pkgconfig")
538:  local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib64/pkgconfig")
540:    local_pkg_paths+=("$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/$multiarch/pkgconfig")
555:  local opencv_cmake_dir="$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/cmake/opencv4"
558:    export CMAKE_PREFIX_PATH="$OPENCV_INSTALL_PREFIX:${CMAKE_PREFIX_PATH:-}"
561:  export PATH="$OPENCV_INSTALL_PREFIX/bin:${PATH:-}"
562:  export LD_LIBRARY_PATH="$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"
587:    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$OPENCV_INSTALL_PREFIX"
607:  installed="$(get_opencv_version)"
609:  local_pkg_version="$(get_local_opencv_pkgconfig_version)"
612:  if is_truthy "$OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG"; then
620:    activate_opencv_environment
630:  if is_truthy "$OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG"; then
634:      warn "Local pkg-config metadata for opencv4 not found under $OPENCV_INSTALL_PREFIX"
640:  activate_opencv_environment
643:  final_version="$(get_opencv_version)"
646:  if is_truthy "$OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG"; then
648:    final_local_pkg_version="$(get_local_opencv_pkgconfig_version)"
1888:    export PKG_CONFIG_PATH="$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/pkgconfig:${PKG_CONFIG_PATH:-}"
1889:    export LD_LIBRARY_PATH="$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"
1890:    export CMAKE_PREFIX_PATH="$OPENCV_INSTALL_PREFIX:${CMAKE_PREFIX_PATH:-}"
1891:    export OpenCV_DIR="$OPENCV_INSTALL_PREFIX/lib/cmake/opencv4"

./build-and-install-pins-x64.sh
[INFO] OpenCV version 4.11.0 already available
[INFO] LibXISF API is compatible: /usr/include/libxisf.h
[INFO] Installing .NET 10 SDK
以前に未選択のパッケージ packages-microsoft-prod を選択しています。

以下の追加パッケージがインストールされます:
  aspnetcore-runtime-10.0 aspnetcore-targeting-pack-10.0 dotnet-apphost-pack-10.0 dotnet-host-10.0 dotnet-hostfxr-10.0 dotnet-runtime-10.0 dotnet-sdk-aot-10.0 dotnet-targeting-pack-10.0 dotnet-templates-10.0 liblttng-ust-common1t64
  liblttng-ust-ctl6 liblttng-ust1t64
提案パッケージ:
  aspnetcore-runtime-dbg-10.0 dotnet-runtime-dbg-10.0 dotnet-sdk-dbg-10.0
以下のパッケージが新たにインストールされます:
  aspnetcore-runtime-10.0 aspnetcore-targeting-pack-10.0 dotnet-apphost-pack-10.0 dotnet-host-10.0 dotnet-hostfxr-10.0 dotnet-runtime-10.0 dotnet-sdk-10.0 dotnet-sdk-aot-10.0 dotnet-targeting-pack-10.0 dotnet-templates-10.0
  liblttng-ust-common1t64 liblttng-ust-ctl6 liblttng-ust1t64
アップグレード: 0 個、新規インストール: 13 個、削除: 0 個、保留: 5 個。

[INFO] Toolchain versions

Host:
  Version:      10.0.11
  Architecture: x64
  Commit:       e2f47b0110
  RID:          ubuntu.26.04-x64

.NET SDKs installed:
  10.0.111 [/usr/lib/dotnet/sdk]

.NET runtimes installed:
  Microsoft.AspNetCore.App 10.0.11 [/usr/lib/dotnet/shared/Microsoft.AspNetCore.App]
  Microsoft.NETCore.App 10.0.11 [/usr/lib/dotnet/shared/Microsoft.NETCore.App]

Other architectures found:
  None

Environment variables:
  Not set

global.json file:
  /home/USERNAME/pins/global.json

Learn more:
  https://aka.ms/dotnet/info

Download .NET:
  https://aka.ms/dotnet/download
v22.23.2
10.9.8

fatal: Unable to find refs/remotes/origin/pins revision in submodule path 'Touch-N-Stars'
[WARN] Remote update failed for Touch-N-Stars; falling back to pinned commit
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/ninaAPI

[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/LiveStack
Submodule path 'NINA.Plugins/LiveStack': checked out '1c0d473a57eb60d1e07068ec55c7330eebbaec7f'
Submodule 'nina.plugin.livestack.benchmark/External' (https://github.com/isbeorn/nina.external.git) registered for path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.benchmark/External'
Submodule 'nina.plugin.livestack.test/External' (https://github.com/isbeorn/nina.external.git) registered for path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.test/External'
Cloning into '/home/USERNAME/pins/NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.benchmark/External'...
Cloning into '/home/USERNAME/pins/NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.test/External'...
Submodule path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.benchmark/External': checked out 'de19c6cf64128e93ed78944ddc057ba65fb12c49'
Submodule path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.test/External': checked out 'de19c6cf64128e93ed78944ddc057ba65fb12c49'
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/PolarAlignment
Submodule path 'NINA.Plugins/PolarAlignment': checked out 'bafe381399b2d59dd2189d5d75a48da8f13b06d5'
Submodule path 'NINA.Plugins/PolarAlignment/NINA.Plugins.PolarAlignment.Test/External': checked out 'ee668b326e9106d55c12cae035bdc9db879d7b12'
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/joko.nina.plugins

先にビルド、インストールしたopencv4が認識され、PINSのビルドが進みました。

Naval Observatory Vector Astrometry Software (NOVAS)

海軍天文台ベクトル天体測位ソフトウェア（NOVAS）
バージョン 3.1 Fortran、C、および Python 版NOVAS は現在、Astrophysics Source Code Library で入手可能です。

NOVASは、位置天文学において一般的に必要とされる様々な量を計算するためのルーチンを統合したパッケージです。このパッケージを使用すると、1回または2回のサブルーチンまたは関数の呼び出しで、あらゆる恒星や惑星の瞬間座標を、様々な座標系で算出することができます。
https://aa.usno.navy.mil/software/novas_info

NOVASビルドで止まりました。

du -sh ~/pins/NOVAS31/* 2>/dev/null | sort -h
405G	/home/USERNAME/pins/NOVAS31/cio_ra.bin

cio_ra.binが、405GBは異常に大きなファイルになっています。
異常なcio_ra.binは削除します。

rm -f ~/pins/NOVAS31/cio_ra.bin
df -h ~
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda2       457G   29G  405G   7% /

NOVASの生成処理がなぜ異常に大きくなったのか、見ていきます。

cd ~/pins/NOVAS31
sed -n '35,50p' Makefile

# Build the CIO file utility and run it to generate cio_ra.bin
cio_ra.bin: $(SRCDIR)/cio_file.c $(SRCDIR)/CIO_RA.TXT | $(BUILDDIR)
	@echo "Building cio_file utility..."
	$(CC) $(CFLAGS) -o $(BUILDDIR)/cio_file $(SRCDIR)/cio_file.c $(LDLIBS)
	@echo "Generating cio_ra.bin from CIO_RA.TXT..."
	@if [ -f cio_ra.bin ]; then rm cio_ra.bin; fi
	@cp $(SRCDIR)/CIO_RA.TXT .
	@./$(BUILDDIR)/cio_file > /dev/null
	@rm -f CIO_RA.TXT
	@if [ -f cio_ra.bin ]; then \
		echo "Created cio_ra.bin"; \
	else \
		echo "ERROR: Failed to create cio_ra.bin"; \
		exit 1; \
	fi

CIO_RA.TXT
   ↓
cio_file
   ↓
cio_ra.bin

CIO_RA.TXT のサイズを確認します。そのサイズは、132バイト。

cd ~/pins/NOVAS31

ls -lh CIO_RA.TXT
-rw-rw-r-- 1 USERNAME 132 Sep  7 19:06 CIO_RA.TXT
ls -lh NOVAS31/CIO_RA.TXT
-rw-rw-r-- 1 USERNAME 132 Sep  7 09:07 NOVAS31/CIO_RA.TXT

CIO_RA.TXT が 132 bytes

User’s Guide to NOVAS Version C3.1
Naval Observatory Vector Astrometry Software
https://aa.usno.navy.mil/downloads/novas/NOVAS_C3.1_Guide.pdf?utm_source=chatgpt.com

このガイドによると、CIO_RA.TXT は、
cio_ra * basic Computes true right ascension of the CIO, given TT Julian date
1700～2300年のデータを含み、約7.5 MB あります。そして cio_file が生成する cio_ra.bin は 約2.9 MB になるのが正常らしいです。
こちらのPCにあるデータ量と明らかに違う。。。

CIO_RA.TXTを見てみます。

cd ~/pins/NOVAS31
cat -A CIO_RA.TXT
version https://git-lfs.github.com/spec/v1$
oid sha256:94af0088304f458dbb486b1c072c67bdc506edd8da1d3db722e4ae1dcc4b202d$
size 7671616$

これは NOVASのCIOデータではないようです。
本来のデータ量は、size 7671616、約7MB。
Gitで大きなファイルを扱うための仕組みらしい。ポインタみたいな物かな。。。

LFS 、Git Large File Storage（Git LFS）を見てみます。

git lfs pull を使い、
Git LFSの「ポインタファイル」を見て、対応する本物の大きなファイルをダウンロードし、作業ディレクトリに展開するさせます。

次で、実体を取得できる。

cd ~/pins　###Git LFSはGitリポジトリ単位で動作する
git lfs pull

ects: 100% (2/2), 8.2 MB | 1.7 MB/s

データが取得されたようです。
CIO_RA.TXTを確認します。

wc -c ~/pins/NOVAS31/CIO_RA.TXT
132 /home/USERNAME/pins/NOVAS31/CIO_RA.TXT

少ない。こちらは取得されていないようです。

cd ~/pins
git lfs status
On branch develop
Objects to be pushed to origin/develop:

Objects to be committed:

Objects not staged for commit:

	NINA.Plugins/LiveStack (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/PolarAlignment (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/Touch-N-Stars (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/joko.nina.plugins (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/ninaAPI (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/pins.plugin (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA/External (?: <missing> -> ?: <missing>)
	build-and-install-pins-x64.sh (Git: 8f458de -> File: b52399e)

git lfs ls-files
4338325ad1 * NINA.Test/Autofocus/TestImage_Jelly.xisf
94af008830 * NOVAS31/NOVAS31/CIO_RA.TXT

94af008830 * NOVAS31/NOVAS31/CIO_RA.TXT

NOVAS31/NOVAS31/CIO_RA.TXT なのでディレクトリが一層下だ。

cd ~/pins/NOVAS31
wc -c NOVAS31/CIO_RA.TXT
7671616 NOVAS31/CIO_RA.TXT

以前のビルド生成物を削除します

make clean
rm -rf build libnovas_c.so cio_ra.bin

再ビルドします。

make
log後半
gcc -fPIC -O2 -Wall -std=c99 -c -o build/solsys1.o NOVAS31/solsys1.c
gcc -fPIC -O2 -Wall -std=c99 -c -fPIC -o build/solsys1.pic.o NOVAS31/solsys1.c
gcc -shared -o libnovas_c.so build/cio_file.pic.o build/eph_manager.pic.o build/novas.pic.o build/novascon.pic.o build/nutation.pic.o build/readeph0.pic.o build/solsys1.pic.o -lm
Building cio_file utility...
gcc -fPIC -O2 -Wall -std=c99 -o build/cio_file NOVAS31/cio_file.c -lm
NOVAS31/cio_file.c: In function ‘main’:
NOVAS31/cio_file.c:74:4: warning: ignoring return value of ‘fgets’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
   74 |    fgets (identifier, sizeof(identifier), in_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:88:7: warning: ignoring return value of ‘fscanf’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
   88 |       fscanf (in_file, " %lf %lf ", &jd_tdb, &ra_cio);
      |       ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:159:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  159 |    fread (&jd_beg, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:160:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  160 |    fread (&jd_end, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:161:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  161 |    fread (&t_int, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:162:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  162 |    fread (&n_recs, long_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:164:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  164 |    fread (&jd_1, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:165:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  165 |    fread (&ra_1, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:167:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  167 |    fread (&jd_n, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
NOVAS31/cio_file.c:168:4: warning: ignoring return value of ‘fread’ declared with attribute ‘warn_unused_result’ [-Wunused-result]
  168 |    fread (&ra_n, double_size, (size_t) 1, out_file);
      |    ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Generating cio_ra.bin from CIO_RA.TXT...
Created cio_ra.bin
Built libnovas_c.so
rm build/novas.o build/readeph0.o build/solsys1.o build/novascon.o build/cio_file.o build/nutation.o build/eph_manager.o

ls -lh ~/pins/NOVAS31/cio_ra.bin
-rw-rw-r-- 1 USERNAME USERNAME 2.8M Sep  8 12:42 /home/USERNAME/pins/NOVAS31/cio_ra.bin
ls -lh ~/pins/NOVAS31/libnovas_c.so
-rwxrwxr-x 1 USERNAME USERNAME 201K Sep  8 12:42 /home/USERNAME/pins/NOVAS31/libnovas_c.so

Git LFSで管理されている CIO_RA.TXT の実体が取得されておらず、132バイトのポインタファイルになっていたことが、解決しました。

ここまででの、git状態を見ます。

cd ~/pins
git status --short
 M NINA.Plugins/LiveStack
 M NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron
 M NINA.Plugins/PolarAlignment
 M NINA.Plugins/Touch-N-Stars
 M NINA.Plugins/joko.nina.plugins
 M NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum
 M NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools
 M NINA.Plugins/ninaAPI
 M NINA.Plugins/pins.plugin
 m NINA/External
 M build-and-install-pins-x64.sh
?? NOVAS31/build/
?? NOVAS31/cio_ra.bin
?? NOVAS31/libnovas_c.so
?? artifacts/
?? build-and-install-pins-x64.sh.org

git lfs status
On branch develop
Objects to be pushed to origin/develop:


Objects to be committed:


Objects not staged for commit:

	NINA.Plugins/LiveStack (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/NINA.Joko.Plugin.TenMicron (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/PolarAlignment (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/Touch-N-Stars (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/joko.nina.plugins (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/nina.plugin.orbuculum (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/nina.plugin.phd2tools (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/ninaAPI (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA.Plugins/pins.plugin (?: <missing> -> File: deleted)
	NINA/External (?: <missing> -> ?: <missing>)
	build-and-install-pins-x64.sh (Git: 8f458de -> File: b52399e)

LFS実体が取得済み / 再ビルドは行えました。そして次のエラーが。。。

SDK version: 10.0.400 をインストール

Requested SDK version: 10.0.400

log
Installing libsofa_c.so to ../../../NINA/External/linux-x64/SOFA/
Installed: ../../../NINA/External/linux-x64/SOFA//libsofa_c.so

*** Now type 'make test'  to install the library and run tests ***

[INFO] External bundle populated from repository clone into NINA/External
[INFO] Staging OpenCvSharp Linux runtime from NuGet
The command could not be loaded, possibly because:
  * You intended to execute a .NET application:
      The application 'nuget' does not exist or is not a managed .dll or .exe.
  * You intended to execute a .NET SDK command:
      A compatible .NET SDK was not found.

Requested SDK version: 10.0.400
global.json file: /home/USERNAME/pins/global.json

Installed SDKs:

Install the [10.0.400] .NET SDK or update [/home/USERNAME/pins/global.json] to match an installed SDK.

Learn about SDK resolution:
https://aka.ms/dotnet/sdk-not-found

build-and-install-pins-x64.shにある、”dotnet_10″をインストールしてる部分を確認します。

grep -n -i -E 'dotnet|sdk|10\.0' ~/pins/build-and-install-pins-x64.sh
68:PLUGIN_TARGET_FRAMEWORK="${PLUGIN_TARGET_FRAMEWORK:-net10.0}"
227:    "wandereretasdk|https://github.com/nitr57/WandererETASDK|"
796:  nuget_global_packages="$(dotnet nuget locals global-packages --list | sed -n 's/^global-packages: //p' | head -n 1)"
804:    dotnet restore NINA/NINA.csproj -r "$TARGET_RUNTIME"
817:install_dotnet_10() {
818:  local dotnet_ok="false"
820:  if command -v dotnet >/dev/null 2>&1; then
821:    if dotnet --list-sdks | grep -q '^10\.'; then
822:      dotnet_ok="true"
826:  if [[ "$dotnet_ok" == "true" ]]; then
827:    log ".NET 10 SDK already available"
831:  log "Installing .NET 10 SDK"
844:  run_as_root apt-get install -y dotnet-sdk-10.0
875:  dotnet --info

817:install_dotnet_10() {
818: local dotnet_ok=”false”
820: if command -v dotnet >/dev/null 2>&1; then
821: if dotnet –list-sdks | grep -q ‘^10.’; then
822: dotnet_ok=”true”
826: if [[ “$dotnet_ok” == “true” ]]; then

.NET 10.x SDKが何か1つ入っていれば”OK”良、入っていないならば、
apt-get install -y dotnet-sdk-10.0
これでUbuntu 26.04が用意（リポジトリ）しているSDKがインストールされました。

でも、~/pins/global.jsonは、”10.0.400″を要求します。

cat global.json
{
  "sdk": {
    "version": "10.0.400",
    "rollForward": "latestPatch"
  }
}

SDK 10.0.400インストール スクリプトを使用

インストール スクリプトを使用するか、バイナリを抽出して linux に.NETをインストールする
https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/core/install/linux-scripted-manual
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/core/install/linux-scripted-manual?utm_source=chatgpt.com

公式のインストールスクリプトを取得します。

cd /tmp
wget https://dot.net/v1/dotnet-install.sh -O dotnet-install.sh
chmod +x ./dotnet-install.sh

dotnet-install スクリプト リファレンス
https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/core/tools/dotnet-install-script
バージョンとインストール先の指定は、こちらに案内されています。

10.0.400を指定します。

/tmp/dotnet-install.sh --version 10.0.400 --install-dir "$HOME/.dotnet"

/tmp/dotnet-install.sh --version 10.0.400 --install-dir "$HOME/.dotnet"
dotnet-install: Attempting to download using primary link https://builds.dotnet.microsoft.com/dotnet/Sdk/10.0.400/dotnet-sdk-10.0.400-linux-x64.tar.gz
dotnet-install: Remote file https://builds.dotnet.microsoft.com/dotnet/Sdk/10.0.400/dotnet-sdk-10.0.400-linux-x64.tar.gz size is 240133692 bytes.
dotnet-install: Extracting archive from https://builds.dotnet.microsoft.com/dotnet/Sdk/10.0.400/dotnet-sdk-10.0.400-linux-x64.tar.gz
dotnet-install: Downloaded file size is 240133692 bytes.
dotnet-install: The remote and local file sizes are equal.
dotnet-install: Installed version is 10.0.400
dotnet-install: Adding to current process PATH: `/home/USERNAME/.dotnet`. Note: This change will be visible only when sourcing script.
dotnet-install: Note that the script does not resolve dependencies during installation.
dotnet-install: To check the list of dependencies, go to https://learn.microsoft.com/dotnet/core/install, select your operating system and check the "Dependencies" section.
dotnet-install: Installation finished successfully.

インストール後に次を行います。

$HOME/.dotnet/dotnet --list-sdks
10.0.400 [/home/USERNAME/.dotnet/sdk/10.0.400]

パスを通します。
PINSスクリプト内の dotnet コマンドにも10.0.400を使わせるため、シェルでPATHを変更します。

export PATH="$HOME/.dotnet:$PATH"

export PATH="$HOME/.dotnet:$PATH"
 which dotnet
/home/USERNAME/.dotnet/dotnet
dotnet --version
10.0.400

PINSビルド再開

上記パスを通したシェルで行います。

cd ~/pins
./build-and-install-pins-x64.sh

[INFO] OpenCV version 4.11.0 already available
[INFO] LibXISF API is compatible: /usr/include/libxisf.h
[INFO] .NET 10 SDK already available
[INFO] Node.js 22 already available
[INFO] Toolchain versions
.NET SDK:
 Version:           10.0.400
 Commit:            14fbf8d527
 Workload version:  10.0.400-manifests.330ea142
 MSBuild version:   18.9.6+14fbf8d52

.NET SDKs installed:
  10.0.400 [/home/USERNAME/.dotnet/sdk]

.NET runtimes installed:
  Microsoft.AspNetCore.App 10.0.11 [/home/USERNAME/.dotnet/shared/Microsoft.AspNetCore.App]
  Microsoft.NETCore.App 10.0.11 [/home/USERNAME/.dotnet/shared/Microsoft.NETCore.App]

[WARN] Remote update failed for Touch-N-Stars; falling back to pinned commit
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/ninaAPI
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/Touch-N-Stars
fatal: Unable to find refs/remotes/origin/main revision in submodule path 'NINA.Plugins/Touch-N-Stars'
[WARN] Remote update failed for NINA.Plugins/Touch-N-Stars; falling back to pinned commit
Submodule path 'NINA.Plugins/Touch-N-Stars': checked out '23f08d5fc14421e9f42cf2d9e27981e49fc4bb8e'
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/LiveStack
Submodule 'nina.plugin.livestack.benchmark/External' (https://github.com/isbeorn/nina.external.git) registered for path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.benchmark/External'
Submodule 'nina.plugin.livestack.test/External' (https://github.com/isbeorn/nina.external.git) registered for path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.test/External'
Cloning into '/home/USERNAME/pins/NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.benchmark/External'...
Cloning into '/home/USERNAME/pins/NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.test/External'...
Submodule path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.benchmark/External': checked out 'de19c6cf64128e93ed78944ddc057ba65fb12c49'
Submodule path 'NINA.Plugins/LiveStack/nina.plugin.livestack.test/External': checked out 'de19c6cf64128e93ed78944ddc057ba65fb12c49'
[INFO] Updating submodule NINA.Plugins/PolarAlignment
Submodule 'NINA.Plugins.PolarAlignment.Test/External' (https://bitbucket.org/Isbeorn/nina.external.git) registered for path 'NINA.Plugins/PolarAlignment/NINA.Plugins.PolarAlignment.Test/External'
Cloning into '/home/USERNAME/pins/NINA.Plugins/PolarAlignment/NINA.Plugins.PolarAlignment.Test/External'...

.NET SDKs installed:
10.0.400 [/home/USERNAME/.dotnet/sdk]
ここで認識されています。

pinsdaemon エラー

pinsdaemon は、PINS本体とは別のバックグラウンドサービス（daemon）です。
ログを見る限り、主に PINSのシステム管理・アップデート関連を担当するコンポーネントのようです。

以下のパッケージは「削除」されます:
  pinsdaemon
アップグレード: 0 個、新規インストール: 0 個、削除: 1 個、保留: 21 個。
1 個のパッケージが完全にインストールまたは削除されていません。
この操作後に追加で 0 B のディスク容量が消費されます。
(データベースを読み込んでいます ... 現在 229731 個のファイルとディレクトリがインストールされています。)
pinsdaemon (1.0.6-1788846944) を削除しています ...
dpkg: 警告: pinsdaemon の削除中、ディレクトリ '/usr/local/bin' が空でないため削除できませんでした
(データベースを読み込んでいます ... 現在 229706 個のファイルとディレクトリがインストールされています。)
.../pins_3.3.0.1057-nightly+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins (3.3.0.1057-nightly+1788846944) で (3.3.0.1057-nightly+1788846944 に) 上書き展開しています ...
以前に未選択のパッケージ pinsdaemon を選択しています。
.../pinsdaemon_1.0.6-1788846944_amd64.deb を展開する準備をしています ...
pinsdaemon (1.0.6-1788846944) を展開しています...
.../pins-wandereretasdk_3.3.0.1057-nightly+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-wandereretasdk (3.3.0.1057-nightly+1788846944) で (3.3.0.1057-nightly+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-joko_4.0.0.17+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-joko (4.0.0.17+1788846944) で (4.0.0.17+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-tenmicron_3.0.0.13+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-tenmicron (3.0.0.13+1788846944) で (3.0.0.13+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-livestack_1.0.1.2+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-livestack (1.0.1.2+1788846944) で (1.0.1.2+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-ninaapi_2.2.15.2+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-ninaapi (2.2.15.2+1788846944) で (2.2.15.2+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-orbuculum_2.0.0.2+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-orbuculum (2.0.0.2+1788846944) で (2.0.0.2+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-phd2tools_1.0.5.3+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-phd2tools (1.0.5.3+1788846944) で (1.0.5.3+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-polaralignment_2.2.3.4+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-polaralignment (2.2.3.4+1788846944) で (2.2.3.4+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-touch-n-stars_1.4.0.1+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-touch-n-stars (1.4.0.1+1788846944) で (1.4.0.1+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../pins-plugin-pins_1.0.3.0+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
pins-plugin-pins (1.0.3.0+1788846944) で (1.0.3.0+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../indi-bin_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
indi-bin (2.1.9+1788846944) で (2.1.9+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../libindi1_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
libindi1 (2.1.9+1788846944) で (2.1.9+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../libindi-data_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
libindi-data (2.1.9+1788846944) で (2.1.9+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../libindi-dev_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
libindi-dev (2.1.9+1788846944) で (2.1.9+1788846944 に) 上書き展開しています ...
.../phd2_2.6.14-1788846974_amd64.deb を展開する準備をしています ...
phd2 (2.6.14-1788846974) で (2.6.14-1788846974 に) 上書き展開しています ...

dpkg: 依存関係の問題により pinsdaemon の設定ができません:
 pinsdaemon は以下に依存 (depends) します: python3-venv ...しかし:
  パッケージ python3-venv はまだインストールされていません。
 pinsdaemon は以下に依存 (depends) します: wireless-tools ...しかし:
  パッケージ wireless-tools はまだインストールされていません。
 pinsdaemon は以下に依存 (depends) します: raspi-config ...しかし:
  パッケージ raspi-config はまだインストールされていません。

dpkg: パッケージ pinsdaemon の処理中にエラーが発生しました (--install):
 依存関係の問題 - 設定を見送ります
pins-wandereretasdk (3.3.0.1057-nightly+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-joko (4.0.0.17+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-tenmicron (3.0.0.13+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-livestack (1.0.1.2+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-ninaapi (2.2.15.2+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-orbuculum (2.0.0.2+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-phd2tools (1.0.5.3+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-polaralignment (2.2.3.4+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-touch-n-stars (1.4.0.1+1788846944) を設定しています ...
pins-plugin-pins (1.0.3.0+1788846944) を設定しています ...
libindi1 (2.1.9+1788846944) を設定しています ...
libindi-data (2.1.9+1788846944) を設定しています ...
libindi-dev (2.1.9+1788846944) を設定しています ...
phd2 (2.6.14-1788846974) を設定しています ...
indi-bin (2.1.9+1788846944) を設定しています ...
libc-bin (2.43-2ubuntu2.3) のトリガを処理しています ...
gnome-menus (3.38.1-1ubuntu1) のトリガを処理しています ...
desktop-file-utils (0.28-1build1) のトリガを処理しています ...
処理中にエラーが発生しました:
 pinsdaemon

pinsdaemon は以下に依存:
python3-venv
wireless-tools
raspi-config
特に raspi-config が依存に入っているため、Raspberry Pi環境を想定した機能を含んでいることが分かります。

次のパッケージは入っています。
pins
pins-wandereretasdk
pins-plugin-joko
pins-plugin-tenmicron
pins-plugin-livestack
pins-plugin-ninaapi
pins-plugin-orbuculum
pins-plugin-phd2tools
pins-plugin-polaralignment
pins-plugin-touch-n-stars
pins-plugin-pins
indi-bin
libindi1
libindi-data
libindi-dev
phd2

build-and-install-pins-x64.sh の pinsdaemon を作っている箇所を見てみる。

grep -n -i -C 5 'pinsdaemon' ~/pins/build-and-install-pins-x64.sh
221-    "orbuculum|https://github.com/nitr57/nina.plugin.orbuculum|"
222-    "polaralignment|https://github.com/nitr57/nina.plugin.polaralignment|"
223-    "livestack|https://github.com/nitr57/nina.plugin.livestack|"
224-    "tenmicron|https://github.com/nitr57/NINA.Joko.Plugin.TenMicron|"
225-    "pins-plugin|https://github.com/nitr57/pins.plugin|"
226:    "pinsdaemon|https://github.com/Touch-N-Stars/pinsdaemon|"
227-    "wandereretasdk|https://github.com/nitr57/WandererETASDK|"
228-    "touch-frontend|https://github.com/Touch-N-Stars/Touch-N-Stars|develop"
229-  )
230-
231-  local item
--
1146-  ) > "$CORE_EXCLUDES_FILE"
1147-
1148-  log "Built core package: $deb_path"
1149-}
1150-
1151:build_pinsdaemon_package() {
1152:  log "Building pinsdaemon package"
1153-
1154:  rm -rf pinsdaemon
1155:  git clone https://github.com/Touch-N-Stars/pinsdaemon pinsdaemon
1156-
1157:  pushd pinsdaemon >/dev/null
1158:  mkdir -p build/opt/pinsdaemon
1159-  mkdir -p build/usr/local/bin
1160-  mkdir -p build/etc/systemd/system
1161-  mkdir -p build/etc/sudoers.d
1162-  mkdir -p build/home/$TARGET_USER/pins-scripts
1163-  mkdir -p build/lib/udev/rules.d
1164-  mkdir -p build/DEBIAN
1165-
1166:  cp -r app build/opt/pinsdaemon/
1167:  cp requirements.txt build/opt/pinsdaemon/
1168:  cp README.md build/opt/pinsdaemon/
1169-
1170-  cp scripts/system-upgrade.sh build/usr/local/bin/
1171-  cp scripts/manage-samba.sh build/usr/local/bin/
1172-  cp scripts/wifi-connect.sh build/usr/local/bin/
1173-  cp scripts/wifi-automanage.py build/usr/local/bin/
--
1186-  chmod 755 build/DEBIAN/postinst
1187-  chmod 755 build/DEBIAN/prerm
1188-
1189-  local base_version
1190-  base_version="$(grep '^Version:' packaging/DEBIAN/control | awk '{print $2}')"
1191:  [[ -n "$base_version" ]] || fail "Unable to parse pinsdaemon base version"
1192-
1193-  local full_version="${base_version}-${BUILD_NUMBER}"
1194-  sed -i -E "s/^Version:.*/Version: ${full_version}/" build/DEBIAN/control
1195-  sed -i -E "s/^Architecture:.*/Architecture: ${DEB_ARCH}/" build/DEBIAN/control
1196-
1197:  local deb_path="../artifacts/pinsdaemon_${full_version}_${DEB_ARCH}.deb"
1198-  dpkg-deb --root-owner-group --build build "$deb_path"
1199-  sha256sum "$deb_path" > "$deb_path.sha256"
1200-  record_built_deb "$deb_path"
1201-
1202-  popd >/dev/null
1203-
1204:  log "Built pinsdaemon package"
1205-}
1206-
1207-build_wandereretasdk_package() {
1208-  log "Building WandererETASDK package"
1209-
--
2132-  populate_external_bundle
2133-  stage_opencvsharp_runtime_from_nuget
2134-
2135-  determine_versions
2136-  build_core_pins_package
2137:  build_pinsdaemon_package
2138-  build_wandereretasdk_package
2139-  build_plugins
2140-  build_indi_debian_packages
2141-  build_phd2_package
2142-  if is_truthy "$CREATE_FIRMWARE_BUNDLE"; then

“pinsdaemon|https://github.com/Touch-N-Stars/pinsdaemon|”
ここでGitHubから取得しています。
build_pinsdaemon_package() {
で .deb を作っています。

pinsdaemon の DEBIAN/control を見て、どの依存関係を要求しているのかを確認します。

grep -n -E '^(Package|Version|Architecture|Depends|Recommends):' \
  ~/pins/pinsdaemon/packaging/DEBIAN/control
1:Package: pinsdaemon
2:Version: 1.0.6
5:Architecture: arm64
7:Depends: python3, python3-venv, sudo, bash, util-linux, network-manager, wireless-tools, unzip, usbutils, rfkill, iw, iputils-ping, avahi-daemon, raspi-config, locales, keyboard-configuration

raspi-config はRaspberry Pi用の設定ツールで、公式リポジトリの実装にもPiのアーキテクチャ・ボード判定が入っています。

公式リポジトリ
https://github.com/RPi-Distro/raspi-config/blob/trixie/raspi-config?utm_source=chatgpt.com

Raspberry Pi固有の機能は不要なので、今回はpinsdaemonの機能は除外します。

build_pinsdaemon_package の呼び出しをスキップさせる

pinsdaemonの機能は除外します。

build_pinsdaemon_package の呼び出しだけを、x86_64ではスキップさせます。

  determine_versions
  build_core_pins_package
  # pinsdaemon is Raspberry Pi/ARM64-specific; skip on x86_64
  if [[ "$DEB_ARCH" == "arm64" ]]; then
    build_pinsdaemon_package
  fi
  build_wandereretasdk_package
  build_plugins
  build_indi_debian_packages
  build_phd2_package
  if is_truthy "$CREATE_FIRMWARE_BUNDLE"; then
    create_firmware_bundle
  else
    log "Skipping firmware bundle zip creation"
  fi
  install_built_packages
  setup_runtime_prerequisites
  save_successful_build_state

  print_summary
}

nano build-and-install-pins-x64.sh

変更前：

build_core_pins_package
build_pinsdaemon_package
build_wandereretasdk_package

変更後：

build_core_pins_package
# pinsdaemon is Raspberry Pi/ARM64-specific; skip on x86_64
if [[ "$DEB_ARCH" == "arm64" ]]; then
  build_pinsdaemon_package
fi
build_wandereretasdk_package

スクリプトが「作成済み .deb を全部インストール」する仕組みなので、
以前作った、artifacts/pinsdaemon_1.0.6-….debパッケージをインストールするかもしれません。
そこで、今回生成された pinsdaemon のdebだけを削除します。

rm -f artifacts/pinsdaemon_*.deb
rm -f artifacts/pinsdaemon_*.deb.sha256

ビルドを再実行

パッケージリストを読み込んでいます... 完了
依存関係ツリーを作成しています... 完了        
状態情報を読み取っています... 完了

これらを直すためには 'apt --fix-broken install' を実行する必要があるかもしれません。
以下のパッケージには満たせない依存関係があります:
 pinsdaemon : 依存: python3-venv しかし、インストールされようとしていません
              依存: wireless-tools しかし、インストールすることができません
              依存: raspi-config しかし、インストールされようとしていません
E: 未解決の依存関係です。'apt --fix-broken install' を実行してみてください (または解法を明示してください)。

dpkg -l pinsdaemon
+-- Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold
|+- Status=Not/Inst/Conf-files/Unpacked/halF-conf/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend
||+ Err?=(none)/Reinst-required (Status,Err: uppercase=bad)
||| 名前           バージョン       アーキテクチ 説明
+++-==============-================-============-=================================
iU  pinsdaemon     1.0.6-1788846944 amd64        System Upgrade API Daemon

pinsdaemon を使わないので、削除します。pinsdaemon を先に除去します。

sudo dpkg --remove --force-remove-reinstreq pinsdaemon
sudo dpkg --configure -a
sudo apt --fix-broken install

sudo dpkg –configure -a ：システム内で未完了となっている全ての設定を自動で片付ける。ソフトウェアのアップデート中にエラーが起きたときの修復手順です。

dpkg -l pinsdaemon
dpkg-query: pinsdaemon に一致するパッケージが見つかりません

./build-and-install-pins-x64.sh　を行います。

PHD2エラー

phd2をビルド時に、libindiが見つからないと言ってます。

-- Using system's libindi
-- Checking for module 'libindi'
--   Package 'libindi' not found
CMake Error at cmake_modules/FindINDI.cmake:136 (message):
  INDI not found.  Please install INDI and try again.
Call Stack (most recent call first):
  thirdparty/thirdparty.cmake:487 (find_package)
  CMakeLists.txt:125 (include)

==> CMakeCache.txt <==
# This is the CMakeCache file.
# For build in directory: /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/src/phd2/obj-x86_64-linux-gnu
# It was generated by CMake: /usr/bin/cmake
# You can edit this file to change values found and used by cmake.
# If you do not want to change any of the values, simply exit the editor.
# If you do want to change a value, simply edit, save, and exit the editor.
# The syntax for the file is as follows:

dpkg -l | grep -E 'libindi|indi-bin'
ii  indi-bin                                        2.1.9+1788846944                           amd64        INDI core library, server, and drivers built from upstream v2.1.9
ii  libindi-data                                    2.1.9+1788846944                           amd64        INDI shared data files built from upstream v2.1.9
ii  libindi-dev                                     2.1.9                                      all          Dummy libindi-dev package (local build)
ii  libindi1                                        2.1.9+1788846944                           amd64        INDI runtime shared libraries built from upstream v2.1.9

ii libindi-dev 2.1.9 all Dummy libindi-dev package (local build)
ダミーバージョンになってます。（なんでやねん）

なぜダミーを作るのか、見てみます。

grep -Rni "libindi-dev" ~/pins/build-and-install-pins-x64.sh
1698:    echo "Package: libindi-dev"
1705:    echo "Replaces: libindi-dev (<< $INDI_VERSION)"
1717:  local dev_output="artifacts/libindi-dev_${package_version}_${DEB_ARCH}_${RELEASE_DATE}.deb"
1814:  local equivs_dir="/tmp/libindi-dev-equivs"
1822:Package: libindi-dev
1826:Description: Dummy libindi-dev package (local build)
1833:  run_as_root dpkg -i "$equivs_dir/libindi-dev_${PHD2_INDI_VERSION}_all.deb"

grep -Rni "Dummy libindi-dev" ~/pins ~/pins-build-src 2>/dev/null
/home/USERNAME/pins/artifacts/src/phd2/.github/workflows/build-arm64-deb.yml:84:          Description: Dummy libindi-dev package (CI)
/home/USERNAME/pins/build-and-install-pins-x64.sh.bak:1826:Description: Dummy libindi-dev package (local build)
/home/USERNAME/pins/build-and-install-pins-x64.sh.org:1821:Description: Dummy libindi-dev package (local build)
/home/USERNAME/pins/build-and-install-pins-x64.sh:1826:Description: Dummy libindi-dev package (local build)
/home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/src/phd2/.github/workflows/build-arm64-deb.yml:84:          Description: Dummy libindi-dev package (CI)
/home/USERNAME/pins-build-src/build-and-install-pins-x64.sh:1821:Description: Dummy libindi-dev package (local build)

1826行目にあります。

PHD2 のビルド
↓
「libindi-dev が必要」と言われる
↓
equivs でダミー libindi-dev を作る
↓
依存関係だけ満たす

しかし、既にスクリプト自身が、
artifacts/libindi-dev_2.1.9+1788846944_amd64.deb
という本物の開発パッケージを生成しています。

ダミーを作る部分を訂正します。

sed -n '1790,1840p' ~/pins/build-and-install-pins-x64.sh

    if [ -f /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources ]; then \
      sed -i 's/^Types: deb$/Types: deb deb-src/' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources; \
    elif [ -f /etc/apt/sources.list.d/debian.sources ]; then \
      sed -i 's/^Types: deb$/Types: deb deb-src/' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources; \
    elif [ -f /etc/apt/sources.list ]; then \
      sed -i '/^deb /p; s/^deb /deb-src /' /etc/apt/sources.list; \
    fi"
  run_as_root apt-get update

  local projects_home
  projects_home="${HOME}/Projects"
  mkdir -p "$projects_home" "$projects_home/build"

  local indi_core_src="$projects_home/indi-core"
  local indi_core_build="$projects_home/build/indi-core"
  rm -rf "$indi_core_src" "$indi_core_build"
  git clone --depth 1 --branch "v$PHD2_INDI_VERSION" https://github.com/indilib/indi.git "$indi_core_src"
  cmake -S "$indi_core_src" -B "$indi_core_build" \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  cmake --build "$indi_core_build" --parallel "$(nproc)"
  run_as_root cmake --install "$indi_core_build"
  run_as_root ldconfig

  local equivs_dir="/tmp/libindi-dev-equivs"
  rm -rf "$equivs_dir"
  mkdir -p "$equivs_dir"
  cat > "$equivs_dir/control" <<EOF
Section: misc
Priority: optional
Standards-Version: 4.7.0

Package: libindi-dev
Version: ${PHD2_INDI_VERSION}
Maintainer: Local Builder <builder@local>
Architecture: all
Description: Dummy libindi-dev package (local build)
 Dummy package to satisfy Build-Depends when INDI is built from source.
EOF
  (
    cd "$equivs_dir"
    equivs-build control
  )
  run_as_root dpkg -i "$equivs_dir/libindi-dev_${PHD2_INDI_VERSION}_all.deb"

  (
    cd "$phd2_src"
    run_as_root mk-build-deps --install --remove \
      --tool "apt-get -o Debug::pkgProblemResolver=yes --no-install-recommends -y" \
      debian/control
  )

  local equivs_dir="/tmp/libindi-dev-equivs"
  rm -rf "$equivs_dir"
  mkdir -p "$equivs_dir"
  cat > "$equivs_dir/control" <<EOF
Section: misc
Priority: optional
Standards-Version: 4.7.0

Package: libindi-dev
Version: ${PHD2_INDI_VERSION}
Maintainer: Local Builder <builder@local>
Architecture: all
Description: Dummy libindi-dev package (local build)
 Dummy package to satisfy Build-Depends when INDI is built from source.
EOF

この部分で、PHD2 のビルド依存を満たすために、わざとダミーの libindi-dev を作っています。
そして、ダミーをインストールしています。

  run_as_root dpkg -i "$equivs_dir/libindi-dev_${PHD2_INDI_VERSION}_all.deb"

ダミーではなく、
artifacts/libindi-dev_2.1.9+1788846944_amd64.deb
をインストールするように変更するべきです。

./build-and-install-pins-x64.shを変更します。

変更前：

  cmake --build "$indi_core_build" --parallel "$(nproc)"
  run_as_root cmake --install "$indi_core_build"
  run_as_root ldconfig

  local equivs_dir="/tmp/libindi-dev-equivs"
  rm -rf "$equivs_dir"
  mkdir -p "$equivs_dir"
  cat > "$equivs_dir/control" <<EOF
Section: misc
Priority: optional
Standards-Version: 4.7.0

Package: libindi-dev
Version: ${PHD2_INDI_VERSION}
Maintainer: Local Builder <builder@local>
Architecture: all
Description: Dummy libindi-dev package (local build)
 Dummy package to satisfy Build-Depends when INDI is built from source.
EOF
  (
    cd "$equivs_dir"
    equivs-build control
  )
  run_as_root dpkg -i "$equivs_dir/libindi-dev_${PHD2_INDI_VERSION}_all.deb"

  (
    cd "$phd2_src"
    run_as_root mk-build-deps --install --remove \
      --tool "apt-get -o Debug::pkgProblemResolver=yes --no-install-recommends -y" \
      debian/control
  )

変更後：上記ブロック以下に変更します。

  cmake --build "$indi_core_build" --parallel "$(nproc)"
  run_as_root cmake --install "$indi_core_build"
  run_as_root ldconfig

  local libindi_dev_deb
  libindi_dev_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi-dev_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
  [[ -n "$libindi_dev_deb" ]] || fail "libindi-dev package not found"

  run_as_root dpkg -i "$libindi_dev_deb"

  (
    cd "$phd2_src"
    run_as_root mk-build-deps --install --remove \
      --tool "apt-get -o Debug::pkgProblemResolver=yes --no-install-recommends -y" \
      debian/control
  )

PHD2 のビルド部分には、
必要な依存パッケージを揃える処理を加えます。

sudo dpkg --remove libindi-dev
dpkg: 依存関係の問題により、libindi-dev の削除ができません:
 phd2-build-deps は以下に依存 (depends) します: libindi-dev (>= 2.0).

dpkg: パッケージ libindi-dev の処理中にエラーが発生しました (--remove):
 依存関係の問題 - 削除しません
処理中にエラーが発生しました:
 libindi-dev

sudo dpkg --remove phd2-build-deps
sudo dpkg --remove libindi-dev

確認します。

dpkg -l libindi-dev
dpkg-query: libindi-dev に一致するパッケージが見つかりません

./build-and-install-pins-x64.sh再実行

libindi-dev のバージョンが libindi1 と一致しない

以前に未選択のパッケージ libindi-dev を選択しています。
(データベースを読み込んでいます ... 現在 229568 個のファイルとディレクトリがインストールされています。)
.../libindi-dev_2.1.9+1788858200_amd64_08092026.deb を展開する準備をしています ...
libindi-dev (2.1.9+1788858200) を展開しています...
dpkg: 依存関係の問題により libindi-dev の設定ができません:
 libindi-dev は以下に依存 (depends) します: libindi1 (= 2.1.9+1788858200) ...しかし:
  システム上の libindi1 のバージョンは 2.1.9+1788846944 です。

dpkg: パッケージ libindi-dev の処理中にエラーが発生しました (--install):
 依存関係の問題 - 設定を見送ります
処理中にエラーが発生しました:
 libindi-dev

libindi-dev のバージョンが libindi1 と一致していません。
build_indi_debian_packages
↓
libindi1 = 2.1.9+1788846944
libindi-dev = 2.1.9+1788858200libindi1 が古い

dpkg -l | grep -E '^ii  (libindi1|libindi-dev|indi-bin|libindi-data)'
ii  indi-bin                                        2.1.9+1788846944                           amd64        INDI core library, server, and drivers built from upstream v2.1.9
ii  libindi-data                                    2.1.9+1788846944                           amd64        INDI shared data files built from upstream v2.1.9
ii  libindi1                                        2.1.9+1788846944                           amd64        INDI runtime shared libraries built from upstream v2.1.9

あら、そろってる。。。でも、

ls -l artifacts/indi-bin_*.deb
ls -l artifacts/libindi1_*.deb
ls -l artifacts/libindi-data_*.deb
ls -l artifacts/libindi-dev_*.deb

artifacts/indi-bin_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb
artifacts/libindi1_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb
artifacts/libindi-data_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb
artifacts/libindi-dev_2.1.9+1788846944_amd64_08092026.deb

古い libindi-dev が残っていたのではなく、build_phd2_package が別の libindi-dev を拾っています。

dpkg -l libindi-dev
+-- Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold
|+- Status=Not/Inst/Conf-files/Unpacked/halF-conf/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend
||+ Err?=(none)/Reinst-required (Status,Err: uppercase=bad)
||| 名前           バージョン       アーキテクチ 説明
+++-==============-================-============-======================================================================
iU  libindi-dev    2.1.9+1788858200 amd64        INDI development headers and build metadata built from upstream v2.1.9

iU の意味は、
i = インストールする。
U = Unpacked（展開済み）だが、設定（configure）されていない。

古い iU を削除します。
依存関係で phd2-build-deps が残っていると削除できないので、

sudo dpkg --remove phd2-build-deps
sudo dpkg --remove libindi-dev

古い3パッケージを、新しいビルドでまとめて置き換えます。
再実行前にやること：

sudo dpkg --remove phd2-build-deps 2>/dev/null || true
sudo dpkg --remove libindi-dev 2>/dev/null || true

既存の古い INDI パッケージも削除します。

sudo dpkg --remove indi-bin libindi1 libindi-data

削除を確認します。

dpkg -l | grep -E '^ii  (indi-bin|libindi1|libindi-data|libindi-dev)'
何も表示がなければ、削除できている。

スクリプトを再実行

./build-and-install-pins-x64.sh

build_phd2_package() を修正

dpkg: 依存関係の問題により libindi-dev の設定ができません:
 libindi-dev は以下に依存 (depends) します: libindi1 (= 2.1.9+1788864166) ...しかし:
  パッケージ libindi1 はまだインストールされていません。

libindi1を入れてから、libindi-devをインストールするはずが、逆になっています。

build-and-install-pins-x64.shにある1814行付近、
local libindi1_deb
run_as_root dpkg -i “$libindi1_deb”
追加します。

  cmake --build "$indi_core_build" --parallel "$(nproc)"
  run_as_root cmake --install "$indi_core_build"
  run_as_root ldconfig

  local libindi1_deb
  libindi1_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi1_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
  [[ -n "$libindi1_deb" ]] || fail "libindi1 package not found"
  
  local libindi_dev_deb
  libindi_dev_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi-dev_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
  [[ -n "$libindi_dev_deb" ]] || fail "libindi-dev package not found"

  run_as_root dpkg -i "$libindi1_deb"
  run_as_root dpkg -i "$libindi_dev_deb"

  (
    cd "$phd2_src"
    run_as_root mk-build-deps --install --remove \
      --tool "apt-get -o Debug::pkgProblemResolver=yes --no-install-recommends -y" \
      debian/control
  )

エラー
zip はすでに最新バージョン (3.0-15ubuntu3) です。
zlib1g-dev はすでに最新バージョン (1:1.3.dfsg+really1.3.1-1ubuntu3.1) です。
これらを直すためには 'apt --fix-broken install' を実行する必要があるかもしれません。
以下のパッケージには満たせない依存関係があります:
 libindi-dev : 依存: libindi1 (= 2.1.9+1788864166) しかし、インストールすることができません
E: 未解決の依存関係です。'apt --fix-broken install' を実行してみてください (または解法を明示してください)。

grep -n -A20 -B5 'local libindi1_deb' ~/pins/build-and-install-pins-x64.sh
1809-    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
1810-  cmake --build "$indi_core_build" --parallel "$(nproc)"
1811-  run_as_root cmake --install "$indi_core_build"
1812-  run_as_root ldconfig
1813-
1814:  local libindi1_deb
1815-  libindi1_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi1_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
1816-  [[ -n "$libindi1_deb" ]] || fail "libindi1 package not found"
1817-  
1818-  local libindi_dev_deb
1819-  libindi_dev_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi-dev_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
1820-  [[ -n "$libindi_dev_deb" ]] || fail "libindi-dev package not found"
1821-
1822-  run_as_root dpkg -i "$libindi1_deb"
1823-  run_as_root dpkg -i "$libindi_dev_deb"
1824-
1825-  (
1826-    cd "$phd2_src"
1827-    run_as_root mk-build-deps --install --remove \
1828-      --tool "apt-get -o Debug::pkgProblemResolver=yes --no-install-recommends -y" \
1829-      debian/control
1830-  )
1831-
1832-  ensure_opencv_required_version
1833-
1834-  if is_truthy "$PHD2_BUILD_INDI_3RDPARTY"; then

この2行が変更対象です。
libindi1_deb=”$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name “libindi1_*_${DEB_ARCH}_*.deb” | sort -V | tail -1)”

libindi_dev_deb=”$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name “libindi-dev_*_${DEB_ARCH}_*.deb” | sort -V | tail -1)”

*でバージョンを指定しているため、artifacts に古い .deb が残っていると、それを拾う可能性があります。

1814〜1823行を置き換え

変更前：

  local libindi1_deb
  libindi1_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi1_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
  [[ -n "$libindi1_deb" ]] || fail "libindi1 package not found"
  
  local libindi_dev_deb
  libindi_dev_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f -name "libindi-dev_*_${DEB_ARCH}_*.deb" | sort -V | tail -1)"
  [[ -n "$libindi_dev_deb" ]] || fail "libindi-dev package not found"

  run_as_root dpkg -i "$libindi1_deb"
  run_as_root dpkg -i "$libindi_dev_deb"

変更後：

  local libindi_package_version="${INDI_VERSION}+${BUILD_NUMBER}"

  local libindi1_deb
  libindi1_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f \
    -name "libindi1_${libindi_package_version}_${DEB_ARCH}_*.deb" \
    | head -1)"
  [[ -n "$libindi1_deb" ]] || fail "libindi1 package not found: version=$libindi_package_version"

  local libindi_dev_deb
  libindi_dev_deb="$(find artifacts -maxdepth 1 -type f \
    -name "libindi-dev_${libindi_package_version}_${DEB_ARCH}_*.deb" \
    | head -1)"
  [[ -n "$libindi_dev_deb" ]] || fail "libindi-dev package not found: version=$libindi_package_version"

  run_as_root dpkg -i "$libindi1_deb"
  run_as_root dpkg -i "$libindi_dev_deb"

一度クリーンにして再実行します。

sudo dpkg --remove libindi-dev

古いindi debを削除します。

rm -f artifacts/indi-bin_*.deb
rm -f artifacts/libindi1_*.deb
rm -f artifacts/libindi-data_*.deb
rm -f artifacts/libindi-dev_*.deb

削除確認

dpkg -l | grep -E '^ii  (libindi1|libindi-dev|indi-bin|libindi-data)'

PINSビルドインストール、再開

./build-and-install-pins-x64.sh

[INFO] PHD2 service auto-start disabled (set PHD2_AUTOSTART_SERVICE=true to enable)
[INFO] Installed 16 package(s)
[INFO] Applying runtime prerequisites from BUILD_PINS.md
[INFO] Setting up Offline Sky Map Cache (FramingAssistantCache)
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed  Time    Time    Time   Current
                                 Dload  Upload  Total   Spent   Left   Speed
  0  3.28G   0  5.75M   0      0 223.6k      0 4:16:39   00:26 4:16:13 376.2k

3.28 GB の Offline Sky Map Cache をダウンロード中なので、中座します。
4時間くらいかかるかな。Zzz………

インストールログ。パスワード入力を求められていたようだ。

[INFO] PHD2 service auto-start disabled (set PHD2_AUTOSTART_SERVICE=true to enable)
[INFO] Installed 16 package(s)
[INFO] Applying runtime prerequisites from BUILD_PINS.md
[INFO] Setting up Offline Sky Map Cache (FramingAssistantCache)
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed  Time    Time    Time   Current
                                 Dload  Upload  Total   Spent   Left   Speed
100  3.28G 100  3.28G   0      0 471.4k      0 2:01:45 2:01:45         434.7k
[sudo: authenticate] パスワード: 
sudo: timed out
[INFO] FramingAssistant cache installed at: /home/USERNAME/.local/share/NINA/FramingAssistantCache
[INFO] Setting up ASTAP
[sudo: authenticate] パスワード: 
sudo: timed out
[sudo: authenticate] パスワード: 
sudo: timed out
[WARN] ASTAP not found in apt and ASTAP_CLI_SOURCE is not set
[WARN] Set ASTAP_CLI_SOURCE to a local astap_cli binary to install manually
[WARN] Failed to set up ASTAP
[WARN] Runtime setup completed with 1 warning(s)
[INFO] Build and install completed

Release: v08092026-1788872749
Artifacts:
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/indi-bin_2.1.9+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/libindi1_2.1.9+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/libindi-data_2.1.9+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/libindi-dev_2.1.9+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/phd2_2.6.14-1788872779_amd64.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/pins_3.3.0.1057-nightly+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/pins-wandereretasdk_3.3.0.1057-nightly+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-joko_4.0.0.17+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-livestack_1.0.1.2+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-ninaapi_2.2.15.2+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-orbuculum_2.0.0.2+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-phd2tools_1.0.5.3+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-pins_1.0.3.0+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-polaralignment_2.2.3.4+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-tenmicron_3.0.0.13+1788872749_amd64_08092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-touch-n-stars_1.4.0.1+1788872749_amd64_08092026.deb

indi関連を確認します。

dpkg -l | grep -E '^ii  (libindi1|libindi-dev|indi-bin|libindi-data)'
ii  indi-bin      2.1.9+1788872749  amd64    INDI core library, server, and drivers built from upstream v2.1.9
ii  libindi-data  2.1.9+1788872749  amd64    INDI shared data files built from upstream v2.1.9
ii  libindi-dev   2.1.9+1788872749  amd64    INDI development headers and build metadata built from upstream v2.1.9
ii  libindi1      2.1.9+1788872749  amd64    INDI runtime shared libraries built from upstream v2.1.9

pkg-config --modversion libindi
2.1.9

INDI liblary 関連はインストールできました。

ASTAP 落ち穂ひろい

次は、寝ていた間にパスワードを入力できずに、時間切れになってしまった、ASTAPをインストールし直します。

[WARN] ASTAP not found in apt and ASTAP_CLI_SOURCE is not set
[WARN] Set ASTAP_CLI_SOURCE to a local astap_cli binary to install manually
[WARN] Failed to set up ASTAP
[WARN] Runtime setup completed with 1 warning(s)
[INFO] Build and install completed

ASTAP は、天体画像のプレートソルビング（Plate Solving）を行うソフトウェアです。
ASTAP は、N.I.N.Aでのプレートソルビングを行います。天体の導入と、修正を行います。

sudo -v

vオプション：-v(validate) 保存された認証情報（タイムスタンプ）を更新します。
パスワードを入力しておきます。sudoがパスワード入力を一定時間、持っているらしいです。

ビルドインストールスクリプトを再開

./build-and-install-pins-x64.sh

1時間経つと無効になるらしく、パスワード入力を行いました。

ダウンロードにかかる時間を見計らって、ダウンロード状況を見ました。なんともアナログな対応

[INFO] PHD2 service auto-start disabled (set PHD2_AUTOSTART_SERVICE=true to enable)
[INFO] Installed 16 package(s)
[INFO] Applying runtime prerequisites from BUILD_PINS.md
[INFO] Setting up Offline Sky Map Cache (FramingAssistantCache)
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed  Time    Time    Time   Current
                                 Dload  Upload  Total   Spent   Left   Speed
100  3.28G 100  3.28G   0      0 652.5k      0 1:27:58 1:27:58         602.5k
[sudo: authenticate] パスワード:          
[INFO] FramingAssistant cache installed at: /home/USERNAME/.local/share/NINA/FramingAssistantCache
[INFO] Setting up ASTAP
ヒット:1 https://deb.nodesource.com/node_22.x nodistro InRelease
ヒット:2 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute InRelease                                                                                                             
ヒット:3 http://security.ubuntu.com/ubuntu resolute-security InRelease                                                                                                      
取得:4 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute-updates InRelease [137 kB]
取得:5 https://packages.microsoft.com/ubuntu/26.04/prod resolute InRelease [3,964 B]
取得:6 https://packages.microsoft.com/ubuntu/26.04/prod resolute/main amd64 Packages [54.4 kB]
取得:7 https://packages.microsoft.com/ubuntu/26.04/prod resolute/main arm64 Packages [47.3 kB]
ヒット:8 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute-backports InRelease
取得:9 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute-updates/main Sources [298 kB]
取得:10 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute-updates/main amd64 Packages [601 kB]
取得:11 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute-updates/universe amd64 Packages [268 kB]
1,410 kB を 3秒 で取得しました (464 kB/s)                   
パッケージリストを読み込んでいます... 完了
パッケージリストを読み込んでいます... 完了
依存関係ツリーを作成しています... 完了        
状態情報を読み取っています... 完了        
Solving dependencies... 完了
以下の追加パッケージがインストールされます:
  libqt5pas1 libqt5printsupport5t64 libqt5x11extras5 libraw-bin
以下のパッケージが新たにインストールされます:
  astap libqt5pas1 libqt5printsupport5t64 libqt5x11extras5 libraw-bin
アップグレード: 0 個、新規インストール: 5 個、削除: 0 個、保留: 53 個。
4,390 kB のアーカイブを取得する必要があります。
この操作後に追加で 14.4 MB のディスク容量が消費されます。
取得:1 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute/universe amd64 libqt5printsupport5t64 amd64 5.15.18+dfsg-1ubuntu1 [209 kB]
取得:2 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute/universe amd64 libqt5x11extras5 amd64 5.15.18-1 [11.0 kB]
取得:3 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute/universe amd64 libqt5pas1 amd64 4.4+dfsg-1 [521 kB]
取得:4 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute-updates/universe amd64 libraw-bin amd64 0.21.5b-1ubuntu1.1 [50.2 kB]
取得:5 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu resolute/universe amd64 astap amd64 2024.11.13-1 [3,599 kB]
4,390 kB を 3秒 で取得しました (1,415 kB/s)
以前に未選択のパッケージ libqt5printsupport5t64:amd64 を選択しています。
(データベースを読み込んでいます ... 現在 229706 個のファイルとディレクトリがインストールされています。)
.../libqt5printsupport5t64_5.15.18+dfsg-1ubuntu1_amd64.deb を展開する準備をしています ...
libqt5printsupport5t64:amd64 (5.15.18+dfsg-1ubuntu1) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ libqt5x11extras5:amd64 を選択しています。
.../libqt5x11extras5_5.15.18-1_amd64.deb を展開する準備をしています ...
libqt5x11extras5:amd64 (5.15.18-1) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ libqt5pas1:amd64 を選択しています。
.../libqt5pas1_4.4+dfsg-1_amd64.deb を展開する準備をしています ...
libqt5pas1:amd64 (4.4+dfsg-1) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ libraw-bin を選択しています。
.../libraw-bin_0.21.5b-1ubuntu1.1_amd64.deb を展開する準備をしています ...
libraw-bin (0.21.5b-1ubuntu1.1) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ astap を選択しています。
.../astap_2024.11.13-1_amd64.deb を展開する準備をしています ...
astap (2024.11.13-1) を展開しています...
libraw-bin (0.21.5b-1ubuntu1.1) を設定しています ...
libqt5x11extras5:amd64 (5.15.18-1) を設定しています ...
libqt5printsupport5t64:amd64 (5.15.18+dfsg-1ubuntu1) を設定しています ...
libqt5pas1:amd64 (4.4+dfsg-1) を設定しています ...
astap (2024.11.13-1) を設定しています ...
libc-bin (2.43-2ubuntu2.3) のトリガを処理しています ...
[INFO] ASTAP available at: /usr/bin/astap
[WARN] ASTAP star database files are still required and must be installed separately
[INFO] Runtime prerequisites setup completed
[INFO] Build and install completed

Release: v09092026-1788910328
Artifacts:
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/indi-bin_2.1.9+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/libindi1_2.1.9+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/libindi-data_2.1.9+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/libindi-dev_2.1.9+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/phd2_2.6.14-1788910358_amd64.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/pins_3.3.0.1057-nightly+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/pins-wandereretasdk_3.3.0.1057-nightly+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-joko_4.0.0.17+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-livestack_1.0.1.2+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-ninaapi_2.2.15.2+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-orbuculum_2.0.0.2+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-phd2tools_1.0.5.3+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-pins_1.0.3.0+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-polaralignment_2.2.3.4+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-tenmicron_3.0.0.13+1788910328_amd64_09092026.deb
  - /home/USERNAME/pins-build-src/artifacts/plugins/pins-plugin-touch-n-stars_1.4.0.1+1788910328_amd64_09092026.deb

インストール完了！！　ようやく。。。

使い方は？

PCのブラウザから、

http://127.0.0.1:5000

http://NINA PC アドレス:5000

これで各種設定が行えるようです。

NINA/PINS にどう接続して使うかを確認します。ポートを見ます。
この作業を初めたら、「N.I.N.Aをコマンドで単独に起動できる」と思い込んでしまった。

systemctl list-units --type=service | grep -Ei 'pins|nina|touch|stars'
  pins.service   loaded active running NINA Service

ps aux | grep -Ei 'pins|nina|touch' | grep -v grep
USERNAME    434153  2.3  1.1 69040056 349192 ?     Ssl  08:55   2:16 /home/USERNAME/pins/NINA

ポート番号が、サイトの一番下にある。。。
https://touch-n-stars.eu/
5000辺りを使うのかな、見てみます。NINA APIなどはネット検索しました。

sudo ss -lntp | grep -E 'NINA|pins|dotnet|1888|5000'
LISTEN 0      512          0.0.0.0:4782      0.0.0.0:*    users:(("NINA",pid=434153,fd=382))        
LISTEN 0      500                *:5000            *:*    users:(("NINA",pid=434153,fd=452))        
LISTEN 0      500                *:1889            *:*    users:(("NINA",pid=434153,fd=499))        
LISTEN 0      500                *:1888            *:*    users:(("NINA",pid=434153,fd=421))

NINA（PID 434153）は、4つのポートで待ち受け中です。
ポート ：状態 　　：用途
4782 ：LISTEN ：NINA内部/デバイス通信など
5000 ：LISTEN ：Webインターフェース
1888 ：LISTEN ：NINA API
1889 ：LISTEN ：API関連の別エンドポイント等

PCのブラウザから、

http://127.0.0.1:5000

http://NINA PC アドレス:5000

Setup Assistant が表示されました。

5000番でWebサービスが正常に動いていることを確認します。

curl -I http://127.0.0.1:5000
HTTP/1.1 200 OK
Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS
Access-Control-Allow-Headers: Content-Type, Authorization, X-Suppress-Toast-404, X-Requested-With, X-Bahtinov-Metadata
Access-Control-Allow-Origin: *
Vary: Accept-Encoding
Content-Encoding: identity
ETag: "ACp3sQIO3wgPA4AAAAAAAA"
Last-Modified: Tue, 08 Sep 2026 23:41:24 GMT
Cache-Control: max-age=0, must-revalidate
Accept-Ranges: bytes
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Server: EmbedIO/3.5.2
Date: Wed, 09 Sep 2026 03:02:59 GMT
Content-Length: 0
Connection: keep-alive
Keep-Alive: timeout=15,max=100

NINAプロセスにGUIがある構成なのか、Web版として動かしている構成なのかを確認します。

file /home/USERNAME/pins/NINA
/home/USERNAME/pins/NINA: ELF 64-bit LSB pie executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linux 3.2.0, BuildID[sha1]=93c65abf3ff66427178d065d36972e8969f06f4e, stripped

インストールされているパッケージを確認

dpkg -l | grep -E '^ii.*pins'
ii  pins                                            3.3.0.1057-nightly+1788910328              amd64        Pins build for Ubuntu x64
ii  pins-plugin-joko                                4.0.0.17+1788910328                        amd64        NINA plugin package for joko.nina.plugins
ii  pins-plugin-livestack                           1.0.1.2+1788910328                         amd64        NINA plugin package for LiveStack
ii  pins-plugin-ninaapi                             2.2.15.2+1788910328                        amd64        NINA plugin package for ninaAPI
ii  pins-plugin-orbuculum                           2.0.0.2+1788910328                         amd64        NINA plugin package for Orbuculum
ii  pins-plugin-phd2tools                           1.0.5.3+1788910328                         amd64        NINA plugin package for Phd2 Tools
ii  pins-plugin-pins                                1.0.3.0+1788910328                         amd64        NINA plugin package for pins.plugin
ii  pins-plugin-polaralignment                      2.2.3.4+1788910328                         amd64        NINA plugin package for PolarAlignment
ii  pins-plugin-tenmicron                           3.0.0.13+1788910328                        amd64        NINA plugin package for NINA.Joko.Plugin.TenMicron
ii  pins-plugin-touch-n-stars                       1.4.0.1+1788910328                         amd64        NINA plugin package for Touch-N-Stars
ii  pins-wandereretasdk                             3.3.0.1057-nightly+1788910328              amd64        WandererETA SDK shared library package

pkg -L pins 2>/dev/null | head -100
/.
/etc
/etc/systemd
/etc/systemd/system
/etc/systemd/system/pins.service
/home
/home/USERNAME
/home/USERNAME/pins
/home/USERNAME/pins/.install_path
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Alpaca.Device.dll
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Alpaca.dll
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Com.dll
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Common.dll
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Exceptions.dll
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Tools.dll
/home/USERNAME/pins/Accord.Math.Core.dll
/home/USERNAME/pins/Accord.Math.dll
/home/USERNAME/pins/Accord.Statistics.dll
/home/USERNAME/pins/Accord.dll
/home/USERNAME/pins/Accord.dll.config
/home/USERNAME/pins/AsyncEnumerable.dll
/home/USERNAME/pins/Castle.Core.AsyncInterceptor.dll
/home/USERNAME/pins/Castle.Core.dll
/home/USERNAME/pins/CommandLine.dll
/home/USERNAME/pins/CommunityToolkit.Mvvm.dll
/home/USERNAME/pins/CsvHelper.dll
/home/USERNAME/pins/Database
/home/USERNAME/pins/Database/Initial
/home/USERNAME/pins/Database/Initial/initial_data.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Initial/initial_schema.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/1.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/10.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/11.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/12.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/13.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/14.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/15.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/16.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/2.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/3.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/5.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/6.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/7.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/8.sql
/home/USERNAME/pins/Database/Migration/9.sql
/home/USERNAME/pins/EntityFramework.SqlServer.dll
/home/USERNAME/pins/EntityFramework.dll
/home/USERNAME/pins/ExtendedNumerics.BigDecimal.dll
/home/USERNAME/pins/External
/home/USERNAME/pins/External/.git
/home/USERNAME/pins/External/.git/HEAD
/home/USERNAME/pins/External/.git/config
/home/USERNAME/pins/External/.git/description
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/applypatch-msg.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/commit-msg.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/fsmonitor-watchman.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/post-checkout
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/post-commit
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/post-merge
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/post-update.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-applypatch.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-commit.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-merge-commit.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-push
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-push.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-rebase.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/pre-receive.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/prepare-commit-msg.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/push-to-checkout.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/sendemail-validate.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/hooks/update.sample
/home/USERNAME/pins/External/.git/index
/home/USERNAME/pins/External/.git/info
/home/USERNAME/pins/External/.git/info/exclude
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/incomplete
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/06
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/06/f9
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/06/f9/06f9da829af05e280a01c9566677883bb9af42385b7af82acc018b8ccd347765
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/18
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/18/19
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/18/19/18191689141077cd31f58a294838bb9650908a02cb423eff60a81cbda0b18efc
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/1d
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/1d/b4
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/1d/b4/1db4dac54f2a2dd4588c6f2f6ce75d41bbfeb6bf58034e317253911c628c1e6c
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/29
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/29/6b
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/29/6b/296b1a044cdfbc1a7f82f08c28aefd60f25761aa188916e26eab46281c02595a
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/2b
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/2b/de
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/2b/de/2bde7d5e84caac944356543ff5cf6755564664bf07834418ede708d1de243172
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/32
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/32/ff
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/32/ff/32ff8f1e702b93ee2a7537e5399f1a2a26a9e51f0752d11f914de8293ae66a0b
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/3c
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/3c/b5
/home/USERNAME/pins/External/.git/lfs/objects/3c/b5/3cb59e2d6cb7dbefb2d87c3b5b25654207ceee18b285f52d4e8edaeb2ffb6548

PINSの実行ファイルを探します。

find /home/USERNAME/pins -maxdepth 2 -type f -executable -printf '%p\n'
/home/USERNAME/pins/System.AppContext.dll
/home/USERNAME/pins/System.Security.Cryptography.OpenSsl.dll
/home/USERNAME/pins/System.Runtime.InteropServices.dll
/home/USERNAME/pins/System.Xml.XPath.XDocument.dll
/home/USERNAME/pins/System.Data.SQLite.dll
/home/USERNAME/pins/System.Configuration.ConfigurationManager.dll
/home/USERNAME/pins/System.Linq.Queryable.dll
/home/USERNAME/pins/Accord.Math.Core.dll
/home/USERNAME/pins/System.Formats.Cbor.dll
/home/USERNAME/pins/System.Net.Security.dll
/home/USERNAME/pins/System.Runtime.Serialization.Xml.dll
/home/USERNAME/pins/System.ValueTuple.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.Extensions.Configuration.Json.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.Win32.Registry.dll
/home/USERNAME/pins/System.Data.DataSetExtensions.dll
/home/USERNAME/pins/System.Memory.dll
/home/USERNAME/pins/zh-Hans/Microsoft.CodeAnalysis.CSharp.resources.dll
/home/USERNAME/pins/zh-Hans/Microsoft.CodeAnalysis.resources.dll
/home/USERNAME/pins/System.Core.dll
/home/USERNAME/pins/System.Reflection.Emit.Lightweight.dll
/home/USERNAME/pins/ASCOM.Exceptions.dll
/home/USERNAME/pins/System.Threading.Timer.dll
/home/USERNAME/pins/System.Web.dll
/home/USERNAME/pins/System.Private.Xml.dll
/home/USERNAME/pins/System.Diagnostics.Process.dll
/home/USERNAME/pins/System.Net.WebSockets.WebSocketProtocol.dll
/home/USERNAME/pins/System.Net.Requests.dll
/home/USERNAME/pins/Nito.AsyncEx.Tasks.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Transport.Sockets.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.Razor.dll
/home/USERNAME/pins/System.Net.Ping.dll
/home/USERNAME/pins/Nito.Cancellation.dll
/home/USERNAME/pins/de/Microsoft.CodeAnalysis.CSharp.resources.dll
/home/USERNAME/pins/de/Microsoft.CodeAnalysis.resources.dll
/home/USERNAME/pins/System.Collections.dll
/home/USERNAME/pins/Parlot.dll
/home/USERNAME/pins/System.Threading.Overlapped.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.SignalR.Common.dll
/home/USERNAME/pins/System.Resources.ResourceManager.dll
/home/USERNAME/pins/build-and-install-pins-x64.sh.after-phd2
/home/USERNAME/pins/System.ObjectModel.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.Extensions.FileProviders.Abstractions.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.Extensions.Caching.Memory.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.Hosting.Server.Abstractions.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.Razor.Runtime.dll
/home/USERNAME/pins/System.ComponentModel.Primitives.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.SignalR.dll
/home/USERNAME/pins/Swashbuckle.AspNetCore.Swagger.dll
/home/USERNAME/pins/ru/Microsoft.CodeAnalysis.CSharp.resources.dll
/home/USERNAME/pins/ru/Microsoft.CodeAnalysis.resources.dll
/home/USERNAME/pins/System.Diagnostics.FileVersionInfo.dll
/home/USERNAME/pins/System.Security.Cryptography.Xml.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.Extensions.Diagnostics.dll
/home/USERNAME/pins/System.Runtime.Loader.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.Extensions.FileSystemGlobbing.dll
/home/USERNAME/pins/AsyncEnumerable.dll
/home/USERNAME/pins/System.Net.NameResolution.dll
/home/USERNAME/pins/Microsoft.CodeAnalysis.CSharp.dll
/home/USERNAME/pins/System.Security.Cryptography.Pkcs.dll
/home/USERNAME/pins/System.Diagnostics.Tracing.dll
/home/USERNAME/pins/libSystem.IO.Ports.Native.so
/home/USERNAME/pins/Microsoft.AspNetCore.Mvc.Localization.dll
/home/USERNAME/pins/NINA

単純に、/home/USERNAME/pins/NINA　でした。

~/pins$ ./NINA

コアダンプします

2026-09-09T12:29:09.8032|INFO|Program.cs|<Main>$|78|Launched with command line arguments: /home/USERNAME/pins/NINA.dll
2026-09-09T12:29:09.9222|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libudev.so.1
2026-09-09T12:29:09.9239|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libhidapi-hidraw.so
2026-09-09T12:29:09.9241|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libusb-1.0.so.0
2026-09-09T12:29:09.9604|INFO|INDIClient.cs|KillExistingServer|1501|Killed existing indiserver processes
2026-09-09T12:29:09.9611|INFO|INDIClient.cs|CreateFifo|1424|FIFO already exists: /tmp/indiFIFO
2026-09-09T12:29:09.9619|INFO|INDIClient.cs|StartServerInFifoMode|1368|INDI server started in FIFO mode with PID 445854, port: 7624, using FIFO: /tmp/indiFIFO
2026-09-09T12:29:09.9677|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|61|DllLoader: Loading bundled library: /home/USERNAME/pins/External/linux-x64/SOFA/libsofa_c.so
2026-09-09T12:29:10.0758|INFO|INDIClient.cs|Connect|153|Connected to INDI server
2026-09-09T12:29:10.0760|INFO|INDIClient.cs|StartServerInFifoMode|1399|Connected to INDI server on attempt 1
2026-09-09T12:29:10.5237|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|61|DllLoader: Loading bundled library: /home/USERNAME/pins/External/linux-x64/NOVAS/libnovas_c.so
2026-09-09T12:29:10.5493|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libatikcameras.so
2026-09-09T12:29:10.5558|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libASICamera2.so
2026-09-09T12:29:10.5596|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libNitecrawlerSDK.so
2026-09-09T12:29:10.5599|ERROR|DllLoader.cs|LoadDllFromAbsolutePath|137|DllLoader failed to load library libNitecrawlerSDK.so: Unknown error
2026-09-09T12:29:10.5610|ERROR|RotatorChooserVM.cs|GetEquipment|56
System.DllNotFoundException: Unable to load shared library 'libNitecrawlerSDK.so' or one of its dependencies. In order to help diagnose loading problems, consider using a tool like strace. If you're using glibc, consider setting the LD_DEBUG environment variable: 
/home/USERNAME/pins/libNitecrawlerSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/liblibNitecrawlerSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/libNitecrawlerSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/liblibNitecrawlerSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory

   at Nitecrawler.NitecrawlerSDK.NCRotatorScan(Int32& number, Int32[] ids)
   at Nitecrawler.NitecrawlerSDK.ScanRotators(Int32& number, Int32[] ids) in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA.Equipment/SDK/RotatorSDKs/NitecrawlerSDK/NitecrawlerSDK.cs:line 294
   at NINA.WPF.Base.ViewModel.Equipment.Rotator.RotatorChooserVM.GetEquipment() in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA.WPF.Base/ViewModel/Equipment/Rotator/RotatorChooserVM.cs:line 47
2026-09-09T12:29:10.5643|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libWandererRotatorSDK.so
2026-09-09T12:29:10.5644|ERROR|DllLoader.cs|LoadDllFromAbsolutePath|137|DllLoader failed to load library libWandererRotatorSDK.so: libWandererRotatorSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
2026-09-09T12:29:10.5645|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libWandererCoverSDK.so
2026-09-09T12:29:10.5646|ERROR|DllLoader.cs|LoadDllFromAbsolutePath|137|DllLoader failed to load library libWandererCoverSDK.so: libWandererCoverSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
2026-09-09T12:29:10.5649|ERROR|RotatorChooserVM.cs|GetEquipment|78|Failed to scan for WandererRotators: System.DllNotFoundException: Unable to load shared library 'libWandererRotatorSDK.so' or one of its dependencies. In order to help diagnose loading problems, consider using a tool like strace. If you're using glibc, consider setting the LD_DEBUG environment variable: 
/home/USRNAME/pins/libWandererRotatorSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/liblibWandererRotatorSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/libWandererRotatorSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/liblibWandererRotatorSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory

   at Wanderer.WandererRotatorSDK.WRRotatorScan(Int32& number, Int32[] ids)
   at Wanderer.WandererRotatorSDK.RotatorScan(Int32& number, Int32[] ids) in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA.Equipment/SDK/RotatorSDKs/WandererRotatorSDK/WandererRotatorSDK.cs:line 139
   at NINA.WPF.Base.ViewModel.Equipment.Rotator.RotatorChooserVM.GetEquipment() in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA.WPF.Base/ViewModel/Equipment/Rotator/RotatorChooserVM.cs:line 64
2026-09-09T12:29:10.5656|ERROR|FlatDeviceChooserVM.cs|GetEquipment|60|Failed to scan for WandererCovers: System.DllNotFoundException: Unable to load shared library 'libWandererCoverSDK.so' or one of its dependencies. In order to help diagnose loading problems, consider using a tool like strace. If you're using glibc, consider setting the LD_DEBUG environment variable: 
/home/USRNAME/pins/libWandererCoverSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/liblibWandererCoverSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/libWandererCoverSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USRNAME/pins/liblibWandererCoverSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory

   at Wanderer.WandererCoverSDK.WCCoverScan(Int32& number, Int32[] ids)
   at Wanderer.WandererCoverSDK.CoverScan(Int32& number, Int32[] ids) in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA.Equipment/SDK/FlatDeviceSDKs/WandererCoverSDK/WandererCoverSDK.cs:line 129
   at NINA.WPF.Base.ViewModel.Equipment.FlatDevice.FlatDeviceChooserVM.GetEquipment() in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA.WPF.Base/ViewModel/Equipment/FlatDevice/FlatDeviceChooserVM.cs:line 46
2026-09-09T12:29:10.5737|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|61|Found 0 ASI Cameras
2026-09-09T12:29:10.5741|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libaltaircam.so
2026-09-09T12:29:10.5841|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libqhyccd.so
2026-09-09T12:29:10.5949|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|76|Found 0 Altair Cameras
2026-09-09T12:29:10.5950|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|91|Found 0 Atik Cameras
-- qhyccd.cpp param
QHYCCD|QHYCCD.CPP|InitQHYCCDResource()|START
QHYCCD|QHYCCD.CPP|InitQHYCCDResource|auto_detect_camera:false,call InitQHYCCDResourceInside
QHYCCD|QHYCCD.CPP|InitQHYCCDResourceInside|START
2026-09-09T12:29:10.5999|INFO|Program.cs|<Main>$|131|Server fully initialized and running.
QHYCCD|QHYCCD.CPP|libusb_version 1.0.29.11953
QHYCCD|QHYCCD.CPP|libusb_init(libqhyccd_context) called...
QHYCCD|QHYCCD.CPP|InitQHYCCDResourceInside|numdev set to 0
QHYCCD|QHYCCD.CPP|InitQHYCCDResourceInside|END
************************** config file path  26.2.1.12 svn: 1  ************************************
QHYCCD|QHYCCD.CPP|InitQHYCCDResource|Load ini filePath = /home/USRNAME/pins  fileName = qhyccd.ini
2026-09-09T12:29:10.6190|INFO|UsbDeviceWatcher.cs|Stop|42|USB Device Watcher stopped
Unhandled exception. System.IO.IOException: Failed to bind to address http://0.0.0.0:4782: address already in use.
 ---> Microsoft.AspNetCore.Connections.AddressInUseException: Address already in use
 ---> System.Net.Sockets.SocketException (98): Address already in use
   at System.Net.Sockets.Socket.UpdateStatusAfterSocketErrorAndThrowException(SocketError error, Boolean disconnectOnFailure, String callerName)
   at System.Net.Sockets.Socket.DoBind(EndPoint endPointSnapshot, SocketAddress socketAddress)
   at System.Net.Sockets.Socket.Bind(EndPoint localEP)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Transport.Sockets.SocketTransportOptions.CreateDefaultBoundListenSocket(EndPoint endpoint)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Transport.Sockets.SocketConnectionListener.Bind()
   --- End of inner exception stack trace ---
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Transport.Sockets.SocketConnectionListener.Bind()
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Transport.Sockets.SocketTransportFactory.BindAsync(EndPoint endpoint, CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.Internal.Infrastructure.TransportManager.BindAsync(EndPoint endPoint, ConnectionDelegate connectionDelegate, EndpointConfig endpointConfig, CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.KestrelServerImpl.<>c__DisplayClass28_0`1.<<StartAsync>g__OnBind|0>d.MoveNext()
--- End of stack trace from previous location ---
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.Internal.AddressBinder.BindEndpointAsync(ListenOptions endpoint, AddressBindContext context, CancellationToken cancellationToken)
   --- End of inner exception stack trace ---
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.Internal.AddressBinder.BindEndpointAsync(ListenOptions endpoint, AddressBindContext context, CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.ListenOptions.BindAsync(AddressBindContext context, CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.Internal.AddressBinder.EndpointsStrategy.BindAsync(AddressBindContext context, CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.KestrelServerImpl.BindAsync(CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.KestrelServerImpl.StartAsync[TContext](IHttpApplication`1 application, CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.AspNetCore.Hosting.GenericWebHostService.StartAsync(CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.Extensions.Hosting.Internal.Host.<StartAsync>b__14_1(IHostedService service, CancellationToken token)
   at Microsoft.Extensions.Hosting.Internal.Host.ForeachService[T](IEnumerable`1 services, CancellationToken token, Boolean concurrent, Boolean abortOnFirstException, List`1 exceptions, Func`3 operation)
   at Microsoft.Extensions.Hosting.Internal.Host.StartAsync(CancellationToken cancellationToken)
   at Microsoft.Extensions.Hosting.HostingAbstractionsHostExtensions.RunAsync(IHost host, CancellationToken token)
   at Microsoft.Extensions.Hosting.HostingAbstractionsHostExtensions.RunAsync(IHost host, CancellationToken token)
   at Microsoft.Extensions.Hosting.HostingAbstractionsHostExtensions.Run(IHost host)
   at Program.<Main>$(String[] args) in /home/USRNAME/pins-build-src/NINA/Program.cs:line 154
中止                     (コアダンプ) ./NINA

System.IO.IOException: Failed to bind to address http://0.0.0.0:4782: address already in use.
...
SocketException (98): Address already in use

既に何かのプロセスが、ポート4782を使ってるようです。調べます。

sudo ss -ltnp 'sport = :4782'
[sudo: authenticate] パスワード:          
State   Recv-Q   Send-Q   Local Address:Port   Peer Address:Port       Process
LISTEN    　 0      512         0.0.0.0:4782          0.0.0.0:*        users:

(("NINA",pid=434153,fd=382))

NINAがすでに使っている模様です。ブラウザに表示させているプロセスかな？

ps aux | grep -i '[N]INA'
USERNAME   434153  2.2  1.3 69173980 415112 ?    Ssl  08:55   5:00 /home/USRNAME/pins/NINA

止めます。

kill 434153

~/pins$ ./NINA

コアダンプするので、調べます。

sudo ss -ltnp 'sport = :4782'
State　　 Recv-   Send-Q    Local Address:Port   Peer Address:Port     Process
LISTEN       0       512          0.0.0.0:4782            0.0.0.0:*                    users:(("NINA",pid=446716,fd=375))

PID 446716 の NINA が4782を使っている。

PID 446716は何かな？

ps -fp 446716
UID          PID    PPID  C STIME TTY          TIME CMD
USERNAME    446716       1  3 12:42 ?        00:00:15 /home/USERNAME/pins/NINA

readlink -f /proc/446716/exe
/home/USERNAME/pins/NINA

pgrep -a -f 'NINA|NINA.dll'
446716 /home/USERNAME/pins/NINA

NINAが起動途中ですでに4782を開いているが、別の処理でもう一度4782を開こうとしているらしい。

NINAを終了し、4782ポートを見てます

kill 446716
sudo ss -ltnp 'sport = :4782'
State   Recv-Q  Send-Q    Local Address:Port   Peer Address:Port    Process
LISTEN  　   0     512          0.0.0.0:4782           0.0.0.0:*    users:(("NINA",pid=447228,fd=377))

NINAは別のプロセスに監視されていて、終了すると自動再起動されています。

systemd登録されているかもしれません。見てみます。

systemctl list-units --type=service --all | grep -i nina
  pins.service        loaded    active   running NINA Service

pins.service が NINAをsystemdサービスとして常駐、自動再起動させています。

sudo systemctl status pins.service
[sudo: authenticate] パスワード:          
● pins.service - NINA Service
     Loaded: loaded (/etc/systemd/system/pins.service; enabled; preset: enabled)
     Active: active (running) since Wed 2026-09-09 12:53:12 JST; 18min ago
 Invocation: 5f43ce878bb14399981177d51f6f1149
   Main PID: 447228 (NINA)
      Tasks: 35 (limit: 36763)
     Memory: 189.5M (peak: 191M)
        CPU: 31.537s
     CGroup: /system.slice/pins.service
             ├─447228 /home/USRNAME/pins/NINA
             └─447243 indiserver -v -p 7624 -m 1000 -f /tmp/indiFIFO

 9月 09 12:53:19 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:19.4883|INFO|SafetyMonitorChooserVM.cs|GetEquipment|74|Found 0 INDI Safety Monitors
 9月 09 12:53:19 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:19.4901|INFO|FilterWheelChooserVM.cs|GetEquipment|279|Found 1 Alpaca Filter Wheels
 9月 09 12:53:19 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:19.9883|INFO|DomeChooserVM.cs|GetEquipment|70|Found 0 INDI Domes
 9月 09 12:53:19 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:19.9894|INFO|FocuserChooserVM.cs|GetEquipment|137|Found 1 Alpaca Focusers
 9月 09 12:53:20 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:20.4889|INFO|SwitchChooserVM.cs|GetEquipment|75|Found 0 INDI Switch Hubs
 9月 09 12:53:20 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:20.4902|INFO|WeatherDataChooserVM.cs|GetEquipment|70|Found 1 Alpaca Observing Conditions
 9月 09 12:53:20 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:20.9917|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|259|Found 1 Alpaca Cameras
 9月 09 12:53:20 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:20.9942|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libgphoto2.so
 9月 09 12:53:20 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:20.9947|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libgphoto2_port.so
 9月 09 12:53:21 a7g NINA[447228]: 2026-09-09T12:53:21.0380|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|267|Found 0 libgphoto2 Cameras

pins.serviceの内容を見てみます。

sudo systemctl cat pins.service
[sudo: authenticate] パスワード:          
# /etc/systemd/system/pins.service
[Unit]
Description=NINA Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
Environment="LD_LIBRARY_PATH=/opt/opencvsharp/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu"
ExecStart=/home/USERNAME/pins/NINA
WorkingDirectory=/home/USERNAME/pins/
User=USERNAME
Group=USERNAME
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Restart=always
この行があるので、killしてもNINA Serviceが再起動されます。

いったんsystemd版を止めて、ポート4782が空いたことを確認し、~/pins$ ./NINA を用い、
NINAを表示させます。

sudo systemctl stop pins.service
sudo ss -ltnp 'sport = :4782'
~/pins$ ./NINA

2026-09-09T14:11:09.7789|ERROR|FocuserChooserVM.cs|GetEquipment|117
System.DllNotFoundException: Unable to load shared library 'libNitecrawlerSDK.so' or one of its dependencies. In order to help diagnose loading problems, consider using a tool like strace. If you're using glibc, consider setting the LD_DEBUG environment variable: 
/home/USERNAME/pins/libNitecrawlerSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USERNAME/pins/liblibNitecrawlerSDK.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USERNAME/pins/libNitecrawlerSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory
/home/USERNAME/pins/liblibNitecrawlerSDK.so.so: cannot open shared object file: No such file or directory

   at Nitecrawler.NitecrawlerSDK.NCFocuserScan(Int32& number, Int32[] ids)
   at Nitecrawler.NitecrawlerSDK.ScanFocusers(Int32& number, Int32[] ids) in /home/USERNAME/pins-build-src/NINA.Equipment/SDK/RotatorSDKs/NitecrawlerSDK/NitecrawlerSDK.cs:line 268
   at NINA.WPF.Base.ViewModel.Equipment.Focuser.FocuserChooserVM.GetEquipment() in /home/USERNAME/pins-build-src/NINA.WPF.Base/ViewModel/Equipment/Focuser/FocuserChooserVM.cs:line 108
2026-09-09T14:11:09.7796|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|235|Found 1 Hocus Focus Cameras
2026-09-09T14:11:09.7799|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|235|Found 1 Hocus Focus Cameras
2026-09-09T14:11:09.7831|INFO|SwitchChooserVM.cs|GetEquipment|48|Found 0 PINS.PowerBox Switch Hubs
2026-09-09T14:11:09.7857|INFO|WeatherDataChooserVM.cs|GetEquipment|46|Found 0 PINS.MeteoStation Weather Data
2026-09-09T14:11:09.7940|INFO|SwitchChooserVM.cs|GetEquipment|48|Found 0 PINS.PowerBox Switch Hubs
2026-09-09T14:11:09.7962|INFO|WeatherDataChooserVM.cs|GetEquipment|46|Found 0 PINS.MeteoStation Weather Data
2026-09-09T14:11:10.2695|INFO|TelescopeChooserVM.cs|GetEquipment|58|Found 0 INDI Telescopes
2026-09-09T14:11:10.7711|INFO|FlatDeviceChooserVM.cs|GetEquipment|82|Found 0 INDI FlatDevices
2026-09-09T14:11:11.2711|INFO|RotatorChooserVM.cs|GetEquipment|100|Found 0 INDI Rotators
2026-09-09T14:11:11.7710|INFO|FilterWheelChooserVM.cs|GetEquipment|267|Found 0 INDI Filter Wheels
2026-09-09T14:11:11.7735|INFO|SafetyMonitorChooserVM.cs|GetEquipment|62|Found 1 Alpaca Safety Monitors
2026-09-09T14:11:11.7735|INFO|DomeChooserVM.cs|GetEquipment|58|Found 1 Alpaca Domes
2026-09-09T14:11:11.7960|INFO|SwitchChooserVM.cs|GetEquipment|62|Found 1 Alpaca Switch Hubs
2026-09-09T14:11:12.2713|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|247|Found 0 INDI Cameras
2026-09-09T14:11:12.2715|INFO|TelescopeChooserVM.cs|GetEquipment|81|Found 1 Alpaca Telescopes
2026-09-09T14:11:12.7710|INFO|FocuserChooserVM.cs|GetEquipment|125|Found 0 INDI Focusers
2026-09-09T14:11:12.7731|INFO|FlatDeviceChooserVM.cs|GetEquipment|94|Found 1 Alpaca Cover Calibrators
2026-09-09T14:11:13.2715|INFO|WeatherDataChooserVM.cs|GetEquipment|58|Found 0 INDI Weather Data
2026-09-09T14:11:13.2741|INFO|RotatorChooserVM.cs|GetEquipment|112|Found 1 Alpaca Rotators
2026-09-09T14:11:13.7719|INFO|SafetyMonitorChooserVM.cs|GetEquipment|74|Found 0 INDI Safety Monitors
2026-09-09T14:11:13.7728|INFO|FilterWheelChooserVM.cs|GetEquipment|279|Found 1 Alpaca Filter Wheels
2026-09-09T14:11:14.2723|INFO|DomeChooserVM.cs|GetEquipment|70|Found 0 INDI Domes
2026-09-09T14:11:14.2740|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|259|Found 1 Alpaca Cameras
2026-09-09T14:11:14.2766|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libgphoto2.so
2026-09-09T14:11:14.2771|INFO|DllLoader.cs|LoadDll|76|DllLoader: Trying system library via LD_LIBRARY_PATH: libgphoto2_port.so
2026-09-09T14:11:14.3224|INFO|CameraChooserVM.cs|GetEquipment|267|Found 0 libgphoto2 Cameras
2026-09-09T14:11:14.3258|INFO|PluginFetcher.cs|RequestAll|57|Found 96 valid plugins at https://nighttime-imaging.eu/wp-json/nina/v1/plugins/manifests
2026-09-09T14:11:14.7716|INFO|SwitchChooserVM.cs|GetEquipment|75|Found 0 INDI Switch Hubs
2026-09-09T14:11:14.7732|INFO|FocuserChooserVM.cs|GetEquipment|137|Found 1 Alpaca Focusers
2026-09-09T14:11:15.2749|INFO|WeatherDataChooserVM.cs|GetEquipment|70|Found 1 Alpaca Observing Conditions

Found 1 Alpaca Observing Conditions
ここで、処理が止まっている。機器スキャンで止まっている。

状態を見ます。

ps -o pid,ppid,stat,%cpu,%mem,etime,cmd -C NINA
    PID    PPID STAT %CPU %MEM     ELAPSED CMD
 450039    9160 Sl+   3.1  1.2       13:17 ./NINA

sudo ss -tnp | grep 450039
[sudo: authenticate] パスワード:          
ESTAB 0      0                        [::ffff:127.0.0.1]:40670               [::ffff:127.0.0.1]:7624  users:(("NINA",pid=450039,fd=311))

sudo ss -uap は、現在PC上で開かれているUDPソケットと、それを使っているプロセスを表示するコマンドです。

sudo ss -uap
State             Recv-Q            Send-Q                                          Local Address:Port                                Peer Address:Port             Process                                              
UNCONN            0                 0                                                192.168.0.13:3702                                     0.0.0.0:*                 users:(("python3",pid=162082,fd=10))                
UNCONN            0                 0                                             239.255.255.250:3702                                     0.0.0.0:*                 users:(("python3",pid=162082,fd=8))                 
UNCONN            0                 0                                                     0.0.0.0:37426                                    0.0.0.0:*                 users:(("python3",pid=162082,fd=9))                 
UNCONN            0                 0                                                192.168.0.13:mdns                                     0.0.0.0:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=491))                  
UNCONN            0                 0                                                     0.0.0.0:mdns                                     0.0.0.0:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=489))                  
UNCONN            0                 0                                                192.168.0.13:mdns                                     0.0.0.0:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=467))                  
UNCONN            0                 0                                                     0.0.0.0:mdns                                     0.0.0.0:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=465))                  
UNCONN            0                 0                                                     0.0.0.0:mdns                                     0.0.0.0:*                 users:(("avahi-daemon",pid=1613,fd=12))             
UNCONN            0                 0                                                  127.0.0.54:domain                                   0.0.0.0:*                 users:(("systemd-resolve",pid=564,fd=18))           
UNCONN            0                 0                                               127.0.0.53%lo:domain                                   0.0.0.0:*                 users:(("systemd-resolve",pid=564,fd=16))           
ESTAB             0                 0                                           192.168.0.13%eno1:bootpc                               192.168.0.2:bootps            users:(("NetworkManager",pid=2067,fd=26))           
UNCONN            0                 0                                                   127.0.0.1:323                                      0.0.0.0:*                 users:(("chronyd",pid=1813,fd=4))                   
UNCONN            0                 0                                                           *:35462                                          *:*                 users:(("python3",pid=162082,fd=12))                
UNCONN            0                 0                            [fe80::b225:aaff:fe9f:a2b9]%eno1:3702                                        [::]:*                 users:(("python3",pid=162082,fd=13))                
UNCONN            0                 0                                              [ff02::c]%eno1:3702                                        [::]:*                 users:(("python3",pid=162082,fd=11))                
UNCONN            0                 0                                                        [::]:mdns                                        [::]:*                 users:(("avahi-daemon",pid=1613,fd=13))             
UNCONN            0                 0                                                        [::]:mdns                                        [::]:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=466))                  
UNCONN            0                 0                            [fe80::b225:aaff:fe9f:a2b9]%eno1:mdns                                        [::]:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=468))                  
UNCONN            0                 0                                                        [::]:mdns                                        [::]:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=490))                  
UNCONN            0                 0                            [fe80::b225:aaff:fe9f:a2b9]%eno1:mdns                                        [::]:*                 users:(("NINA",pid=450039,fd=492))                  
UNCONN            0                 0                                                           *:39160                                          *:*                 users:(("firefox",pid=4884,fd=163))                 
UNCONN            0                 0                                                           *:46782                                          *:*                 users:(("firefox",pid=4884,fd=139))                 
UNCONN            0                 0                                                       [::1]:323                                         [::]:*                 users:(("chronyd",pid=1813,fd=5))                   
UNCONN            0                 0                            [fe80::b225:aaff:fe9f:a2b9]%eno1:dhcpv6-client                               [::]:*                 users:(("NetworkManager",pid=2067,fd=28))

NINA pid=450039
192.168.0.13:mdns
0.0.0.0:mdns
[::]:mdns
これは、Alpacaデバイスなどのネットワーク探索で使われる模様です。

python3 pid=162082
192.168.0.13:3702
239.255.255.250:3702
0.0.0.0:37426
*:35462
239.255.255.250:3702 は WS-Discovery で使われるマルチキャストアドレス/ポートです。
Alpaca/ASCOMデバイス探索と関係するネットワーク探索を行っているかもしれません。

この段階で、PCには何も機器を接続していません。

:35462 : users:((“python3”,pid=162082,fd=12))
UNCONN 0 0 [fe80::b225:aaff:fe9f:a2b9]%eno1:3702 [::]: users:((“python3”,pid=162082,fd=13))
UNCONN 0 0 [ff02::c]%eno1:3702 [::]:* users:((“python3”,pid=162082,fd=11))
これを調べます。

ps -fp 162082
UID          PID    PPID  C STIME TTY          TIME CMD
USERNAME    162082  162077  0  9月08 ?      00:00:02 python3 /usr/bin/wsdd --no-host --discovery --listen /run/user/1000/gvfsd/wsdd

現在動いているNINA（PID 450039）が、ネットワーク通信で何をしているかをリアルタイムで見てみます。

sudo strace -p 450039 -f -e trace=network -tt
strace: Process 450039 attached with 34 threads
strace: Process 451155 attached
[pid 451155] 14:37:41.931321 +++ exited with 0 +++
strace: Process 451187 attached
[pid 451187] 14:38:13.247452 +++ exited with 0 +++

NINAがだんまりを決め込んでるように見えてますが、そうではないらしい。

クラッシュしていない、CPUを多少使用している、INDI接続は存在、ネットワークエラーも発生していない。

NINAの各スレッド、CPU使用率、wchan（カーネル内で何を待っているか）を表示します。

ps -L -p 450039 -o pid,tid,stat,pcpu,wchan:32,comm --sort=-pcpu

待機中です。

全スレッドを対象に、どこで待っているかを見てみます。

ps -T -p 450039 -o pid,tid,stat,pcpu,wchan:32,comm

ん〜

ps -T -p 450039 -o pid,tid,stat,pcpu,wchan:32,comm
    PID     TID STAT %CPU WCHAN                            COMMAND
 450039  450039 Sl+   0.0 futex_do_wait                    NINA
 450039  450040 Sl+   0.0 poll_schedule_timeout.constprop. .NET SynchManag
 450039  450041 Sl+   0.0 poll_schedule_timeout.constprop. .NET EventPipe
 450039  450042 Sl+   0.0 wait_for_partner                 .NET DebugPipe
 450039  450043 Sl+   0.0 futex_do_wait                    .NET Debugger
 450039  450044 Sl+   0.0 futex_do_wait                    .NET Finalizer
 450039  450047 Sl+   0.5 futex_do_wait                    .NET Timer
 450039  450049 Sl+   0.0 futex_do_wait                    .NET TP Gate
 450039  450051 Sl+   0.0 anon_pipe_read                   .NET SigHandler
 450039  450058 Sl+   0.0 ep_poll                          .NET Sockets
 450039  450060 Sl+   0.0 poll_schedule_timeout.constprop. .NET TP Worker
 450039  450061 Sl+   0.0 hrtimer_nanosleep                .NET TP Worker
 450039  450062 Sl+   0.0 poll_schedule_timeout.constprop. libusb_event
 450039  450067 Sl+   0.0 poll_schedule_timeout.constprop. .NET TP Worker
 450039  450068 Sl+   0.0 futex_do_wait                    Kestrel Timer
 450039  450071 Sl+   0.0 futex_do_wait                    API Thread
 450039  450072 Sl+   0.0 futex_do_wait                    Log watcher thr
 450039  450073 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450074 Sl+   0.0 futex_do_wait                    Touch-N-Stars A
 450039  450075 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450076 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450077 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450078 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450087 Sl+   0.0 futex_do_wait                    API Thread
 450039  450088 Sl+   0.0 futex_do_wait                    Log watcher thr
 450039  450089 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450098 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450099 Sl+   0.0 wait_woken                       .NET File Watch
 450039  450100 Sl+   0.2 poll_schedule_timeout.constprop. .NET TP Worker
 450039  451049 Sl+   0.6 futex_do_wait                    .NET TP Worker
 450039  451093 Sl+   0.4 futex_do_wait                    .NET TP Worker
 450039  451837 Sl+   0.3 futex_do_wait                    .NET TP Worker
 450039  451922 Sl+   0.3 futex_do_wait                    .NET TP Worker
 450039  451945 Sl+   0.3 futex_do_wait                    .NET TP Worker

全て、待機状態だ。ループやデッドロックで固まってないようです。
ん〜〜。。。NINAのGUI初期化中に何かの非同期処理を待っているように感じる。。。

PCのブラウザから、

http://127.0.0.1:5000

ここで全て行うのか？
NINAが実際にどのポートをLISTENしているか見てみます。

sudo ss -ltnp | grep NINA
LISTEN 0      512          0.0.0.0:4782      0.0.0.0:*    users:(("NINA",pid=450039,fd=385))        
LISTEN 0      500                *:5000            *:*    users:(("NINA",pid=450039,fd=452))        
LISTEN 0      500                *:1889            *:*    users:(("NINA",pid=450039,fd=499))        
LISTEN 0      500                *:1888            *:*    users:(("NINA",pid=450039,fd=422))

NINAは以下のポートをLISTENしています。
4782 → NINA
5000 → NINA
1889 → NINA
1888 → NINA

初めに分かっていたのに、スルーしちゃった。

http://127.0.0.1:5000

「なーんだ、ブラウザでひとまず全てができるかな…」

機器を接続した際には、まず

lsusb

Althiba3をUSB接続すると、下記のデバイス表示になりました。

Bus 003 Device 004: ID 04b4:6572 Cypress Semiconductor Corp. Unprogrammed CY7C65642 hub
Bus 003 Device 005: ID 16c0:0483 Van Ooijen Technische Informatica Teensyduino Serial

Cypress Semiconductor
CY7C65642: HX2VL – 超低消費電力USB 2.0 TetraHub™ コントローラー

Vendor ID (ベンダーID): 16C0 (Van Ooijen Technische Informatica)
Device ID (デバイスID): 0483 (Teensyduino Serial)

ModemManager がデバイスを制御を行うので、これを削除します。

sudo apt remove modemmanager

PI.N.S.のログにもあるように、ユーザーアカウントをdialoutグループに加えます。

sudo adduser ${USER} dialout

これで、Althiba3、Teensyduino Serialが制御できます。

ガイドカメラとphd2の設定は、PI.N.S.からではなく、phd2から設定を行います。

http://127.0.0.1:5000/equipment
一括切断
PHD2設定画面で、機器と接続、カメラとマウントをそれぞれ、
ZWO ASI462MC
INDI Mount [LX200 TeenAsto]を指定し、「全て接続」
http://127.0.0.1:5000/equipment
一括接続

その後、PI.N.S.機器制御から指定できます。

試行錯誤の跡

ビルド時のAPI／互換性問題を解決します。

CMake 4.2.3対応：VERSION 2.8.12.2 → VERSION 3.5
FFmpeg 8対応：avcodec_close()　をFFmpeg 8未満の場合だけ実行
FFmpeg 8対応：av_stream_get_side_data()

OpenCV 4.11.0の cap_ffmpeg_impl.hpp を修正します。

現在の状態をバックアップします。

cd ~/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0

cp modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp \
   /tmp/cap_ffmpeg_impl.hpp.org

avcodec_close() を修正します。

cd ~/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0
sed -n '682,700p' modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp

#endif
    }

    if( video_st )
    {
#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
        avcodec_close( context );
#endif
        video_st = NULL;
    }

    if (context)
    {
#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
        avcodec_free_context(&context);
#endif
    }

    if( ic )

#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
        avcodec_close( context );
#endif

元のOpenCVコードをFFmpeg 8.0に合わせて変更します。
cap_ffmpeg_impl.hpp 682行以降です。

nano ~/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp

### 変更前
#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
        avcodec_close( context );
#endif

### 変更後
#ifdef CV_FFMPEG_CODECPAR
// avcodec_close removed in FFmpeg release 8.0
# if (LIBAVCODEC_BUILD < CALC_FFMPEG_VERSION(62, 11, 100))
        avcodec_close( context );
# endif
#endif

CV_FFMPEG_CODECPAR が有効
↓
FFmpegのバージョンを確認
↓
62.11.100 より古い
├─ Yes → avcodec_close() を使う
└─ No → avcodec_close() を使わない

続けて、av_stream_get_side_data()　を修正します。

nano ~/pins/artifacts/src/opencv/opencv-4.11.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp

2000行以降です。

### 変更前
#if LIBAVFORMAT_BUILD >= CALC_FFMPEG_VERSION(57, 68, 100)
    const uint8_t *data = 0;
    data = av_stream_get_side_data(video_st, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX, NULL);
    if (data)

### 変更後
#if LIBAVFORMAT_BUILD >= CALC_FFMPEG_VERSION(57, 68, 100)
    const uint8_t *data = 0;
// av_stream_get_side_data removed in FFmpeg release 8.0
# if (LIBAVCODEC_BUILD < CALC_FFMPEG_VERSION(62, 11, 100))
    data = av_stream_get_side_data(video_st, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX, NULL);
# else
    AVPacketSideData* sd = video_st->codecpar->coded_side_data;
    int nb_sd = video_st->codecpar->nb_coded_side_data;
    if (sd && nb_sd > 0)
    {
        const AVPacketSideData* mtx =
            av_packet_side_data_get(sd, nb_sd, AV_PKT_DATA_DISPLAYMATRIX);
        if (mtx)
            data = mtx->data;
    }
# endif
    if (data)

OpenCVソースに対する変更を確認を行います。

cd ~/pins
git status --short

再度、スクリプトを実行します。

./build-and-install-pins-x64.sh

grep -n -E \
  "OPENCV_INSTALL_PREFIX|OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG|get_opencv_version|get_local_opencv_pkgconfig_version|activate_opencv_environment" \
  build-and-install-pins-x64.sh
113:OPENCV_INSTALL_PREFIX="${OPENCV_INSTALL_PREFIX:-/usr/local}"
115:OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG="${OPENCV_REQUIRE_LOCAL_PKGCONFIG:-true}"
460:get_opencv_version() {

113行目で、opencv4をインストールした、/usr/local　を見に行っています。

OPENCV_INSTALL_PREFIX="${OPENCV_INSTALL_PREFIX:-/usr/local}"
↓
OPENCV_INSTALL_PREFIX=/usr/local
↓
要求バージョンと一致
↓
activate_opencv_environment
↓
以降のPINSビルドでそのOpenCVを使用

Node.js 22をインストール

Node.js 22をインストール
　JavaScriptをPC上で実行するための実行環境です

Node.js 22は、
https://github.com/nitr57/pins/blob/develop/build-and-install-pins-x64.sh
ここで指定されています。

install_node_22() {
local node_ok="false"

if command -v node >/dev/null 2>&1; then
local node_major
node_major="$(node -p 'process.versions.node.split(".")[0]')"
if [[ "$node_major" == "22" ]]; then
node_ok="true"
fi

ここに案内があります。
https://nodejs.org/ja/download
「全ての過去のリリース」にリンクがあり、v22.23.2 (Jod) を選べます。
node-v22.23.2-linux-x64.tar.xz を用います。

バージョン確認

~/Downloads/node-v22.23.2-linux-x64/bin/node --version
v22.23.2

### 一時的にPATHを設定
export PATH="$HOME/Downloads/node-v22.23.2-linux-x64/bin:$PATH"
npm --version
10.9.8

.NET SDK Linux x64をインストール

.NET SDK Linux x64をインストール
　PINS develop が指定するバージョンを確認します。

~/pins$ less global.json
{
  "sdk": {
    "version": "10.0.400",
    "rollForward": "latestPatch"
  }
}

PINS develop は .NET SDK 10.0.400 を指定しています。

PINSをclone

SDKバージョン

global.json を10.0.302に変更

.NET SDK 10.0.302 をインストール

Microsoft の公式 .NET SDK ダウンロードページから SDK 10.0.302 / Linux x64 を入れます。
Microsoft が提供している .NET SDK 10.0.302 のバイナリ/パッケージを直接入れるます。

.NET SDK 10.0.302
10.0.10にSDK 10.0.302の案内があります。
https://dotnet.microsoft.com/ja-jp/download/dotnet/10.0

手動インストール
https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/core/install/linux-scripted-manual

.NET 10.0 SDK (v10.0.302) – Linux x64 Binariesをインストールします。
apt版とは別に共存できるようです。

Microsoft の公式手順ではホームディレクトリに：
$HOME/dotnet/
として展開します。公式手順も mkdir -p $HOME/dotnet → tar 展開 → DOTNET_ROOT と PATH を設定、という方式です。

mkdir -p $HOME/dotnet && tar zxf dotnet-sdk-10.0.302-linux-x64.tar.gz -C $HOME/dotnet
export DOTNET_ROOT=$HOME/dotnet
export PATH=$PATH:$HOME/dotnet

https://dotnet.microsoft.com/ja-jp/download/dotnet/thank-you/sdk-10.0.302-linux-x64-binaries-targz

pwd /home/USERNAME/
mkdir -p "$HOME/.dotnet"

既にディレクトがある場合は、そのまま使います。

cd .dotnet/
~/.dotnet$ ll
total 16

0 Sep  4 16:28 .workloadAdvertisingManifestSentinel10.0.100
0 Sep  4 16:21 10.0.111.aspNetCertificateSentinel
0 Sep  4 16:21 10.0.111.dotnetFirstUseSentinel
0 Sep  4 16:21 10.0.111.toolpath.sentinel
4096 Sep  4 16:21 corefx/
4096 Sep  4 16:28 sdk-advertising/

SDK本体はこのディレクトリにはありません。
SDK 10.0.111 本体は /usr/lib/dotnet にあります。

dotnet-sdk-10.0.302-linux-x64.tar.gz を、 ~/.dotnetへ展開します。

tar -xzf ~/Downloads/dotnet-sdk-10.0.302-linux-x64.tar.gz -C ~/.dotnet

PINS GitHub　<>codeの案内に沿って、PINSコードを~/pins へ収めます。

### https://github.com/nitr57/pins.git

git clone --branch develop https://github.com/nitr57/pins.git
cd pins

git branch --show-current
develop

clone 直後の状態を確認します。

cd ~/pins/NINA
git status
git status
ブランチ develop
Your branch is up to date with 'origin/develop'.
nothing to commit, working tree clean

git branch --show-current
develop

git rev-parse HEAD
d9acaf5488bbf8b07cf1e8f4ea0c52edb1fa1ff7

賛同したので、
Python仮想環境を作り、ソースコードからローカル開発環境を構築して、Seti Astro Suite Pro 使います。

Seti Astro Suite Proを使ってみると、データを扱う事に特化してる印象を受けます。

Seti Astro Suite Pro (SASpro) , Author: Franklin Marek
https://pypi.org/project/setiastrosuitepro/

ソースコードからローカル開発環境を構築する

GUN/Linux でも Windows OS でも Pythonを導入すれば、仮想環境から SetiAstro Suite Pro が使えます。

仮想環境ディレクトリを作成

# Seti Astro Suite Pro Python仮想環境ディレクトリを作成（SASP）
# setiastrosuitepro ディレクトリで良いならば、不要
# その場合は、
# python3 -m venv .venv
# source .venv/bin/activate
mkdir -p /home/$USER/.local/share/SASP

# Python 3.12.13 を使って指定パスに仮想環境を作成
python3.12 -m venv /home/$USER/.local/share/SASP/venv

# ワーキングディレクトリへ
# cd ~/.local/share/SASP 

# 仮想環境を有効化 (アクティベート)
source /home/$USER/.local/share/SASP/venv/bin/activate

pip, PyTorch のインストール

python3.12 -m pip install --upgrade pip

python3.12 -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Successfully installed MarkupSafe-3.0.3 cuda-bindings-12.9.7 cuda-pathfinder-1.6.0 cuda-toolkit-12.8.1 filelock-3.32.3 fsspec-2026.7.0 jinja2-3.1.6 mpmath-1.3.0 networkx-3.6.1 numpy-2.5.2 nvidia-cublas-cu12-12.8.4.1 nvidia-cuda-cupti-cu12-12.8.90 nvidia-cuda-nvrtc-cu12-12.8.93 nvidia-cuda-runtime-cu12-12.8.90 nvidia-cudnn-cu12-9.19.0.56 nvidia-cufft-cu12-11.3.3.83 nvidia-cufile-cu12-1.13.1.3 nvidia-curand-cu12-10.3.9.90 nvidia-cusolver-cu12-11.7.3.90 nvidia-cusparse-cu12-12.5.8.93 nvidia-cusparselt-cu12-0.7.1 nvidia-nccl-cu12-2.28.9 nvidia-nvjitlink-cu12-12.8.93 nvidia-nvshmem-cu12-3.4.5 nvidia-nvtx-cu12-12.8.90 pillow-12.3.0 setuptools-78.1.0 sympy-1.14.0 torch-2.11.0+cu128 torchvision-0.26.0+cu128 triton-3.6.0 typing-extensions-4.16.0

全体で、3.2GBくらいになるでしょうか。

onnxruntime-gpu-1.26.0 を有効化

先に、pip、PyTorch 、onnxruntime-gpuを入れる必要がある。
若しくは、pip、PyTorch 、onnxruntime-cpu かな。
続いて、requirements.txt を編集する。

WWW
https://onnxruntime.ai/docs/install/
https://dev.to/deskpai/the-hidden-pitfalls-of-onnxruntime-gpu-setup-4kb7

### PyTorch 2.11.0+cu128 をインストール
### python3.12 -m pip install torch==2.11.0+cu128 torchvision==2.11.0+cu128 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

### CUDA 12.8 に必要な cuDNN 9 を導入
### python3.12 -m pip install nvidia-cudnn-cu12

# ONNX Runtime GPU版 1.26.0 を導入
python3.12 -m pip install onnxruntime-gpu==1.26.0

Successfully installed flatbuffers-25.12.19 onnxruntime-gpu-1.26.0 packaging-26.3 protobuf-7.35.1

# 環境変数（LD_LIBRARY_PATH）の追加は不要？

# export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/.local/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cudnn/lib/

# .bashrc へ追記
# Seti Astro Suite Pro Python仮想環境ディレクトリ で使う
# Seti Astro Suite Pro Python仮想環境ディレクトリ の標準的な仮想環境内のパス

### Windows OSならば、システム環境変数に追加かな？

export LD_LIBRARY_PATH="$HOME/.local/share/SASP/venv/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cudnn/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

Seti Astro Suite Pro (SASpro), github

こちらに案内があります。
https://github.com/setiastro/setiastrosuitepro/wiki/Build:-Linux

インストールはこちらに案内があります。
Development Setup
The following procedure describes how to establish a local development environment from source. The instructions apply to all supported platforms; platform-specific commands are noted where they differ.
https://pypi.org/project/setiastrosuitepro/1.20.6/

git clone https://github.com/setiastro/setiastrosuitepro.git
cd setiastrosuitepro

# 全てのファイル、ディレクトリを親ディレクトリへ (~/.local/share/SASP)

依存関係をインストールする

依存関係から、”torch” や “onnxruntime-gpu”を削除、編集

setiastrosuitepro にある requirements.txt から、 “torch” や “onnxruntime” に関連する行を削除、もしくは、コメントアウトし、残りのパッケージ（UI用のPyQtなど）を pip install -r requirements.txt でインストール

“torch”は無いようです。

onnxruntime-directml==1.23.0 ; python_version >= "3.10" and python_version < "3.15" and sys_platform == "win32"
onnxruntime-gpu==1.24.3 ; python_version == "3.10" and sys_platform == "linux"
onnxruntime-gpu==1.25.1 ; python_version >= "3.11" and python_version < "3.15" and sys_platform == "linux"
onnxruntime==1.23.2 ; python_version >= "3.10" and python_version < "3.15" and sys_platform != "linux" and sys_platform != "win32"

PyTorchとONNX Runtimeを確認します。後でもう一度、確認します。

python -m pip show torch onnx onnxruntime-gpu

WARNING: Package(s) not found: onnx
Name: torch
Version: 2.11.0+cu128
Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
Home-page: https://pytorch.org
Author: 
Author-email: PyTorch Team <packages@pytorch.org>
License: BSD-3-Clause
Location: /home/minmin/.local/share/SASP/venv/lib/python3.12/site-packages
Requires: cuda-bindings, cuda-toolkit, filelock, fsspec, jinja2, networkx, nvidia-cudnn-cu12, nvidia-cusparselt-cu12, nvidia-nccl-cu12, nvidia-nvshmem-cu12, setuptools, sympy, triton, typing-extensions
Required-by: torchvision
---
Name: onnxruntime-gpu
Version: 1.26.0
Summary: ONNX Runtime is a runtime accelerator for Machine Learning models
Home-page: https://onnxruntime.ai
Author: Microsoft Corporation
Author-email: onnxruntime@microsoft.com
License: MIT License
Location: /home/minmin/.local/share/SASP/venv/lib/python3.12/site-packages
Requires: flatbuffers, numpy, packaging, protobuf
Required-by: 

依存関係をインストール

python3.12 -m pip install --upgrade pip
python3.12 -m pip install -r requirements.txt

インストールログを確認。onnxruntimeは、無い

Successfully installed aenum-3.1.17 aiobotocore-2.26.0 aiohappyeyeballs-2.6.1 aiohttp-3.13.2 aioitertools-0.13.0 aiosignal-1.4.0 astropy-7.2.0 astropy-healpix-1.1.2 astropy-iers-data-0.2025.12.8.0.38.44 astroquery-0.4.11 attrs-25.4.0 autograd-1.8.0 beautifulsoup4-4.14.3 bokeh-3.8.1 botocore-1.41.5 certifi-2025.11.12 cffi-2.0.0 charset-normalizer-3.4.4 click-8.3.1 cloudpickle-3.1.2 colorama-0.4.6 contourpy-1.3.3 cryptography-46.0.3 cycler-0.12.1 dask-2025.12.0 dask-image-2025.11.0 docopt-0.6.2 donfig-0.8.1.post1 exifread-3.5.1 fastavro-1.12.2 fbpca-1.0 flatbuffers-25.9.23 fonttools-4.61.1 frozenlist-1.8.0 fsspec-2025.12.0 gaiaxpy-2.1.4 google-crc32c-1.7.1 hdfs-2.7.3 html5lib-1.1 idna-3.11 imagecodecs-2025.11.11 imageio-2.37.2 jaraco-classes-3.4.0 jaraco-context-6.0.1 jaraco-functools-4.3.0 jeepney-0.9.0 jmespath-1.0.1 joblib-1.5.2 jplephem-2.23 keyring-25.7.0 kiwisolver-1.4.9 lazy-loader-0.5 lightkurve-2.5.1 llvmlite-0.46.0 locket-1.0.0 lz4-4.4.5 matplotlib-3.10.8 memoization-0.4.0 ml-dtypes-0.5.4 more-itertools-10.8.0 multidict-6.7.0 narwhals-2.13.0 numba-0.63.1 numcodecs-0.16.5 numpy-2.2.6 oktopus-0.1.2 onnx-1.20.0 opencv-python-headless-4.12.0.88 packaging-25.0 pandas-2.3.3 partd-1.4.2 patsy-1.0.2 photutils-2.3.0 pillow-12.0.0 pims-0.7 plotly-6.5.0 propcache-0.4.1 protobuf-6.33.2 psutil-7.1.3 py-cpuinfo-9.0.0 pyarrow-22.0.0 pyavm-0.9.8 pycparser-2.23 pyerfa-2.0.1.5 pyopengl-3.1.10 pyparsing-3.2.5 pypdfium2-5.7.1 pyqt6-6.10.1 pyqt6-qt6-6.10.1 pyqt6-sip-13.10.3 pyqtgraph-0.14.0 python-dateutil-2.9.0.post0 pytz-2025.2 pyvo-1.8 pywavelets-1.9.0 pyyaml-6.0.3 rawpy-0.27.0 reproject-0.19.0 requests-2.32.5 s3fs-2025.12.0 scikit-image-0.26.0 scikit-learn-1.8.0 scipy-1.16.3 secretstorage-3.5.0 sep-1.4.1 sgp4-2.25 six-1.17.0 skyfield-1.53 slicerator-1.1.0 soupsieve-2.8 threadpoolctl-3.6.0 tifffile-2025.12.12 toolz-1.1.0 tornado-6.5.3 tqdm-4.67.1 typing-extensions-4.15.0 tzdata-2025.3 tzlocal-5.3.1 uncertainties-3.2.3 urllib3-2.6.2 webencodings-0.5.1 wrapt-1.17.3 xisf-0.9.5 xyzservices-2025.11.0 yarl-1.22.0 zarr-3.1.5 zstandard-0.25.0

Seti Astro Suite Proをインストール

python3.12 -m pip install -e .

Obtaining file:///home/minmin/.local/share/SASP
  Installing build dependencies ... done
  Checking if build backend supports build_editable ... done
  Getting requirements to build editable ... done
  Preparing editable metadata (pyproject.toml) ... done
Requirement already satisfied: GaiaXPy<3.0.0,>=2.1.4 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from setiastrosuitepro==1.21.0) (2.1.4)
途中略
Requirement already satisfied: sgp4>=2.13 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from skyfield->setiastrosuitepro==1.21.0) (2.25)
Building wheels for collected packages: setiastrosuitepro
  Building editable for setiastrosuitepro (pyproject.toml) ... done
  Created wheel for setiastrosuitepro: filename=setiastrosuitepro-1.21.0-py3-none-any.whl size=22553 sha256=7fd2451c21bb5eaf826a707fbd42705be5ca0acd1554a7b2bbdb22e26d8e2006
  Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-a1cs7u8j/wheels/39/e1/49/25a60d18eecf364dc5470f48a41e18da4ecbe898526782c568
Successfully built setiastrosuitepro
Installing collected packages: setiastrosuitepro
Successfully installed setiastrosuitepro-1.21.0

pip install -e .

“pip install -e . “が大切だとフランクは言っている。
『GitHubから取得したい場合は、まず必ず pip install -e を実行してください。』

この操作は、Python 環境に対して次を行う。

・パッケージメタデータを登録
・site-packages に .pth またはシンボリックリンクを作成
・元ディレクトリを import 対象として恒久的に追加

「このディレクトリは常に import 可能な正式ライブラリである」

と Python に宣言している。
https://zenn.dev/colorfulwave/articles/7df566052ea674
解説、有難うございます。

pip install -e . は、現在いるSASPのソースコードディレクトリを、Python環境に「編集可能モード（editable install）」でインストールするとの意味です。

~/.local/share/SASP/で行う、pip install -e .
” . ” は、現在のディレクトリ ~/.local/share/SASPを示しています。

-e は –editable（編集可能） の略です。

「このディレクトリにあるSASPを、このvenvからPythonパッケージとして利用できるよう登録する」との意味になります。

インストールログ

python3.12 -m pip install -e .
Obtaining file:///home/USERNAME/.local/share/SASP
  Installing build dependencies ... done
  Checking if build backend supports build_editable ... done
  Getting requirements to build editable ... done
  Preparing editable metadata (pyproject.toml) ... done
Requirement already satisfied: GaiaXPy<3.0.0,>=2.1.4 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from setiastrosuitepro==1.20.6) (2.1.4)

Requirement already satisfied: sgp4>=2.13 in ./venv/lib/python3.12/site-packages (from skyfield->setiastrosuitepro==1.20.6) (2.25)
Building wheels for collected packages: setiastrosuitepro
  Building editable for setiastrosuitepro (pyproject.toml) ... done
  Created wheel for setiastrosuitepro: filename=setiastrosuitepro-1.20.6-py3-none-any.whl size=22537 sha256=7813563576e9afcba9f55435e449963c0be07a60945e45d51db0f3894be781f3
  Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-t9fp98bf/wheels/39/e1/49/25a60d18eecf364dc5470f48a41e18da4ecbe898526782c568
Successfully built setiastrosuitepro
Installing collected packages: setiastrosuitepro
Successfully installed setiastrosuitepro-1.20.6

python3.12 -m pip check

python3.12 -m pip check は、現在のPython環境にインストールされているパッケージ同士の依存関係に問題がないか検査するコマンドです。

PyTorchとONNX Runtimeが変わっていないか確認します。

python -m pip show torch onnx onnxruntime-gpu

Seti Astro Suite Pro起動

# source venv/bin/activate
/home/$USER/.local/share/SASP/venv/bin/activate

### python3.12 -m setiastro.saspro
python3.12 setiastrosuitepro.py

Seti Astro Suite Pro 起動ログ

Qt platform: wayland
QuitOnLastWindowClosed: True
XDG_SESSION_TYPE: wayland
QT_QPA_PLATFORM: None
QT_OPENGL: None
Looking in links: /tmp/tmpo0ecqee2
Requirement already satisfied: pip in /home/USERNAME/.local/share/SASpro/runtime/py312/venv/lib/python3.12/site-packages (25.0.1)
Requirement already satisfied: pip in /home/USERNAME/.local/share/SASpro/runtime/py312/venv/lib/python3.12/site-packages (25.0.1)
Collecting pip
  Using cached pip-26.2.1-py3-none-any.whl.metadata (4.6 kB)
Collecting wheel
  Using cached wheel-0.48.0-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB)
Collecting setuptools
  Using cached setuptools-84.0.0-py3-none-any.whl.metadata (6.6 kB)
Collecting packaging>=24.0 (from wheel)
  Using cached packaging-26.3-py3-none-any.whl.metadata (3.5 kB)
Using cached pip-26.2.1-py3-none-any.whl (1.8 MB)
Using cached wheel-0.48.0-py3-none-any.whl (33 kB)
Using cached setuptools-84.0.0-py3-none-any.whl (818 kB)
Using cached packaging-26.3-py3-none-any.whl (129 kB)
Installing collected packages: setuptools, pip, packaging, wheel
  Attempting uninstall: pip
    Found existing installation: pip 25.0.1
    Uninstalling pip-25.0.1:
      Successfully uninstalled pip-25.0.1
Successfully installed packaging-26.3 pip-26.2.1 setuptools-84.0.0 wheel-0.48.0
root - INFO - Logging initialized -> logs/saspro.log
root - INFO - Platform: linux
root - INFO - PyInstaller bundle: False
root - INFO - Faulthandler crash log: logs/saspro_crash.log
System is in Dark Mode
root - INFO - Qt: OpenType support missing for "Ubuntu Sans", script 11 (None:0)

   _____      __  _ ___         __            _____       _ __       ____           
  / ___/___  / /_(_)   |  _____/ /__________ / ___/__  __(_) /____  / __ \_________ 
  \__ \/ _ \/ __/ / /| | / ___/ __/ ___/ __ \\__ \/ / / / / __/ _ \/ /_/ / ___/ __ \
 ___/ /  __/ /_/ / ___ |(__  ) /_/ /  / /_/ /__/ / /_/ / / /_/  __/ ____/ /  / /_/ /
/____/\___/\__/_/_/  |_/____/\__/_/   \____/____/\__,_/_/\__/\___/_/   /_/   \____/                                                                                                 

Seti Astro Suite Pro v1.20.6.post1 (build 2026-08-16T17:54:03Z) up and running!
2026-08-17 13:03:46,080 - root - INFO - Numba threading layer resolved: tbb

“pip-26.2.1” を削除し、”pip-25.0.1″をインストールし直しています。

From Franklin

SASproは巨大なプロジェクトです。何千時間もの開発時間を費やして、私が心から誇りに思うもの――誰でも利用できる、本格的な機能を備えた天体写真処理および科学分析プラットフォーム――を構築しました。
このプロジェクトは、深宇宙の撮影に対する純粋な愛情と、「高性能なツールは誰もが利用できるようにすべきだ」という信念から生まれました。光害のある裏庭から撮影する場合でも、暗い空の観測地から撮影する場合でも、微かな星雲を追いかける場合でも、トランジット系外惑星を追いかける場合でも、SASproは常に皆様のそばに寄り添うよう設計されています。

この旅に共に参加してくださり、ありがとうございます。晴天を祈ります。
— フランクリン・マレク

Franklin Marek さんに感謝します。

“onnxruntime-gpu-1.25.1″がインストールされた時のログ

Successfully installed aenum-3.1.17 aiobotocore-2.26.0 aiohappyeyeballs-2.6.1 aiohttp-3.13.2 aioitertools-0.13.0 aiosignal-1.4.0 astropy-7.2.0 astropy-healpix-1.1.2 astropy-iers-data-0.2025.12.8.0.38.44 astroquery-0.4.11 attrs-25.4.0 autograd-1.8.0 beautifulsoup4-4.14.3 bokeh-3.8.1 botocore-1.41.5 certifi-2025.11.12 cffi-2.0.0 charset-normalizer-3.4.4 click-8.3.1 cloudpickle-3.1.2 colorama-0.4.6 contourpy-1.3.3 cryptography-46.0.3 cycler-0.12.1 dask-2025.12.0 dask-image-2025.11.0 docopt-0.6.2 donfig-0.8.1.post1 exifread-3.5.1 fastavro-1.12.2 fbpca-1.0 flatbuffers-25.9.23 fonttools-4.61.1 frozenlist-1.8.0 fsspec-2025.12.0 gaiaxpy-2.1.4 google-crc32c-1.7.1 hdfs-2.7.3 html5lib-1.1 idna-3.11 imagecodecs-2025.11.11 imageio-2.37.2 jaraco-classes-3.4.0 jaraco-context-6.0.1 jaraco-functools-4.3.0 jeepney-0.9.0 jmespath-1.0.1 joblib-1.5.2 jplephem-2.23 keyring-25.7.0 kiwisolver-1.4.9 lazy-loader-0.5 lightkurve-2.5.1 llvmlite-0.46.0 locket-1.0.0 lz4-4.4.5 matplotlib-3.10.8 memoization-0.4.0 ml-dtypes-0.5.4 more-itertools-10.8.0 multidict-6.7.0 narwhals-2.13.0 numba-0.63.1 numcodecs-0.16.5 numpy-2.2.6 oktopus-0.1.2 onnx-1.20.0 onnxruntime-gpu-1.25.1 opencv-python-headless-4.12.0.88 packaging-25.0 pandas-2.3.3 partd-1.4.2 patsy-1.0.2 photutils-2.3.0 pillow-12.0.0 pims-0.7 plotly-6.5.0 propcache-0.4.1 protobuf-6.33.2 psutil-7.1.3 py-cpuinfo-9.0.0 pyarrow-22.0.0 pyavm-0.9.8 pycparser-2.23 pyerfa-2.0.1.5 pyopengl-3.1.10 pyparsing-3.2.5 pypdfium2-5.7.1 pyqt6-6.10.1 pyqt6-qt6-6.10.1 pyqt6-sip-13.10.3 pyqtgraph-0.14.0 python-dateutil-2.9.0.post0 pytz-2025.2 pyvo-1.8 pywavelets-1.9.0 pyyaml-6.0.3 rawpy-0.27.0 reproject-0.19.0 requests-2.32.5 s3fs-2025.12.0 scikit-image-0.26.0 scikit-learn-1.8.0 scipy-1.16.3 secretstorage-3.5.0 sep-1.4.1 sgp4-2.25 six-1.17.0 skyfield-1.53 slicerator-1.1.0 soupsieve-2.8 threadpoolctl-3.6.0 tifffile-2025.12.12 toolz-1.1.0 tornado-6.5.3 tqdm-4.67.1 typing-extensions-4.15.0 tzdata-2025.3 tzlocal-5.3.1 uncertainties-3.2.3 urllib3-2.6.2 webencodings-0.5.1 wrapt-1.17.3 xisf-0.9.5 xyzservices-2025.11.0 yarl-1.22.0 zarr-3.1.5 zstandard-0.25.0

setiastrosuitepro というパッケージの情報と、関連ファイルの一覧を表示

python3.12 -m pip show -f setiastrosuitepro

Name: setiastrosuitepro
Version: 1.21.0
Summary: Seti Astro Suite Pro - Advanced astrophotography toolkit for image calibration, stacking, registration, photometry, and visualization
Home-page: https://www.setiastro.com
Author: Franklin Marek
Author-email: frank@setiastro.com
License: GPL-3.0
Location: /home/USERNAME/.local/share/SASP/venv/lib/python3.12/site-packages
Editable project location: /home/USERNAME/.local/share/SASP
Requires: astropy, astroquery, exifread, GaiaXPy, imagecodecs, imageio, jplephem, lightkurve, lz4, matplotlib, numba, numpy, nvidia-ml-py, oktopus, onnx, onnxruntime-gpu, opencv-python-headless, pandas, photutils, Pillow, plotly, psutil, py-cpuinfo, PyOpenGL, pypdfium2, PyQt6, pyqtgraph, pytz, pywavelets, rawpy, reproject, requests, scikit-image, scipy, sep, skyfield, tifffile, tzlocal, xisf, zstandard
Required-by: 
Files:
  ../../../bin/cosmicclarity
  ../../../bin/saspro-export-requirements
  ../../../bin/saspro-prime-matplotlib-cache
  ../../../bin/saspro-write-build-info
  ../../../bin/setiastrosuitepro
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/INSTALLER
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/METADATA
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/RECORD
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/REQUESTED
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/WHEEL
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/direct_url.json
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/entry_points.txt
  setiastrosuitepro-1.21.0.dist-info/licenses/LICENSE
  setiastrosuitepro.pth

Seti Astro Suite Pro 起動スクリプト

~/.local/share/SASP/start-saspro.sh を作ります。

#!/bin/bash

SASP_DIR="$HOME/.local/share/SASP"
VENV_DIR="$SASP_DIR/venv"

cd "$SASP_DIR" || exit 1

source "$VENV_DIR/bin/activate"

exec python3.12 setiastrosuitepro.py

若しくは、
../../../bin/setiastrosuitepro
との記述があるので、
~/.local/share/SASP/venv/bin/setiastrosuitepro
起動ファイルを用いるならば。

#!/bin/bash

SASP_DIR="$HOME/.local/share/SASP"
VENV_DIR="$SASP_DIR/venv"

cd "$SASP_DIR" || exit 1
source "$VENV_DIR/bin/activate"

exec setiastrosuitepro

TensorRT を確認

python3.12 -m pip list | grep -i tensorrt

無い。

[‘TensorrtExecutionProvider’, ‘CUDAExecutionProvider’, ‘CPUExecutionProvider’]

onnxruntime-gpu は、ビルド/パッケージに応じて TensorRT Execution Provider のサポートを持っていても、Pythonから import tensorrt するTensorRT Pythonパッケージが別途存在するとは限らないらしい。

### 現在の環境
onnxruntime-gpu 1.26.0
        │
        ├── CUDAExecutionProvider       ✓
        │
        └── TensorrtExecutionProvider  ✓ ← プロバイダーとして登録可能
                                          
tensorrt Python package
        └── 未インストール

((venv) ) pip install setiastrosuitepro　を使ったインストール

こちらは試していません。

仮想環境ディレクトリを作成

# Seti Astro Suite Pro Python仮想環境ディレクトリを作成
mkdir -p /home/$USER/.local/share/SASP

# Python 3.12.13 を使って指定パスに仮想環境を作成
python3.12 -m venv /home/$USER/.local/share/SASP/venv

# 仮想環境を有効化 (アクティベート)
source /home/$USER/.local/share/SASP/venv/bin/activate

pip, PyTorch のインストール

python3.12 -m pip install --upgrade pip

python3.12 -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

ONNX Runtime GPU インストール

### 以前にruntimeをインストールしているならば、その関連パッケージを削除
### python3.12 -m pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

# version 1.26をインストールします。
# これ以降のバージョンは、CUDA 13.0 を使用してビルドされています。
python3.12 -m pip install onnxruntime-gpu==1.26.0

SetiAstroSuitePro インストール

pip install setiastrosuitepro

“SetiAstroCosmicClarity”, “SetiAstroCosmicClarity_denoise”エラー

CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild にある、”SetiAstroCosmicClarity”、”SetiAstroCosmicClarity_denoise”は単体ではエラーが表示されます。

エラー表示

PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py:450: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/gvfs/libgvfscommon.so: undefined symbol: g_variant_builder_init_static
Failed to load module: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/gio/modules/libgvfsdbus.so
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/gvfs/libgvfscommon.so: undefined symbol: g_variant_builder_init_static
Failed to load module: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/gio/modules/libgioremote-volume-monitor.so
Using device: cuda (CUDA)
Loaded TIFF image with dtype: float32
Final bit depth set to: 32-bit floating point
Sharpening Image: result_drizzle_19620s.fit.tif
Total Chunks: 225
Stellar Sharpening:
Traceback (most recent call last):
  File "setiastrocosmicclaritylinux.py", line 1374, in <module>
  File "setiastrocosmicclaritylinux.py", line 1199, in process_images
  File "setiastrocosmicclaritylinux.py", line 921, in sharpen_image
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

[PYI-7815:ERROR] Failed to execute script 'setiastrocosmicclaritylinux' due to unhandled exception!

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

• RuntimeError: CUDA エラー: デバイス上で実行可能なカーネルイメージがありません。
• SetiAstroCosmicClarityにパッケージされているPyTorchのバイナリが、システム環境（Ubuntu 26.04 + CUDA 12.8）のGPUを扱えない。

UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API

• pkg_resources は API として非推奨となっています。
• Pythonの古い内部ツールが使われているという警告です。

SetiAstroCosmicClarity”, “SetiAstroCosmicClarity_denoise” を単体で動かし、動作確認を行います。
その後に Siril 1.5 Pythonスクリプトから動かします。

SetiAstroCosmicClarity”, “SetiAstroCosmicClarity_denoise” それぞれをpyinstxtractor.py を使って展開し動作確認、後に、ラッパーを作成し、Siril 1.5から動かします。

pyinstxtractor.py

pyinstxtractor.py を使って、SetiAstroCosmicClarity を展開します。

Cosmic Clarity Sharpening を展開

# Siril 1.5 仮想環境で行う
pwd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild

python3.12 pyinstxtractor.py ./SetiAstroCosmicClarity

[+] Processing ./SetiAstroCosmicClarity
[+] Pyinstaller version: 2.1+
[+] Python version: 3.12
[+] Length of package: 57264312 bytes
[+] Found 17 files in CArchive
[+] Beginning extraction...please standby
[+] Possible entry point: pyiboot01_bootstrap.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_inspect.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pkgutil.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_multiprocessing.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pkgres.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_setuptools.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_mplconfig.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_cryptography_openssl.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pyqt6.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth__tkinter.pyc
[+] Possible entry point: setiastrocosmicclaritylinux.pyc
[+] Found 7078 files in PYZ archive
[+] Successfully extracted pyinstaller archive: ./SetiAstroCosmicClarity

You can now use a python decompiler on the pyc files within the extracted directory

SetiAstroCosmicClarity_extracted ディレクトリにある、
setiastrocosmicclaritylinux.pyc を
CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild ディレクトリに配置

# 動作確認
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc

Using device: cuda (CUDA)
Identified 32bit floating point FITS iamge.
Sharpening Image: result_drizzle_19620s.fit
Total Chunks: 225
Stellar Sharpening:
Progress: 100.00% (225/225 chunks processed)
Stellar sharpening complete. Shape: (2877, 2877)
Saved 32-bit float sharpened image to: /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/./output/result_drizzle_19620s_sharpened.fit

Cosmic Clarity Sharpening ラッパーを作成

### ラッパーファイルを作成 run_Sharpen.sh
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/

以下が、run_Sharpen.sh

#!/bin/bash
source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc "$@"

# 実行権
chmod +x ./run_Sharpen.sh

"$@"　について

Cosmic Clarity Sharpening を設定

Cosmic Clarity Sharpening Settings
Cosmic Clarity Executable: run_Sharpen.sh (上記ラッパー)を指定する。

RTX 5060 動作確認

source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate
pip list |grep torch
torch                    2.11.0+cu128
torchaudio               2.11.0+cu128
torchvision              0.26.0+cu128

pip list |grep torch-cuda80
pip list |grep torch-model-archiver
pip list |grep torchrec-cpu

# 動作確認
python3.12 -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"
2.11.0+cu128 True NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

# 動作確認
python3.12 -c "import torch; print('Version:', torch.__version__); print('CUDA:', torch.cuda.is_available()); print('Device Name:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"
Version: 2.11.0+cu128
CUDA: True
Device Name: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

Cosmic Clarity denoise を展開

python3.12 pyinstxtractor.py /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/SetiAstroCosmicClarity_denoise

# Siril 1.5 仮想環境で行う
pwd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild
python3.12 pyinstxtractor.py ./SetiAstroCosmicClarity_denoise

# 動作確認
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc

Cosmic Clarity denoise ラッパーを作成

### ラッパーファイルを作成 run_Denoise.sh
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/

以下が、run_Denoise.sh

#!/bin/bash

### RTX 5060（12.0）
### export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="9.0"
### export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="12.0"

source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 ./SetiAstroCosmicClarity_denoise.pyc "$@"

Cosmic Clarity Denoise を設定

Cosmic Clarity Executable
run_Sharpen.sh (上記ラッパー)を指定する。

🥂

CUDA Toolkit 12.8.2 (April 2026)runfile + Ubuntu 26.04 + nvidia-driver 580 + python version 3.12.13 + PyTorch は、あらかじめインストールし動作するようにして下さい。

例えば、
https://globe3.ddns.net/wp/cudatoolkit-12-8-2runfile-ubuntu-2604-nvidiadriver580-python3-12-13-cosmic-clarity-suite-siril-15/

Open Neural Network Exchange (ONNX)
推論・学習高速化を行う実行エンジンを、GPU適応に置き換えて、GPU（ここではRTX5060）が動作するように設定します。

Windows 11 OS環境での、
Siril 1.5 + Windows 11 + starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli + RTX5060については、後述しています。

starnet2_linux_2.6.2-0241 では以前に感じていた色調の違和感が無くなりました。有り難い。

StarNet.py

Siril へ StarNet.pyを導入する

[Set paths] で “starnet2” 及び “StarNet2_weights.onnx “を指定
[Run StarNet] → CPUが動作する。

Linear mode: applied MTF autostretch to the StarNet input.
Reading input from /tmp/siril_starnet_8mjx6poe/input.tif...
Color image is detected!
Image size: 3996x2721
Restoring neural network checkpoint...
Loading ONNX model from file: /usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/StarNet2_weights.onnx
Backend: ONNX Runtime (CPU execution provider) # ← CPUが動いている

GPUが動作するように、設定していきます。

weights.onnx, libonnxruntime

こちらを参考にします。
Method 1: System-wide NVIDIA installer setup
https://starnetastro.com/documentation/windows-cuda/

libonnxruntime.so.1 をlibonnxruntime.so.1.26.0に入れ替えます。
次の様にシンボリックリンクを用います。

ln -s libonnxruntime.so.1.26.0 libonnxruntime.so.1
ln -s libonnxruntime.so.1 libonnxruntime.so

lrwxrwxrwx 1  libonnxruntime.so@ -> libonnxruntime.so.1
lrwxrwxrwx 1  libonnxruntime.so.1@ -> libonnxruntime.so.1.26.0

libonnxruntime.so.1.26.0 を導入

then download and extract ONNX Runtime GPU 1.26.0 for Windows x64 from GitHub.
https://starnetastro.com/documentation/windows-cuda/

onnxruntime-linux-x64-gpu-1.26.0.tgzを導入します。

ONNX Runtime v1.27.0 は、
CUDA 12 packages are deprecated, please move to CUDA 13 ASAP.
CUDA 12 パッケージは非推奨となりました。できるだけ早く CUDA 13 へ移行してください。

ここではCUDA12を用いているので、1.27ではなく、1.26を導入します。

https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases
onnxruntime-linux-x64-gpu-1.26.0.tgz をダウンロード、展開します。

onnxruntime-linux-x64-gpu-1.26.0/lib を確認
libonnxruntime.so.1.26.0
libonnxruntime_providers_cuda.so
libonnxruntime_providers_shared.so
libonnxruntime_providers_tensorrt.so #TensorRTを使わないので不要？

/usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/lib にある、
libonnxruntime.so.1 を別名にします。

sudo mv libonnxruntime.so.1 libonnxruntime.so.1.backup

/usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/libに、
libonnxruntime_providers_shared.so
があるならば、これも別名にします。

/usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/lib/ にある、 （2026,9,18 訂正）
onnxruntime-linux-x64-gpu-1.26.0/lib にある、
libonnxruntime.so.1.26.0
libonnxruntime_providers_cuda.so
libonnxruntime_providers_shared.so
libonnxruntime_providers_tensorrt.so
これらを、
/usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/lib へコピーします。

sudo cp libonnxruntime.so.1.26.0 /usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/lib/

下記のリンクを作ります。
libonnxruntime.so@ -> libonnxruntime.so.1
libonnxruntime.so.1@ -> libonnxruntime.so.1.26.0

sudo ln -s libonnxruntime.so.1.26.0 libonnxruntime.so.1
sudo ln -s libonnxruntime.so.1 libonnxruntime.so

deepsnr_linux_1.3.2-0147_ORT_x64_cli

deepsnr_linux_1.3.2-0147_ORT_x64_cli/README.txt, LICENSE.txt
本契約は、お客様とミキタ（ニキタ）・ミシウラ（以下「ライセンサー」という）との間で締結されるものです。

オプションのGPUアクセラレーション
同梱のONNX RuntimeファイルはCPUで実行されるため、GPUの設定は不要です。
NVIDIAに精通したユーザーは、同梱のONNX Runtimeファイルを互換性のあるONNX Runtime GPUランタイムに置き換え、必要なCUDA/cuDNNランタイムライブラリをダイナミックローダーから認識できるようにすることができます。CUDAの初期化に成功した場合、DeepSNRは次のように報告します：
バックエンド：ONNX Runtime (CUDA実行プロバイダー)
CUDAが利用できない、または不完全な場合、DeepSNRは同じ実行ファイルからCPU実行に切り替わります。手動でのGPUランタイムの変更により起動や処理に失敗した場合は、元のパッケージファイルを復元してください。

deepsnr_linux_1.3.2-0147_ORT_x64_cliも、上記 starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli と同様にonnxruntime-linux-x64-gpu-1.26.0.tgzを用いてGPUが使えます。

環境変数を追加

1: cuda runtime, cudnn, torch 各ライブラリがあるディレクトリにパスを通します。

2: NVIDIA TensorRT（ディープラーニングの推論（予測・実行）を高速化するためのソフトウェア開発キット）が使えない場合でもCPU使用を禁止させる。処理できないならば、エラー表示で停止させる。

3: 使用する計算エンジンを列挙し指定する。CUDA GPU、NVIDIA GPU、仕方がないからCPUの順番

export LD_LIBRARY_PATH=/home/$USER/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cuda_runtime/lib:/home/$USER/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages/nvidia/cudnn/lib:/home/$USER/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages/torch/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export ORT_TENSORRT_UNAVAILABLE_FALLBACK=0

export ONNXRUNTIME_PROVIDER_PRIORITY="CUDAExecutionProvider,TensorrtExecutionProvider,CPUExecutionProvider"

動作log

Linear mode: applied MTF autostretch to the StarNet input.
Reading input from /tmp/siril_starnet_qcse_6ma/input.tif...
Color image is detected!
Image size: 3996x2721
Restoring neural network checkpoint...
Loading ONNX model from file: /usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/StarNet2_weights.onnx
2026-08-11 19:21:51.880234368 [W:onnxruntime:, session_state.cc:1367 VerifyEachNodeIsAssignedToAnEp] Some nodes were not assigned to the preferred execution providers which may or may not have an negative impact on performance. e.g. ORT explicitly assigns shape related ops to CPU to improve perf.
2026-08-11 19:21:51.880253284 [W:onnxruntime:, session_state.cc:1369 VerifyEachNodeIsAssignedToAnEp] Rerunning with verbose output on a non-minimal build will show node assignments.
Backend: ONNX Runtime (CUDA execution provider) # ← CUDA GPUが動いている
Working: Done!
Writing starless image to: /tmp/siril_starnet_qcse_6ma/starless.tif
Writing mask to: /tmp/siril_starnet_qcse_6ma/mask.tif
Saved Starmask to starnetmask_image.fit
StarNet finished.

# log
Linear mode: applied MTF autostretch to the StarNet input.
Reading input from /tmp/siril_starnet_tyv_jll2/input.tif...
Color image is detected!
Image size: 3008x3008
Restoring neural network checkpoint...
Loading ONNX model from file: /usr/local/share/starnet2_linux_2.5.4-0214_ORT_x64_cli/StarNet2_weights.onnx
2026-08-06 14:39:54.576734905 [W:onnxruntime:, session_state.cc:1367 VerifyEachNodeIsAssignedToAnEp] Some nodes were not assigned to the preferred execution providers which may or may not have an negative impact on performance. e.g. ORT explicitly assigns shape related ops to CPU to improve perf.
2026-08-06 14:39:54.576760112 [W:onnxruntime:, session_state.cc:1369 VerifyEachNodeIsAssignedToAnEp] Rerunning with verbose output on a non-minimal build will show node assignments.
Backend: ONNX Runtime (CUDA execution provider) # ← GPUが動いている
Working: Done!
Writing starless image to: /tmp/siril_starnet_tyv_jll2/starless.tif
Writing mask to: /tmp/siril_starnet_tyv_jll2/mask.tif
Saved Starmask to starnetmask_image.fit
StarNet finished.

Windows11 と Starnet2

Windows での GPU アクセラレーションの設定手順
https://starnetastro.com/documentation/windows-cuda/

Use CUDA 12.x for the current ONNX Runtime 1.26.0 GPU path. Do not use CUDA 13.x runtime DLLs with the current CUDA-12 ONNX Runtime GPU DLLs.
現在の ONNX Runtime 1.26.0 の GPU パスでは、CUDA 12.x を使用してください。現在の CUDA-12 ONNX Runtime GPU DLL では、CUDA 13.x ランタイム DLL を使用しないでください。

こちらで (globe3.ddns.net) 確認された内容:

以下の設定は、この Windows 11, Siril 1.5 環境で確認しています：

オペレーティングシステム: Windows 11
GPU およびドライバー: NVIDIA GeForce RTX 5060、NVIDIA ドライバー 610.88 | WHQL
CUDA Toolkit: CUDA Toolkit 12.8.2 (April 2026). nvcc –version の出力は CUDA XX.x / VXX.x.x
cuDNN: CUDA 12.8 対応の cuDNN 9.24.0
ONNX Runtime GPU: Windows x64 対応の ONNX Runtime GPU 1.26.0

NVIDIAドライバー、CUDA Toolkit、およびcuDNNをインストールし、Windowsの$PATH変数を通じて、これらのランタイムライブラリをSirilから使えるようにします。
以下を参照します。

Method 1: System-wide NVIDIA installer setup
https://starnetastro.com/documentation/windows-cuda/

1. Install NVIDIA driver

2. Install CUDA Toolkit 12.8.2

where.exe nvcc

3. Install cuDNN 9.24.0

CUDA 13.x フォルダではなく、CUDA 12.9 cuDNN フォルダを使用してください。cuDNN インストーラによって、以下の CUDA 13.3 フォルダが作成される場合がありますが、この ONNX Runtime 1.26.0 CUDA-12 のセットアップでは使用しないでください：

4. Replace ONNX Runtime DLLs

ONNX Runtime GPU 1.26.0 for Windows x64 from GitHub.
onnxruntime-win-x64-gpu-1.26.0.zip をダウンロード、展開
https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/

onnxruntime.dll
ONNX Runtimeのメインエンジン。全ての計算命令を受け付けます。

onnxruntime_providers_cuda.dll
NVIDIAのCUDAを使って計算するための専用プラグインです。

onnxruntime_providers_shared.dll
メインエンジンと、CUDAプラグイン（および他のGPUプラグイン）との間で、データを仲介、共有するための共通ライブラリです。

StarNet2 CLI と、Python仮想環境下に3つのdllファイルをそれぞれ置きます。
　starnet++.exe がC++アプリとして直接GPUを使うため。
　StarNet.py スクリプトが、Pythonを用いてGPUを使うため。

C:\local\starnet2_win_2.5.3-0208_ORT
C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Lib\site-packages\onnxruntime\backend

5. CUDA 12.8DLLを配置する

cublas64_12.dll 、 cudart64_12.dll （あれば cublasLt64_12.dll 、 cufft64_11.dll）を
C:\local\starnet2_win_2.5.3-0208_ORTディレクトリに置く。

### CUDA Toolkit 12.8 Update ディレクトリは以下
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin

ここからコピーします。

6. cudnn64_9.dll、cudnn_ops_infer64_9.dll、cudnn_cnn_infer64_9.dll　を配置する

pythonコマンドを使って、それぞれのdllファイルをダウンロードします。
これはSiril 1.5仮想環境下ではなく、通常のPowerShell（またはターミナル）で行います。

python -m pip install --target "$env:TEMP\starnet-cuda-libs" "onnxruntime-gpu[cuda,cudnn]==1.26.0"

Windows11での StarNet2.py を使用し、GPUを動かす

Siril Pythonスクリプト、StarNet2.pyをSiril に導入し、GPUを使って画像処理を行う為の設定をします。

OS、ツール環境

Windows 11
RTX 5060（Blackwell / Compute Capability 12.0）
CUDA Toolkit 12.8
Python 3.12.13
StarNet2 2.5.4-0214 ORT x64 CLI

Windows11での設定手順

各種ファイルを確認します。

 nvidia-smi
Mon Aug 31 17:25:13 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------
| NVIDIA-SMI 616.56                 KMD Version: 616.56        CUDA UMD Version: 13.4     
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                Driver-Model | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf        Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                       |                        |               MIG M. |
|=======================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 5060 ...  WDDM  |   00000000:65:00.0 Off |                N/A |

nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Feb_21_20:42:46_Pacific_Standard_Time_2025
Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.93
Build cuda_12.8.r12.8/compiler.35583870_0

where.exe nvcc
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin\nvcc.exe

cuDNN関連

where.exe cudnn64_9.dll
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64\cudnn64_9.dll

where.exe cudnn_ops64_9.dll
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64\cudnn_ops64_9.dll

where.exe cudnn_cnn64_9.dll
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64\cudnn_cnn64_9.dll

starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli を眺める

starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli.zip
展開

StarNetに同梱されているONNX Runtimeのバージョンを確認します。

# powershell 
(Get-Item "C:\local\starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli\onnxruntime.dll").VersionInfo | Format-List FileVersion,ProductVersion


FileVersion    : 1.24.20260316.9.2d92497
ProductVersion : 1.24.20260316.9.2d92497

現在の環境
────────────────────────
RTX 5060
NVIDIA Driver 616.56
CUDA Toolkit 12.8
cuDNN 9.24 / CUDA 12.9

StarNet CUDA構成
────────────────────────
ONNX Runtime 1.26.0
CUDA 12.x
cuDNN 9.x

ONNX Runtime GPU 1.26.0 をstarnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli へ導入

then download and extract ONNX Runtime GPU 1.26.0 for Windows x64 from GitHub.
https://starnetastro.com/documentation/windows-cuda/

onnxruntime-win-x64-gpu-1.26.0.zipを導入します。

onnxruntime-win-x64-gpu-1.26.0.zipを展開し、onnxruntime-win-x64-gpu-1.26.0\libにある次のファイルを、starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cliへ配置します。

C:\local\starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli
│
├─ starnet2.exe
├─ StarNet2_weights.onnx
│
├─ onnxruntime.dll ← 1.26.0版に置換
├─ onnxruntime_providers_cuda.dll ← 新規
└─ onnxruntime_providers_shared.dll ← 1.26.0版に置換

### パス確認
where.exe cudnn_ops64_9.dll
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64\cudnn_ops64_9.dll

where.exe cudnn_cnn64_9.dll
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64\cudnn_cnn64_9.dll

where.exe cublas64_12.dll
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin\cublas64_12.dll

Get-ChildItem "C:\local\starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cli\" -Filter "onnxruntime*"
Mode                 LastWriteTime         Length Name
----                 -------------         ------ ----
-a----        2026/08/31     19:15       15336248 onnxruntime.dll
-a----        2026/08/31     17:53           1094 ONNXRUNTIME_LICENSE.txt
-a----        2026/08/31     19:15      298998584 onnxruntime_providers_cuda.dll
-a----        2026/08/31     19:15          21816 onnxruntime_providers_shared.dll

Siril Pythonスクリプト StarNet.py から、starnet2_win_2.5.4-0214_ORT_x64_cliにある、
starnet2
StarNet2_weights.onnx
をそれぞれ指定します。

タスクマネージャーから、GPUの動作を確認します。

Note: Starting with version 1.27, GPU packages published to PyPI (onnxruntime-gpu) and NuGet (Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu) are built with CUDA 13.0 by default. Older GPU package versions are built with CUDA 12.8 by default.
バージョン 1.27 以降、PyPI（onnxruntime-gpu）および NuGet（Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu）に公開されている GPU パッケージは、デフォルトで CUDA 13.0 を使用してビルドされています。それ以前のバージョンの GPU パッケージは、デフォルトで CUDA 12.8 を使用してビルドされています。
https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements

CUDA Toolkit 13系では、Cosmic Clarity Suiteが動作しない様なので、
CUDA Toolkit 12.8.2を用いて、Ubuntu + CUDA環境を作ります。

バージョンの組み合わせは、
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/v9.24.0/reference/support-matrix.html

福山大学 工学部 情報工学科 『金子邦彦研究室へようこそ』
こちらで綺麗にまとめられています。
「推奨フロー図解」は、作業の流れをつかみ易くしてくれます。

Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド
https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/ubuntu.html

インストールとインストール後の落ち穂拾い

時刻：ハードウェアクロック

Windows OSとLinux OSが、デュアルブートさせていると、時刻表示が日本標準時から8時間ずれる。
これを日本標準時（JST +9h）に指定します。

# ハードウェアクロックにローカルタイムを、ローカル時刻に指定
sudo timedatectl set-local-rtc 1

# ハードウェアクロックにローカルタイムを、UTC時刻に指定
sudo timedatectl set-local-rtc 0

C/C++コンパイラ、make、パッケージツール

sudo apt update
sudo apt install build-essential gcc g++ make libtool dpkg-dev pkg-config dkms

Ubuntuのリポジトリからnvidia-driver-580-open, CUDA 12.x の runfile をダウンロードし、インストール

# インストールされているCUDA関連パッケージを確認
dpkg -l | grep cuda
dpkg -l | grep nvidia

# NVIDIA関連パッケージを削除
sudo apt --purge remove '*nvidia*'

# CUDA はrunfile を用いてインストールしているので、"cuda-uninstaller"を使う
# sudo apt --purge remove '*cuda*'
sudo apt --purge remove '*cudnn*'

# 不要になった依存関係を自動削除
sudo apt autoremove --purge

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update

# Update device list 必要ならば
sudo update-pciids

ドライバのビルドに必要なカーネルヘッダー等をインストールする

sudo apt update
sudo apt -y install linux-headers-$(uname -r) build-essential dkms

# システムが認識しているGPUと利用可能なドライバを表示
ubuntu-drivers devices
driver   : nvidia-driver-???-open - distro non-free recommended

# 2026年7月現在では、580
sudo apt install nvidia-driver-580-open

# initramfsを更新
sudo update-initramfs -u

# ドライバの有効化のためにシステムを再起動
reboot

NVIDIA製GPUの稼働状況やシステム情報を確認します。
nvidia-smi

Boot miss ! 起動しなくなったら、Boot Repair

sudo add-apt-repository ppa:yannubuntu/boot-repair
sudo apt update
sudo apt install boot-repair
boot-repair

sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" dpkg --configure -a
sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get install -fy
sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get purge --allow-remove-essential -y grub-com*
sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get purge --allow-remove-essential -y grub2-com*
sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get purge --allow-remove-essential -y shim-signed
sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get purge --allow-remove-essential -y grub-common:*
sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get purge --allow-remove-essential -y grub2-common:*

sudo chroot "/mnt/boot-sav/sda2" apt-get install -y grub-efi

Boot successfully repaired.

A new file (/var/log/boot-repair/20260805_015552/Boot-Info_20260805_0155.txt) will open in your text viewer.

In case you still experience boot problem, indicate its content to:
boot.repair@gmail.com or to your favorite support forum.

Locked-NVram detected. Please do not forget to make your UEFI firmware boot on the Ubuntu 26.04 LTS entry (sda1/efi/ubuntu/grubx64.efi file) !

CUDA Toolkit 12.8.2 (April 2026)runfile

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.2/local_installers/cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run
sudo sh cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run

先に、nvidia-driver-580-openをインストールしているので、Driverを外す。

環境変数を設定する

echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc

# 確認
tail ${HOME}/.bashrc

# 設定を即時反映（現在のシェルのみ）
source ${HOME}/.bashrc

# 詳細バージョンを確認
cat /usr/local/cuda-12.8/version.json # version.json

# nvcc コマンドでバージョンを確認
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Feb_21_20:23:50_PST_2025
Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.93
Build cuda_12.8.r12.8/compiler.35583870_0

cuDNN

アーカイブからもダウンロード出来るでしょう。
https://developer.nvidia.com/cudnn-archive

# ローカルインストール (FULL)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.24.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update

# CUDA 12 をインストールするには、パッケージを指定します。
sudo apt-get install cudnn9-cuda-12

### CUDA 13 をインストールするには、パッケージを指定します。
### sudo apt-get install cudnn9-cuda-13

# cuDNN　インストールを確認
dpkg -l | grep cudnn

ii  cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0         1.0-1                                      amd64        cudnn-local repository configuration files
ii  cudnn9-cuda-12                             9.24.0.43-1                                amd64        NVIDIA cuDNN for CUDA 12
ii  cudnn9-cuda-12-9                           9.24.0.43-1                                amd64        NVIDIA cuDNN for CUDA 12.9
ii  libcudnn9-cuda-12                          9.24.0.43-1                                amd64        cuDNN runtime libraries for CUDA 12.9
ii  libcudnn9-dev-cuda-12                      9.24.0.43-1                                amd64        cuDNN development libraries for CUDA 12.9
ii  libcudnn9-headers-cuda-12                  9.24.0.43-1                                amd64        cuDNN header files for CUDA 12.9
ii  libcudnn9-static-cuda-12                   9.24.0.43-1                                amd64        cuDNN static libraries for CUDA 12.9

Siril Pytonスクリプトが GPUモードを設定

CPU内蔵グラフィックスが画面表示を行い、NVIDIA GeForceは計算ユニットとして使います。

On-demand mode (recommended for laptop users)
https://ubuntu.fan/en/docs/ref/hardware/nvidia#dual-gpu-switching-prime

# Check current mode
prime-select query

# On-demand mode (recommended for laptop users) #GPUモードを On-Demand に設定
sudo prime-select on-demand

# sudo reboot

CUDA、Python、Hashcatなどの場合では、TensorFlowやPyTorchやライブラリ経由でCUDAを使うならば、環境変数などの指定は要らないようです。

Dual GPU Intel-Nvidia / Prime Render Offloading / Ubuntu 20.04 – does not offload
https://forums.developer.nvidia.com/t/dual-gpu-intel-nvidia-prime-render-offloading-ubuntu-20-04-does-not-offload/166864

python version 3.12.13

# sudo make altinstall

ソースから構築したpython3.x コマンドはインストールされますが、python3 コマンドはインストールされません。
これにより、python3 コマンドでは主に使用するバージョンのPythonを起動し、それ以外のバージョンのPythonは、 python3.12 のように、バージョンを指定して実行します。

Ubuntu環境のPython
https://www.python.jp/install/ubuntu/index.html

sudo apt update
sudo apt install build-essential libbz2-dev libdb-dev \
  libreadline-dev libffi-dev libgdbm-dev liblzma-dev \
  libncursesw5-dev libsqlite3-dev libssl-dev \
  zlib1g-dev uuid-dev tk-dev

cd Python-3.12.13
./configure
make
sudo make altinstall

python3.12 --version

Python 3.12.13

python アップデート (Python version 3.12.14)

• make uninstall できるかな？
• 手動でインストールされた関連ファイルを削除
  • cd /usr/local/bin
  • 実行ファイル（バイナリ）の削除
    • sudo rm -f /usr/local/bin/python3.12 /usr/local/bin/python3.12-config /usr/local/bin/pip3.12 /usr/local/bin/pydoc3.12 /usr/local/bin/idle3.12 /usr/local/bin/2to3-3.12
  • ライブラリ（標準モジュール）の削除
    • sudo rm -rf /usr/local/lib/python3.12
  • ヘッダーファイルの削除
    • sudo rm -rf /usr/local/include/python3.12
  • マニュアルページの削除
    • sudo rm -f /usr/local/share/man/man1/python3.12.1
  • 共有ライブラリキャッシュの更新
    • sudo ldconfig
• Python version 3.12.14をソースビルド、インストール
  • sudo make altinstallを用いる
• Siril 1.5 仮想環境デイレクトリをワーキングディレクトリとする
  • 仮想環境を 3.12.14 用に更新
    • python3.12 -m venv --upgrade venv

Siril 1.5 Python仮想環境を作ります

以下の作業は、仮想環境下で行います。
全ては、/home/$USER/.local/share/siril 以下にインストールされます。

# Siril 1.5 Python仮想環境ディレクトリを作成
mkdir -p /home/$USER/.local/share/siril

# Python 3.12.13 を使って指定パスに仮想環境を作成
python3.12 -m venv /home/$USER/.local/share/siril/venv

# 仮想環境を有効化 (アクティベート)
source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate

### 仮想環境内にpip のベースを生成する
### python -m ensurepip --upgrade

# pip 自身をインストール、最新版にアップデートする
python -m pip install --upgrade pip

### pip 確認
pip3 --version

PyTorch のインストール

PyTorchの旧バージョンのインストール
最新バージョンのインストールを推奨しますが、便宜上、旧バージョンのバイナリおよびインストール手順を以下に掲載しています。
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

上記を参考にします。

# Siril 1.5 仮想環境で行う
python3.12 -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

### python3.12 -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# インストールログ
Successfully installed MarkupSafe-3.0.3 cuda-bindings-12.9.4 cuda-pathfinder-1.2.2 cuda-toolkit-12.8.1 filelock-3.29.0 fsspec-2026.4.0 jinja2-3.1.6 mpmath-1.3.0 networkx-3.6.1 numpy-2.4.4 nvidia-cublas-cu12-12.8.4.1 nvidia-cuda-cupti-cu12-12.8.90 nvidia-cuda-nvrtc-cu12-12.8.93 nvidia-cuda-runtime-cu12-12.8.90 nvidia-cudnn-cu12-9.19.0.56 nvidia-cufft-cu12-11.3.3.83 nvidia-cufile-cu12-1.13.1.3 nvidia-curand-cu12-10.3.9.90 nvidia-cusolver-cu12-11.7.3.90 nvidia-cusparse-cu12-12.5.8.93 nvidia-cusparselt-cu12-0.7.1 nvidia-nccl-cu12-2.28.9 nvidia-nvjitlink-cu12-12.8.93 nvidia-nvshmem-cu12-3.4.5 nvidia-nvtx-cu12-12.8.90 pillow-12.2.0 setuptools-78.1.0 sympy-1.14.0 torch-2.11.0+cu128 torchaudio-2.11.0+cu128 torchvision-0.26.0+cu128 triton-3.6.0 typing-extensions-4.15.0

動作テスト

# インストール確認
python3.12 -c "import torch; print('PyTorch Version:', torch.__version__); print('CUDA Available:', torch.cuda.is_available()); print('GPU Device:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"

PyTorch Version: 2.11.0+cu128
CUDA Available: True
GPU Device: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

ONNX Runtime GPU インストール

ONNX RuntimeとCUDAのバージョンの互換性
https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements
CUDA 12.X
https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#cuda-12x

Note: Starting with version 1.27, GPU packages published to PyPI (onnxruntime-gpu) and NuGet (Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu) are built with CUDA 13.0 by default. Older GPU package versions are built with CUDA 12.8 by default.
バージョン 1.27 以降、PyPI（onnxruntime-gpu）および NuGet（Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu）に公開されている GPU パッケージは、デフォルトで CUDA 13.0 を使用してビルドされています。それ以前のバージョンの GPU パッケージは、デフォルトで CUDA 12.8 を使用してビルドされています。
https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements

この互換性を元に、ONNX Runtime をインストールするのが大切らしい。

# Siril 仮想環境で行う
source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate

# 以前にruntimeをインストールしているならば、バージョン確認
pip list | grep onnxruntime
pip show onnxruntime-gpu

### 以前にruntimeをインストールしているならば、その関連パッケージを削除
### python3.12 -m pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

# python3.12 -m pip install onnxruntime-gpu

# version 1.26をインストールします。
# これ以降のバージョンは、CUDA 13.0 を使用してビルドされています。
python3.12 -m pip install onnxruntime-gpu==1.26.0

Successfully installed flatbuffers-25.12.19 onnxruntime-gpu-1.26.0 packaging-26.3 protobuf-7.35.1

# 動作テスト
python3.12 -c "import onnxruntime as ort; print(ort.get_available_providers())"

RTX 5060 動作確認

source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate
pip list |grep torch
torch                    2.11.0+cu128
torchaudio               2.11.0+cu128
torchvision              0.26.0+cu128

# 動作確認
python3.12 -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"
2.11.0+cu128 True NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

# 動作確認
python3.12 -c "import torch; print('Version:', torch.__version__); print('CUDA:', torch.cuda.is_available()); print('Device Name:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"
Version: 2.11.0+cu128
CUDA: True
Device Name: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

CUDA 12.8に適合するPyTorch、ONNX、天体処理用ライブラリを導入

python3.12 -m pip install xisf tifffile astropy pillow pyqt6 sep lz4 zstandard

### python3.12 -m pip install onnxruntime-gpu xisf tifffile astropy pillow pyqt6 sep lz4 zstandard

# インストールログ
Installing collected packages: PyQt6-Qt6, flatbuffers, zstandard, tifffile, sep, PyYAML, PyQt6-sip, pyerfa, protobuf, packaging, lz4, astropy-iers-data, xisf, pyqt6, onnxruntime-gpu, astropy
Successfully installed PyQt6-Qt6-6.11.1 PyQt6-sip-13.12.0 PyYAML-6.0.3 astropy-8.0.1 astropy-iers-data-0.2026.8.3.0.53.6 flatbuffers-25.12.19 lz4-4.4.5 onnxruntime-gpu-1.28.0 packaging-26.3 protobuf-7.35.1 pyerfa-2.0.1.5 pyqt6-6.11.0 sep-1.4.1 tifffile-2026.7.31 xisf-0.9.7 zstandard-0.25.0

Siril 1.5

Siril 1.5 リビルド

sudo apt update
sudo apt install meson git cmake
sudo apt install libglib2.0-dev libgtk-3-dev libgsl-dev liblcms2-dev \
  libcfitsio-dev libfftw3-dev libopencv-dev libgtksourceview-4-dev \
  libexiv2-dev libraw-dev libjxl-dev libheif-dev libxisf-dev \
  libpugixml-dev liblz4-dev libgit2-dev libffms2-dev libcurl4-gnutls-dev

#2026年7月　追加
sudo apt install wcslib-tools libgtk-4-dev libgtksourceview-5-dev

# Sirilソース
git clone --recurse-submodules https://gitlab.com/free-astro/siril.git

# Siril 開発版ビルド、インストール
cd siril
meson setup --prefix /usr/local --buildtype release _build
ninja -C _build
sudo ninja -C _build install

GraXpert

GraXpert 3.1.0rc2

Set GraXpert Executable にて GraXpertファイルを指定して、GraXpert 3.1.0rc2を使います。

# graxpert log
Starting script /home/minmin/.local/share/siril-scripts/processing/GraXpert-AI.py
Installing platformdirs. This may take a few seconds...
Collecting platformdirs
Downloading platformdirs-4.11.0-py3-none-any.whl.metadata (5.5 kB)
Downloading platformdirs-4.11.0-py3-none-any.whl (23 kB)
Installing collected packages: platformdirs
Successfully installed platformdirs-4.11.0
Successfully installed platformdirs
Installing onnx. This may take a few seconds...
Collecting onnx
Downloading onnx-1.22.0-cp312-abi3-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.metadata (8.5 kB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.23.2 in /home/minmin/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages (from onnx) (2.4.4)
Requirement already satisfied: protobuf>=4.25.1 in /home/minmin/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages (from onnx) (7.35.1)
Requirement already satisfied: typing_extensions>=4.15.0 in /home/minmin/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages (from onnx) (4.15.0)
Collecting ml_dtypes>=0.5.4 (from onnx)
Downloading ml_dtypes-0.5.4-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.metadata (8.9 kB)
Downloading onnx-1.22.0-cp312-abi3-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl (19.1 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 19.1/19.1 MB 8.9 MB/s  0:00:02
17:49:44: Downloading ml_dtypes-0.5.4-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl (5.0 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.0/5.0 MB 8.4 MB/s  0:00:00
Installing collected packages: ml_dtypes, onnx
Successfully installed ml_dtypes-0.5.4 onnx-1.22.0
Successfully installed onnx
Detected ONNX Runtime with providers: ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
ONNX Runtime is already installed: onnxruntime-gpu
numpy is installed
astropy is installed
Installing appdirs. This may take a few seconds...
Collecting appdirs
Downloading appdirs-1.4.4-py2.py3-none-any.whl.metadata (9.0 kB)
Downloading appdirs-1.4.4-py2.py3-none-any.whl (9.6 kB)
Installing collected packages: appdirs
Successfully installed appdirs-1.4.4
Successfully installed appdirs
Installing opencv-python. This may take a few seconds...
Collecting opencv-python
Downloading opencv_python-5.0.0.93-cp37-abi3-manylinux_2_28_x86_64.whl.metadata (19 kB)
Requirement already satisfied: numpy>=2 in /home/minmin/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages (from opencv-python) (2.4.4)
Downloading opencv_python-5.0.0.93-cp37-abi3-manylinux_2_28_x86_64.whl (73.8 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 73.8/73.8 MB 8.9 MB/s  0:00:08
Installing collected packages: opencv-python
Successfully installed opencv-python-5.0.0.93
Successfully installed opencv-python
PyQt6 is installed
Running command: requires
OK! This script is compatible with this version of Siril.

# Deconvolution log
Python communication worker finished...
Starting script /home/minmin/.local/share/siril-scripts/processing/GraXpert-AI.py
platformdirs is installed
onnx is installed
Detected ONNX Runtime with providers: ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
ONNX Runtime is already installed: onnxruntime-gpu
numpy is installed
astropy is installed
appdirs is installed
opencv-python is installed
PyQt6 is installed
Running command: requires
OK! This script is compatible with this version of Siril.

Starting deconvolution
Calculated normalized PSFsize value: 0.2951167728237792
=== ONNX Execution Provider Tester ===
Creating ONNX model...
Model saved to temporary file: /tmp/tmpnm_0t04i.onnx
Running reference on CPU...
OK: CPU output computed.
Available execution providers:
- TensorrtExecutionProvider
- CUDAExecutionProvider
- CPUExecutionProvider
Testing each provider without fallback...
Testing TensorrtExecutionProvider...
*************** EP Error ***************
EP Error /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_state.cc:534 void onnxruntime::python::RegisterTensorRTPluginsAsCustomOps(PySessionOptions&, const onnxruntime::ProviderOptions&) Please install TensorRT libraries as mentioned in the GPU requirements page, make sure they're in the PATH or LD_LIBRARY_PATH, and that your GPU is supported.

when using ['TensorrtExecutionProvider']
Falling back to ['CPUExecutionProvider'] and retrying.
****************************************
(x) TensorrtExecutionProvider: fallback occurred (used CPUExecutionProvider)

Testing CUDAExecutionProvider...
OK: CUDAExecutionProvider ran successfully
Testing CPUExecutionProvider...
OK: CPUExecutionProvider ran successfully
=== Summary ===
OK: Working providers (in priority order):
- CUDAExecutionProvider
- CPUExecutionProvider

→ Best available provider: CUDAExecutionProvider
Cached execution providers to /home/minmin/.config/siril/siril_onnx.conf
Using inference providers: ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
Finished deconvolution

Cosmic Clarity Suite

CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuildを展開

/use/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/
├── SetiAstroCosmicClarity.py
├── SetiAstroCosmicClarity_denoise.py
│
├── *.onnx, *.pth (下記にある各種ファイル）
│
└── run_Sharpen.sh, run_Sharpen.sh, 及びその他の付属ファイル群

Linux Files Excluding _internal を導入

Linux Files Excluding _internal
https://github.com/setiastro/cosmicclarity/releases/tag/Linux
ここにあるファイルを/use/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/へ配置して、アップデートします。

darkstar_*.onnx
darkstar_*.pth
deep_*.onnx
deep_*.pth
satellite*.onnx
satellite*.pth
setiastro*.exe
superres_*.onnx
superres_*.pth
各ファイルを入れ替えます。

CosmicClaritySuite_Linux へ SetiAstroCosmicClarity.py を導入

setiastrosuiteにある、SetiAstroCosmicClarity.py、SetiAstroCosmicClarity_denoise.pyをダウンロードし配置します。
https://github.com/setiastro/cosmicclarity

不足するパッケージをインストールします。

python -m pip install xisf astropy sep opencv-python

CosmicClaritySuite, Sharpening, denoise のラッパーを作成

[SetiAstroCosmicClarity.py]　へSiril から諸設定などの情報を受け取れるラッパーファイルを作ります。”run_Sharpen.sh”とします。

### ラッパーファイルを作成 run_Sharpen.sh
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/

以下が、run_Sharpen.sh
SetiAstroCosmicClarity.pyに対して。

#!/bin/bash
source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/
python3.12 ./SetiAstroCosmicClarity.py "$@"

# 実行権
chmod +x ./run_Sharpen.sh

[SetiAstroCosmicClarity_denoise.py]　へSiril から諸設定などの情報を受け取れるラッパーファイルを作ります。”run_Denoise.sh” とします。

以下が、run_Denoise.sh
SetiAstroCosmicClarity_denoise.pyに対して。

#!/bin/bash
source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/
python3.12 ./SetiAstroCosmicClarity_denoise.py "$@"

# 実行権
chmod +x ./run_Denoise.sh

SetiAstroCosmicClarity_satellitelinux.pyを導入, satellitelinuxのラッパーを作成

source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
python3.12 ./SetiAstroCosmicClarity_satellitelinux.py

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/./SetiAstroCosmicClarity_satellitelinux.py", line 52, in <module>
    import rawpy
ModuleNotFoundError: No module named 'rawpy'

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/./SetiAstroCosmicClarity_satellitelinux.py", line 58, in <module>
    from skimage.transform import resize
ModuleNotFoundError: No module named 'skimage'

rawpy は、LibRaw ライブラリ用の使いやすい Python ラッパーです。 また、ホットピクセル/デッドピクセルの検出と修復のための追加機能も備えています。
https://pypi.org/project/rawpy/

scikit-image は画像処理のためのアルゴリズムの集合体です。
https://scikit-image.org/

python3.12 -m pip install rawpy

Collecting rawpy
  Downloading rawpy-0.27.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.metadata (9.7 kB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.26.0 in /home/minmin/.local/share/siril/venv/lib/python3.12/site-packages (from rawpy) (2.4.4)
Downloading rawpy-0.27.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl (3.0 MB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3.0/3.0 MB 8.9 MB/s  0:00:00
Installing collected packages: rawpy
Successfully installed rawpy-0.27.1

python3.12 -m pip install scikit-image

Error during headless execution: [Errno 2] そのようなファイルやディレクトリはありません: '/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/./satellite_trail_detector_AI3.pth'

Error during headless execution: [Errno 2] そのようなファイルやディレクトリはありません: '/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/./satellite_trail_detector_mobilenetv2.pth'

Error during headless execution: [Errno 2] そのようなファイルやディレクトリはありません: '/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/./satelliteremovalAI3.pth'

上記ファイルは、
satellite_trail_detector_AI3.pth　→　satellite_trail_detector_AI3.5.pth
satellite_trail_detector_mobilenetv2.pth　→　satellite_trail_detector_mobilenetv2.5.pth
satelliteremovalAI3.pth　→　satelliteremovalAI3.5.pth

satellite_trail_detector_AI3.onnx　→　satellite_trail_detector_AI3.5.onnx
satellite_trail_detector_mobilenetv2.onnx　→　satellite_trail_detector_mobilenetv2.5.onnx
satelliteremovalAI3.onnx　→　satelliteremovalAI3.5.onnx

SetiAstroCosmicClarity_satellitelinux.py　をそれぞれ、書き換えます。

"$@"　について

シェルスクリプトにおける “$@” は、
スクリプトに渡されたすべての引数を、元の区切り（スペースなど）を完全に保ったまま展開する特殊な変数

"$@"　について参考にしたサイト
https://qiita.com/ko1nksm/items/98952723d7a71799673c

Cosmic Clarity Sharpening を設定

Cosmic Clarity Sharpening Settings
Cosmic Clarity Executable: run_Sharpen.sh (上記ラッパー)を指定する。

Cosmic Clarity Denoise を設定

Cosmic Clarity Executable
run_Sharpen.sh (上記ラッパー)を指定する。

SyQon, Prizm, Starless

/home/$USER/.local/share/siril
以下に、次のディレクトリがあり、そこへそれぞれのファイルを配置します。
syqon_prism　→　prism_mini.pt
syqon_starless　→　zenith.pt

それぞれのスクリプトを起動すると、.ptファイルが読み込まれます。

ここまでが、本記事の本文になります。

参考：SetiAstroCosmicClarityが動かない時の試行錯誤

これ以下は試行錯誤した経過です。全ては、途中で作業を止めています。または用いていません。

./SetiAstroCosmicClarity を動作確認

./SetiAstroCosmicClarity

PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py:450: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/gvfs/libgvfscommon.so: undefined symbol: g_variant_builder_init_static
Failed to load module: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/gio/modules/libgvfsdbus.so

動かない。。。

githubにある [SetiAstroCosmicClarity.py] を使ってみる。
https://github.com/setiastro/cosmicclarity

[SetiAstroCosmicClarity.py] を /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/へ置く。

source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 SetiAstroCosmicClarity.py

CUDA 12.8.2（2026年4月リリース版）は、CUDA 12系のビルドであり、古いONNX RuntimeやPyTorchの安定版との親和性があるらしい。

ONNX Runtime: onnxruntime-gpu==1.26.0 を用いる

直面した問題と原因

配布されているポータブルバイナリ（AlternateBuild 版の SetiAstroCosmicClarity や setiastrobenchmark）をそのまま実行した際、問題が発生。

1. GLib/GIOライブラリの衝突:
   • 現象: libgvfscommon.so: undefined symbol エラー
   • 原因: バイナリに内包された古い libglib が、Ubuntu 26.04の最新デスクトップ環境（GVFS）と競合
2. CUDAカーネルのミスマッチ（致命的）:
   • 現象: RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device（コアダンプ）。
   • 原因: バイナリに内包されていたPyTorchが 2.4.1+cu124 (CUDA 12.4用) であったため、RTX5060 GPUを駆動するための計算データ（カーネル）が不足し、処理開始と同時にクラッシュ。

バイナリの仕様を諦め、公式の生のソースコード（.py）を改変する。

１）本体スクリプトの取得と配置

1. ディレクトリ /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/ に移動。
2. 公式GitHubより SetiAstroCosmicClarity.py をダウンロード。
   https://github.com/setiastro/cosmicclarity
3. 同フォルダ内のモデルデータ（models/ 内の ~_AI4.onnx など）をそのまま利用できる状態に統合。

２）本体スクリプト（SetiAstroCosmicClarity.py）の改造

Sirilからの自動連携（画面を開かないCLI処理）に対応させるため、ファイル最末尾の引数解析ブロックを以下のように書き換えました。

# --- 引数に --input を追加 ---
parser.add_argument('--input', type=str, help="Path to the input TIFF/FIT image")
args = parser.parse_args()
use_gpu = not args.disable_gpu

# --- 引数があれば入力パスを上書き ---
if args.input:
    input_dir = args.input
    print(f"[CLI Mode] Input file overrides to: {input_dir}")

# --- 処理を実行 ---
process_images(input_dir, output_dir, args.sharpening_mode, args.nonstellar_strength, args.stellar_amount, args.nonstellar_amount, use_gpu, args.sharpen_channels_separately, args.auto_detect_psf)

３）Siril用スクリプトの配置

ディレクトリ ~/.local/share/siril-scripts/processing/ に、新しく CosmicClarity_Sharpen_CUDA.py を作成し、以下の完全版コードを配置（他のファイルと同様、実行権限 +x は不要）。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, subprocess os

# ユーザー名($USER)を自動取得して最新のCUDA環境を直接指定
current_user = os.environ.get("USER")
PYTHON_ENV = f"/home/{current_user}/.local/share/siril/venv/bin/python3.12"
CC_SCRIPT  = "/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/SetiAstroCosmicClarity.py"

def main():
    args = sys.argv[1:]
    cleaned_args = []
    for arg in args:
        if "SetiAstroCosmicClarity" in arg or arg.endswith(".py"):
            continue
        cleaned_args.append(arg)

    # 完璧に構築したPython仮想環境で本体スクリプトをキック
    cmd = [PYTHON_ENV, CC_SCRIPT] + cleaned_args
    print(f"[Siril-CUDA-CC] Redirecting execution via CUDA 12.8.2...")

    try:
        subprocess.run(cmd, check=True, text=True)
        print("[Siril-CUDA-CC] CosmicClarity sharpening process completed successfully!")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

４）Siril上のGUI設定

1. Siril 1.5の設定画面にある「Cosmic Clarity Executable」のBrowseボタンから、ダミーの実行トリガーとして /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/SetiAstroCosmicClarity.py を指定。
2. Siril上部メニューの「スクリプト」から、追加された CosmicClarity_Sharpen_CUDA を選択して実行。

こちらは一度、設定したものです。今は用いていません。

Cosmic Clarity Sharpening を展開

pyinstxtractor.py を使って、SetiAstroCosmicClarity を展開します。

# Siril 1.5 仮想環境で行う
source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate

cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild

python3.12 pyinstxtractor.py ./SetiAstroCosmicClarity

[+] Processing ./SetiAstroCosmicClarity
[+] Pyinstaller version: 2.1+
[+] Python version: 3.12
[+] Length of package: 57264312 bytes
[+] Found 17 files in CArchive
[+] Beginning extraction...please standby
[+] Possible entry point: pyiboot01_bootstrap.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_inspect.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pkgutil.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_multiprocessing.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pkgres.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_setuptools.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_mplconfig.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_cryptography_openssl.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pyqt6.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth__tkinter.pyc
[+] Possible entry point: setiastrocosmicclaritylinux.pyc
[+] Found 7078 files in PYZ archive
[+] Successfully extracted pyinstaller archive: ./SetiAstroCosmicClarity

You can now use a python decompiler on the pyc files within the extracted directory

SetiAstroCosmicClarity_extracted ディレクトリにある、
setiastrocosmicclaritylinux.pyc を
CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild ディレクトリに配置

# 動作確認
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc

Using device: cuda (CUDA)
Identified 32bit floating point FITS iamge.
Sharpening Image: result_drizzle_19620s.fit
Total Chunks: 225
Stellar Sharpening:
Progress: 100.00% (225/225 chunks processed)
Stellar sharpening complete. Shape: (2877, 2877)
Saved 32-bit float sharpened image to: /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/./output/result_drizzle_19620s_sharpened.fit

#!/bin/bash
source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc "$@"

# 実行権
chmod +x ./run_Sharpen.sh

Cosmic Clarity denoise を展開

python3.12 pyinstxtractor.py /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/SetiAstroCosmicClarity_denoise

# Siril 1.5 仮想環境で行う
pwd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild
python3.12 pyinstxtractor.py ./SetiAstroCosmicClarity_denoise

# 動作確認
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc

Cosmic Clarity denoise ラッパーを作成

### ラッパーファイルを作成 run_Denoise.sh
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/

以下が、run_Denoise.sh

#!/bin/bash

### RTX 5060（12.0）
### export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="9.0"
### export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="12.0"

source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 ./SetiAstroCosmicClarity_denoise.pyc "$@"

/use/local/share/Legacy_Linux_2004/
├── SetiAstroCosmicClarity.py
├── SetiAstroCosmicClarity_denoise.py
├── 📁 models/ （← ここにmodelsフォルダごと置く）
│ 　　├── 各種AIモデルファイル（.onnx や .pth など）
└── run_Sharpen.sh, run_Sharpen.sh, 及びその他の付属ファイル群

天体画像処理には、Siril 1.5 を使います。ソースからビルドします。

以下は、時系列では無く、間にメモがあり、まとまっていなので、とても見にくいかと思います。ごめんなさい。

以下はインストール作業をまとめています。
https://globe3.ddns.net/wp/cudatoolkit-12-8-2runfile-ubuntu-2604-nvidiadriver580-python3-12-13-graxpert-3-1-cosmicclaritysuite-siril-15/

試行錯誤した部分もそのまま残しています。貴方にとって不必要な操作もあります。
参考にする際は、前後の操作を確認して下さい。

Ubuntu 26.04 LTS

福山大学 工学部 情報工学科 『金子邦彦研究室へようこそ』
こちらで綺麗にまとめられています。公開されていて、とても有り難いです。金子邦彦さん、感謝です。

金子邦彦研究室へようこそ https://www.kkaneko.jp/index.html
Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド
【概要】本ガイドでは、Ubuntu 24.04 LTSにおける各種ソフトウェアのインストール手順を説明する。プログラミング環境（C/C++、Python、Java、R）、NVIDIA GPU環境（ドライバ、CUDA Toolkit、cuDNN）、データベース（PostgreSQL）、人工知能・機械学習ライブラリ、3次元コンピュータグラフィックス・地理情報システム・メディア処理ツール、エディタ・統合開発環境などを扱う。
https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/ubuntu.html
https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/ubuntu_cudnn.html

インストールできない。。。

インストール不具合があるならば、「セキュアブートを無効」は優先すべき選択肢と思います。

SDDに問題があり、次のエラー表示。インストールが始まらない。。。

[8768]:raise ValueError("Failed to find storage volume id='%s' config: %s"
[8768]:ValueError: Failed to find storage volume id='disk-sda' config: {'ptable': 'gpt', 'serial': 'ELECOM_ESD-EYB_055Y00400047-0:0', 'path': '/dev/sda', 'wipe': 'superblock-recursive', 'preserve': False, 'name': '', 'grub_device': False, 'id': 'disk-sda', 'type': 'disk'}

ストレージに対する指定は、

path	/dev/sda	対象となる物理ディスクのパス
wipe	superblock-recursive	ディスク上の古いファイルシステムやLVMのメタデータ（スーパーブロック）を完全に消去する
preserve   False	既存のパーティションやデータを保持しない（すべて上書きする）
name	''	ディスクの名前やラベルを指定しない（空白、指定なし）
grub_device	False	このディスク自体にはGRUB（ブートローダ）をインストールしない（※通常、GRUBはEFIパーティションなどの特定のパーティションにインストールされます）
type	disk	対象のタイプが「ディスク（物理ドライブ）」であることを示す
id	disk-sda	このディスク設定に対するユニークな識別子（ID）

インストールストレージのデバイス諸要件と、実際のストレージの要件が一致しないエラーのようです。何度もインストールを試し、パーティションを作り直しているので、このような症状になったのかと思い、インストールメディアの先頭データ512バイトを削除します。
これで、そのディスクの構成を記録してあるパーティションテーブルが無くなります。（乱暴。。。）

sudo dd if=/dev/zero of=/dev/sda bs=512 count=1
sudo dd if=/dev/zero of=/dev/sda bs=1M count=100 conv=fdatasync

sync

/dev/sda に残っているファイルシステムやパーティションなどの識別情報（署名）を削除します。

sudo wipefs -a /dev/sda

/dev/sda GPTパーティションテーブルを新しく作ります。

sudo parted /dev/sda mklabel gpt

この後、インストールを行います。

インストール後の「落ち穂拾い」

sudo apt update
sudo apt upgrade
reboot

バッテリーの話し

TLP: 電源管理

sudo apt install tlp tlp-rdw
REMOVING:
  power-profiles-daemon

TLP有効化

sudo systemctl enable tlp
sudo systemctl start tlp

TLP設定ファイルを編集

こちらのノートPCでは、GNOME 拡張機能ではバッテリーのコントロールが出来ませんでした。
Windows11にてバッテリーマネージャー で設定すると、Ubuntu 26でも引き継がれている。
制御チップに指定がされ、残っているのだろうか？

電源デバイスのパスを表示
upower -e
/org/freedesktop/UPower/devices/battery_BAT0
/org/freedesktop/UPower/devices/line_power_AC0

upower -i /org/freedesktop/UPower/devices/battery_BAT0
charge-cycles:       N/A

/sys/class/power_supply/BAT
charge_full         6400000
charge_full_design  6400000

充電80% の時
charge_now　　　　　5120000

77%
current_now         2040000

voltage_min_design 15480000
voltage_now        16795000

GNOME 拡張機能を使用する場合は、以下の指定をします。

How to Limit Battery Charging to 80% in Ubuntu Linux

Keeping your laptop constantly charged at 100% may reduce its battery health over time.So, in this quick tutorial, I’ll ...

www.youtube.com

• sudo apt install gnome-shell-extension-manager ：拡張機能マネージャーをインストール
• 「アプリを表示」→「Extension Manager」を開く→「Battery Health Charging」を検索
• 拡張機能の設定画面（歯車アイコン）を開き、 Install user privileges for this user
• sudo 機能が必要なので、Install からパスワードを入れます。
• パスワードを入力して権限が適用されると、画面右上のステータスバーから充電モード（100%、80%、60%など）を切り替えられる。

• sudo apt install gnome-shell-extension-manager ：拡張機能マネージャーをインストール
• Extension Manager」アプリを開き、「Browse」 タブから 「Battery Health Charging」 を検索
• 拡張機能の設定画面（歯車アイコン）を開き、一番下にある Install user privileges
• パスワードを入力して権限が適用されると、画面右上のステータスバーから充電モード（100%、80%、60%など）を切り替えられる

ファンコントロール

lsmod | grep -E 'ec_sys|wmi|asus|dell|ideapad|thinkpad|hp'

asus_wmi              106496  0
sparse_keymap          12288  1 asus_wmi
wmi_bmof               12288  0
nvidia_wmi_ec_backlight    12288  0
snd_rawmidi            57344  1 snd_seq_midi
snd_seq_device         16384  3 snd_seq,snd_seq_midi,snd_rawmidi
snd                   147456  23 snd_hda_codec_generic,snd_seq,snd_hda_codec_conexant,snd_seq_device,snd_hda_codec_hdmi,snd_hwdep,snd_hda_intel,snd_hda_codec,snd_sof,snd_soc_sdca,snd_timer,snd_compress,snd_soc_core,snd_pcm,snd_rawmidi
platform_profile       20480  2 amd_pmf,asus_wmi
video                  77824  4 nvidia_wmi_ec_backlight,asus_wmi,amdgpu,nvidia_modeset
wmi                    36864  4 video,nvidia_wmi_ec_backlight,asus_wmi,wmi_bmof

asus_wmi がロードされています。

EC（Embedded Controller：エンベデッド・コントローラー）は、パソコンのマザーボード上に搭載され、キーボードの入力監視や電源管理、温度・ファン制御などのシステム基本動作を常時監視・制御する小型のマイクロコントローラーです。

Linuxカーネルは、このECをASUS系のWMIインターフェースとして認識しているかもしれない。

DMI情報は、PCのメーカー名・機種名・製品型番などを、ファームウェア（BIOS/UEFI）からLinuxが読み取った情報です。

時刻表示が8時間ずれる

ハードウェアクロック: PC集積回路上あるCMOSに保存されている、時刻情報
システムクロック: OSのカーネルが管理している時刻情報

OSの起動時にハードウェアクロックの情報をシステムクロックに反映させることで、時刻情報を取得している。

Linux : UTC（世界標準時）をNTPサーバから取得し、UTC時刻情報をハードウェアクロックに設定している。その後システムクロックは、ハードウェアクロックから取得した時刻情報はUTCと解釈しているため、その時刻情報をローカルタイムに合わせて調整する。

Windows : ハードウェアクロックに設定する時刻情報はローカルタイムであるため、システムクロックはその時刻情報をローカルタイムと解釈して、そのままの値で取得したものを設定している。
https://qiita.com/Juice/items/63279e93f818ba74312d

SSDなどを替えて、OSを同じPCで起動した場合、Windowsが世界標準時になり、Linuxが日本時刻（JST）になる。

# ハードウェアクロックにローカルタイムを、ローカル時刻に指定
sudo timedatectl set-local-rtc 1

# ハードウェアクロックにローカルタイムを、UTC時刻に指定
sudo timedatectl set-local-rtc 0

Linux GPU Control Application

Linux GPU Control Application
https://github.com/ilya-zlobintsev/LACT

Ubuntu 26.04 へインストールします。

wget https://github.com/ilya-zlobintsev/LACT/releases/download/v0.10.0/lact-0.10.0-0.amd64.ubuntu-2604.deb
sudo apt install ./lact-0.10.0-0.amd64.ubuntu-2604.deb

sudo systemctl enable --now lactd

C/C++コンパイラ、make、パッケージツール

sudo apt update
sudo apt install build-essential gcc g++ make libtool dpkg-dev pkg-config dkms

### sudo apt update
### sudo apt install build-essential gcc g++ make libtool pkg-config

NVIDIA関連ソフトウェア（ドライバ、CUDA Toolkit、cuDNN）

ここが今回の主役とも言えます。

NVIDIA ドライバ、NVIDIA CUDA ツールキット 11.8、NVIDIA cuDNN 8 のインストール
https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/ubuntu_cudnn.html

26.04 LTSとNVIDIA/AMDのGPGPU事情
https://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0912

Linux向けCUDAインストールガイド
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

NVIDIA CUDA ツールキットとは？
NVIDIA® CUDA® ツールキットは、高性能な GPU アクセラレーション対応アプリケーションを作成するための開発環境を提供します。
このツールキットには、GPU アクセラレーション対応ライブラリ、デバッグおよび最適化ツール、C/C++ コンパイラ、およびランタイムライブラリが含まれています。
https://developer.nvidia.com/cuda/toolkit

cuDNN とは？
NVIDIA® CUDA® ディープニューラルネットワークライブラリ（cuDNN）は、ディープニューラルネットワーク用のGPUアクセラレーション対応プリミティブライブラリです。cuDNNは、順方向および逆方向畳み込み、アテンション、行列乗算、プーリング、正規化などの標準ルーチンに対して、高度に最適化された実装を提供します。
https://developer.nvidia.com/cudnn

インストールの流れは、

• 目的にあったnvidia-driverが入っているかを、確認します。
  • R595がインストールされる （2026年7月現在）
  • NVIDIAのプロプライエタリなドライバーが入っているならば、削除
  • nvidia-driverを入れ直す
• Ubuntu 公式リポジトリの nvidia-driver-???-open をインストール
• CUDA ツールキット　cuda-toolkit-12.x.x runfileにてインストール
• cuDNN
• GPUアーキテクチャをサポートする最新のPyTorch、CUDA（CUDA 12.x）の組み合わせにアップデート

# システム内容を確認します。
dpkg -l | grep nvidia

nvidia-driver-595-open
linux-modules-nvidia-595-open-7.0.0-28-generic
linux-modules-nvidia-595-open-generic-hwe-26.04
libnvidia-compute-595:amd64
nvidia-utils-595

nvidia-smi

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 595.71.05              Driver Version: 595.71.05      CUDA Version: 13.2   |  
+-----------------------------------------+------------------------+--------------------+
|   0  NVIDIA GeForce RTX
| N/A   41C    P8              6W /   75W |      26MiB /   8151MiB |      0%      Default 

nvidia-smi

+--------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.173.02             Driver Version: 580.173.02     CUDA Version: 13.0  |
+-----------------------------------------+------------------------+-------------------+

ここに表示されている、”CUDA Version: 13.2″ や、”CUDA Version: 13.0″は、インストールされているCUDAではなくて、GPUがサポート出来るCUDAのバージョンです。

どこの配布元のドライバを入れれば良いのか？

https://www.nemotos.net/?p=5792
Ubuntu 公式リポジトリと NVIDIA 公式リポジトリの両方に NVIDIA 関連パッケージが存在する状態になります。apt-get full-upgrade 時に、どちらのリポジトリからパッケージが引かれるかは優先度（priority）設定に依存し、意図しないバージョンが入る可能性があります。

アップデートなどで意図しないバージョンが更新されたり、ビルドに失敗することがあるらしい。

2026年7月現在は、”Ubuntu 公式リポジトリの restricted セクションに nvidia-driver-XXX-open パッケージが収録され、NVIDIAのリポジトリを追加しなくても、nvidia-driverがインストールできます。

Ubuntu 公式リポジトリの nvidia-driver-580-open を使えば、ドライバをインストールでき、カーネル更新との互換性も高まるそうです。

NVIDIA ドライバのブランチ体系
NVIDIA は Linux GPU ドライバを “Long Term Support Branch”, “Production Branch”, “New Feature Branch” にわけてリリースしている
https://www.nemotos.net/?p=5792

Ubuntu 26 04 インストール時に、プロプライエタリなドライバーを選択すると、
R595がインストールされます。（2026年7月19日現在）
しかし、R580を使いたいと思います。

Supported Drivers and CUDA Toolkit Versions を見ると、
https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/drivers/supported-drivers-and-cuda-toolkit-versions.html

R595は、2027年3月までのサポート
R580は、2028年6月までのサポート

Long Term Support Branch である 580が良いな。
サポート期間が終わったならば、NVIDIA ドライバを次のLong Term Support Branchへ移行し、
CUDAもNVIDIA ドライバに合わせて、runファイルを使って、アップデートを行う予定にする。

CUDAバージョンに関して

GPUの型番にあったCUDAバージョンの選び方
https://zenn.dev/yumizz/articles/73d6c7d1085d2f

こちらの表を参照します。
Wiki CUDA
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

GPUが、RTX 5060 だと、Compute capability (version)は [12.0]、[Blackwell]

CUDA SDK support vs. microarchitecture (cell: compute capability)表を見ると、
“Blackwell” → [12.0] → “CUDA SDK version(s)” → 12.8 と辿れます。

CUDA 12.8 をインストールし、使用すれば良いと判ります。

PyTorchはすでに CUDA 13.0 を標準（Stable）としてサポートするフェーズ
https://dev-discuss.pytorch.org/t/introducing-cuda-13-2-and-deprecating-cuda-12-8-release-2-12/3337

Ubuntuのリポジトリからnvidia-driver-580-open,
CUDA 12.x の runfile をダウンロードし、インストール

現在のNVIDIA関連パッケージを設定ファイルを含めて削除

Ubuntu 26インストール時に、プロプライエタリなドライバーインストールを選択したならば、

# インストールされているCUDA関連パッケージを確認
dpkg -l | grep cuda
dpkg -l | grep nvidia

# NVIDIA関連パッケージを削除
sudo apt --purge remove '*nvidia*'
# CUDA はrunfile を用いてインストールしているので、"cuda-uninstaller"を使う
# sudo apt --purge remove '*cuda*'
sudo apt --purge remove '*cudnn*'

# 若しくは、
sudo apt --purge remove \
  'nvidia-driver-*' \
  'nvidia-dkms-*' \
  'nvidia-kernel-*' \
  'libnvidia-*' \
  'nvidia-utils-*' \
  'nvidia-compute-utils-*' \
  'nvidia-modprobe' \
  'nvidia-settings' \
  'xserver-xorg-video-nvidia-*'

# 削除結果
# nvidia-settings control panelが残る
dpkg -l | grep nvidia
ii  screen-resolution-extr 0.18.5build1 all Extension for the nvidia-settings control panel

# nvidia-settings control panelを削除
sudo apt --purge remove screen-resolution-extra

現在のNVIDIA CUDA 関連パッケージの設定ファイルを含めて削除

sudo apt --purge remove \
  'cuda*' \
  'libcudnn*' \
  'libnccl*' \
  'libcublas*' \
  'libcufft*' \
  'libcurand*' \
  'libcusolver*' \
  'libcusparse*' \
  'libnpp*' \
  'libnvjpeg*' \
  'libnvjitlink*' \
  'nsight-*'

NVIDIA repositoryの削除 、更新が固定されたNVIDIA, CUDA関連の固定解除

ファイルがあれば、sudo rm -f　を用いて削除
/etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu${UBUNTU_VER}-x86_64.list
/etc/apt/sources.list.d/cuda-*.list
/usr/share/keyrings/cuda-archive-keyring.gpg
/etc/apt/trusted.gpg.d/cuda-*.gpg

# 更新が固定されているNVIDIA、又は、CUDA関連のパッケージを検索し、
# 変数の"hold" を "remaining" に変更する
# Author: K. Nemoto
# Date: 2026-05-23
# Show remaining holds (should be empty)
echo "--- Remaining apt-mark holds for nvidia/cuda ---"
remaining=$(apt-mark showhold | grep -E 'nvidia|cuda' || true)
if [ -z "$remaining" ]; then
  echo "(none)"
else
  echo "$remaining"
fi

#”https://gitlab.com/kytk/lin4neuro-jammy/-/raw/main/installer-scripts/cuda_cleanup.sh”

依存関係の削除と、パッケージリスト情報を更新

# 不要になった依存関係を自動削除
sudo apt autoremove --purge

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update

# Update device list 必要ならば
sudo update-pciids

ドライバのビルドに必要なカーネルヘッダー等をインストールする

sudo apt update
sudo apt install linux-headers-$(uname -r) build-essential dkms

### ヘッダー無しならば
### sudo apt update
### sudo apt install build-essential dkms

Ubuntuが推奨するドライバを指定してインストール

NVIDIA が GPU カーネルモジュールのソースコードを open source（GPL/MIT デュアルライセンス）で公開したことに伴い、Ubuntu は公式リポジトリの restricted セクションに nvidia-driver-XXX-open パッケージを収録するようになりました。つまり、NVIDIAのリポジトリを追加しなくても、nvidia-driverがインストールできるようになったということです。
https://www.nemotos.net/?p=5792

Ubuntuのリポジトリからnvidia-driver-580-open　をインストールします。

Ubuntu 26インストール時に、プロプライエタリなドライバーインストールを選択せず、
コマンドでnvidiaドライバをインストールするならば、以下を行います。

# システムが認識しているGPUと利用可能なドライバを表示
ubuntu-drivers devices
driver   : nvidia-driver-???-open - distro non-free recommended

# "recommended" 推奨されるドライバをインストール
sudo apt install nvidia-driver-???-open

# 2026年7月現在では、580
sudo apt install nvidia-driver-580-open

# initramfsを更新
# /bootにある既存のInitramfsの更新や削除、/bootへの新規Initramfsの作成に使うコマンド
sudo update-initramfs -u

# 内容を確認
#  sudo lsinitramfs /boot/initrd.img-`uname -r`

# ドライバの有効化のためにシステムを再起動
sudo /sbin/shutdown -r now

モジュール関連

Building module(s)........... done.
Signing module /var/lib/dkms/nvidia/580.173.02/build/nvidia.ko
Signing module /var/lib/dkms/nvidia/580.173.02/build/nvidia-modeset.ko
Signing module /var/lib/dkms/nvidia/580.173.02/build/nvidia-drm.ko
Signing module /var/lib/dkms/nvidia/580.173.02/build/nvidia-uvm.ko
Signing module /var/lib/dkms/nvidia/580.173.02/build/nvidia-peermem.ko
Installing /lib/modules/7.0.0-28-generic/updates/dkms/nvidia.ko.zst
Installing /lib/modules/7.0.0-28-generic/updates/dkms/nvidia-modeset.ko.zst
Installing /lib/modules/7.0.0-28-generic/updates/dkms/nvidia-drm.ko.zst
Installing /lib/modules/7.0.0-28-generic/updates/dkms/nvidia-uvm.ko.zst
Installing /lib/modules/7.0.0-28-generic/updates/dkms/nvidia-peermem.ko.zst
Running depmod... done.
xserver-xorg-video-nvidia-580 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
libnvidia-compute-580:amd64 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
libnvidia-fbc1-580:amd64 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
nvidia-compute-utils-580 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
libnvidia-gl-580:amd64 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
libnvidia-decode-580:amd64 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
nvidia-utils-580 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
libnvidia-encode-580:amd64 (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
nvidia-driver-580-open (580.173.02-0ubuntu0.26.04.1) を設定しています ...
gnome-menus (3.38.1-1ubuntu1) のトリガを処理しています ...
libc-bin (2.43-2ubuntu2) のトリガを処理しています ...
man-db (2.13.1-1build1) のトリガを処理しています ...
dbus (1.16.2-2ubuntu4) のトリガを処理しています ...
dracut (110-11) のトリガを処理しています ...
update-initramfs: Generating /boot/initrd.img-7.0.0-28-generic
desktop-file-utils (0.28-1build1) のトリガを処理しています ...

何がインストールされたか確認
dpkg -l | grep nvidia
libnvidia-cfg1-580:amd64   580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64   NVIDIA binary OpenGL/GLX configuration library
libnvidia-common-580      580.159.03-0ubuntu0.26.04.1    amd64   Shared files used by the NVIDIA libraries
libnvidia-compute-580:amd64   580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64    NVIDIA libcompute package
libnvidia-decode-580:amd64  580.159.03-0ubuntu0.26.04.1  amd64   NVIDIA Video Decoding runtime libraries
libnvidia-egl-wayland1:amd64  1:1.1.21-1  amd64  Wayland EGL External Platform library -- shared library
libnvidia-encode-580:amd64   580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64   NVENC Video Encoding runtime library
libnvidia-extra-580:amd64     580.159.03-0ubuntu0.26.04.1     amd64   Extra libraries for the NVIDIA driver
libnvidia-fbc1-580:amd64    580.159.03-0ubuntu0.26.04.1    amd64   NVIDIA OpenGL-based Framebuffer Capture runtime library
libnvidia-gl-580:amd64  580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64  NVIDIA OpenGL/GLX/EGL/GLES GLVND libraries and Vulkan ICD
nvidia-compute-utils-580 　580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64  NVIDIA compute utilities
nvidia-dkms-580-open    580.159.03-0ubuntu0.26.04.1  amd64    NVIDIA DKMS package (open kernel module)
nvidia-driver-580-open  580.159.03-0ubuntu0.26.04.1  amd64 NVIDIA driver (open kernel) metapackage
nvidia-firmware-580-580.159.03  580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64  Firmware files used by the kernel module
nvidia-kernel-common-580  580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64    Shared files used with the kernel module
nvidia-kernel-source-580-open  580.159.03-0ubuntu0.26.04.1  amd64    NVIDIA kernel source package
nvidia-prime      0.8.17.2build1       all       Tools to enable NVIDIA's Prime
nvidia-settings    510.47.03-0ubuntu7    amd64    Tool for configuring the NVIDIA graphics driver
nvidia-utils-580    580.159.03-0ubuntu0.26.04.1    amd64     NVIDIA driver support binaries
screen-resolution-extra    0.18.5build1  all    Extension for the nvidia-settings control panel
xserver-xorg-video-nvidia-580 580.159.03-0ubuntu0.26.04.1   amd64    NVIDIA binary Xorg driver

NVIDIA製GPUの稼働状況やシステム情報を確認します。
nvidia-smi

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.173.02             Driver Version: 580.173.02     CUDA Version: 13.0   |
+---------------------------------------+------------------------+----------------------+

CUDA Toolkit runfile

CUDA Toolkit 12.8.2 (April 2026) runfile をインストールする。

NVIDIA CUDA Toolkit https://developer.nvidia.com/cuda-downloads で利用可能です。

archive からでもファイルをダウンロードできます。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

# CUDA Toolkit 12.8.2
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.2/local_installers/cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run
sudo sh cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run --toolkit

# CUDA Toolkit 13.0.3

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.0.3/local_installers/cuda_13.0.3_580.126.20_linux.run
sudo sh cuda_13.0.3_580.126.20_linux.run

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.2/local_installers/cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run

「nvidia-fs をインストールするには、mofedを先にインストールしなさいよ」とインストールログ

# インストールログ
[INFO]: previous version of nvidia-fs is not installed, nvidia-fs version: 2.24.3 will be installed.
[INFO]: getting mofed Status
[INFO]: installation status shows that mofed is not installed,please install mofed before continuing nvidia_fs install.
[ERROR]: Install of nvidia-fs failed, quitting

nvidia-fs と mofed

複数のGPUユニットがある場合に有効でしょう。

nvidia-fs とは、
https://jp.ubuntu.com/blog/canonical-announces-it-will-distribute-nvidia-doca-ofed-in-ubuntu-jp

RDMA（リモートダイレクトメモリアクセス）やNVIDIA GPUDirectといった高度な機能により、CPUのオフロード、テールレイテンシの短縮と予測、負荷時におけるスループットの維持を実現します。

NVIDIA GPUDirect とは、
https://developer.nvidia.com/gpudirect

システムメモリを介さずに、NVMeやNVMe over Fabric（NVMe-oF）などのローカルまたはリモートストレージと、GPUメモリとの間に、直接的なデータパスを実現します。

Canonical、UbuntuでのNVIDIA DOCA-OFEDの配布を発表　by Canonical on 21 April 2026
https://jp.ubuntu.com/blog/canonical-announces-it-will-distribute-nvidia-doca-ofed-in-ubuntu-jp

インストール
Install and maintain DOCA-OFED
https://ubuntu.com/server/docs/how-to/networking/install-doca-ofed/

# インストール
uname -r
sudo add-apt-repository ppa:canonical-nvidia/doca-stable
sudo apt update
sudo apt install -y doca-ofed-<your_kernel_flavor>
## もしも、uname -r -> 7.0.0-28-generic などならば、以下
sudo apt install doca-ofed-generic
Finally, reboot the machine.!!

# インストールログ
Installing: doca-ofed-generic

Installing dependencies: doca-ofed-userspace-26.01  ibsim-doc-26.01  libibmad5-26.01 libnl-3-dev  linux-main-modules-doca-ofed-26.01-7.0.0-28-generic  mlnx-iproute2-26.01
opensm-doc-26.01  ucx-26.01

dpcp-26.01  ibutils2-26.01  libibnetdisc5-26.01 libnl-route-3-dev linux-modules-doca-ofed-26.01-generic
mlnx-ofed-kernel-utils-26.01  perftest-26.01

ibacm-26.01  ibverbs-providers-26.01  libibumad-dev-26.01   libopensm-26.01
mft-26.01    mlnx-tools-26.01    rdma-core-26.01

ibarr-26.01  ibverbs-utils-26.01  libibumad3-26.01  libopensm-devel-26.01
mft-mlx5-26.01    ofed-scripts-26.01   rdmacm-utils-26.01

ibdump-26.01 infiniband-diags-26.01 libibverbs-dev-26.01  librdmacm-dev-26.01
mft-nvredfish-26.01    openmpi-26.01  rshim-26.01

ibsim-26.01  libibmad-dev-26.01  libibverbs1-26.01  librdmacm1-26.01  mlnx-ethtool-26.01
opensm-26.01    srptools-26.01

DOCA-OFED をアップグレード
apt list --upgradable
sudo apt update && sudo apt full-upgrade

#--silent 使用許諾やオプション表示がされない
sudo sh cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run --silent --toolkit

# インストールログ
===========
= Summary =
===========
Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-12.8/

Please make sure that
 -   PATH includes /usr/local/cuda-12.8/bin
 -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-12.8/lib64, or, add /usr/local/cuda-12.8/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-12.8/bin
***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 570.00 is required for CUDA 12.8 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
    sudo <CudaInstaller>.run --silent --driver

警告：インストールが不完全です！このインストールでは、CUDA ドライバーがインストールされませんでした。CUDA 12.8 の機能を利用するには、バージョン 570.00 以上のドライバーが必要です。
このインストーラーを使用してドライバーをインストールするには、以下のコマンドを実行してください。この際、<CudaInstaller> をこの実行ファイルの名前に置き換えてください：
    sudo <CudaInstaller>.run --silent --driver

Logfile is /var/log/cuda-installer.log

sudo sh cuda_12.8.2_570.211.01_linux.run --silent --driver

 Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing.
 Override this check by passing --override-driver-check

# CUDA Toolkit 13.3
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.3.1/local_installers/cuda_13.3.1_610.43.02_linux.run
sudo sh cuda_13.3.1_610.43.02_linux.run --toolkit

Logfile is /var/log/cuda-installer.log

環境変数を設定する

echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc

# 確認
tail ${HOME}/.bashrc

# 設定を即時反映（現在のシェルのみ）
source ${HOME}/.bashrc

# 詳細バージョンを確認
cat /usr/local/cuda-12.8/version.json # version.json

# nvcc コマンドでバージョンを確認
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Aug_20_01:58:59_PM_PDT_2025
Cuda compilation tools, release 13.0, V13.0.88
Build cuda_13.0.r13.0/compiler.36424714_0

echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-13.0' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-13.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-13.0/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8/
echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8' >> ${HOME}/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:${PATH}
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc

echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-13.3' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-13.3/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-13.3/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc

# .bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:${PATH}

CUDA Toolkit を削除する場合

sudo ./cuda-uninstaller
./cuda-uninstaller: error while loading shared libraries: libxml2.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libxml2.so.16 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libxml2.so.2

sudo ./cuda-uninstaller
./cuda-uninstaller: /lib/x86_64-linux-gnu/libxml2.so.2: no version information available (required by ./cuda-uninstaller)
./cuda-uninstaller: /lib/x86_64-linux-gnu/libxml2.so.2: no version information available (required by ./cuda-uninstaller)
./cuda-uninstaller: /lib/x86_64-linux-gnu/libxml2.so.2: no version information available (required by ./cuda-uninstaller)
cat: /var/log/nvidia/.uninstallManifests/kernelobjects-components/uninstallManifest-nvidia_fs: No such file or directory
make: *** ターゲット 'uninstall' を make するルールがありません.  中止.
rmmod: ERROR: Module nvidia_fs is not currently loaded

 Successfully uninstalled

cuDNN

バージョンの互換性がとても重要らしい。多くの方がサイトで苦労話を綴っています。
CUDA バージョンに対応した cuDNNを探します。

cuDNN version9.24.0 は、CUDA Toolkit Version 13と12に互換しています。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/latest/reference/support-matrix.html

こちらから、cuDNNインストール手順を表示させます。
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads

アーカイブからもダウンロード出来るでしょう。
https://developer.nvidia.com/cudnn-archive

FULL と JIT の違いは、NVIDIA Ampere GPU アーキテクチャおよびそれ以降GPUに適応しています。ダウンロードサイズ及び、インストール後のバイナリサイズを大幅に削減します。cuDNN JIT は、グラフ API を通じてランタイム・フュージョン・エンジンのみをサポートすることでこのサイズ削減を実現していますが、その代わりにサポート範囲やパフォーマンスが若干低下します。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/latest/developer/graph-api.html#cudnn-jit

libcudnn9-headers-cuda-12 9.25.0.15-1 [75.2 kB]
libcudnn9-cuda-12 9.25.0.15-1 [505 MB]

# ローカルインストール (FULL)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.24.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update

# CUDA 12 をインストールするには、パッケージを指定します。
sudo apt-get install cudnn9-cuda-12

# CUDA 13 をインストールするには、パッケージを指定します。
sudo apt-get install cudnn9-cuda-13

# keyring 使用 ネットワークインストール
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2604/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update

# FULLをインストール
# CUDA 12 用に[FULL]インストールするには、CUDA 12 固有のパッケージをインストールします。
# sudo apt-get -y install cudnn
sudo apt-get -y install cudnn9-cuda-12

CUDA 13 用に[FULL]インストールするには、CUDA 13 の特定のパッケージをインストールします。
# sudo apt-get -y install cudnn9-cuda-13

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0_1.0-1_amd64.deb

#The public cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0 GPG key does not appear to be installed.
#To install the key, run this command:
#sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2604-9.24.0/cudnn-local-B991B0EF-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

cuDNN　インストールを確認

dpkg -l | grep cudnn

cudnn9-cuda-12     9.25.0.15-1 　　amd64        NVIDIA cuDNN for CUDA 12
cudnn9-cuda-12-9   9.25.0.15-1     amd64        NVIDIA cuDNN for CUDA 12.9
libcudnn9-cuda-12  9.25.0.15-1     amd64        cuDNN runtime libraries for CUDA 12.9
libcudnn9-dev-cuda-12      9.25.0.15-1   amd64   cuDNN development libraries for CUDA 12.9
libcudnn9-headers-cuda-12  9.25.0.15-1    amd64    cuDNN header files for CUDA 12.9
libcudnn9-static-cuda-12   9.25.0.15-1   amd64   cuDNN static libraries for CUDA 12.9

Python は、どのバージョンを入れるのか？

PyTorch の対応

Python 3.14 でのいくつかの変更が PyTorch 全体に影響を与えました：
https://dev-discuss.pytorch.org/t/torch-compile-support-for-python-3-14-completed/3276

Python 3.13 のサポートにおいて直面した重要な技術的課題について説明します。
https://dev-discuss.pytorch.org/t/torch-compile-support-for-python-3-13-completed/2738

Python 3.12.x + Cosmic Clarity

CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild.tar.xz
　”AlternateBuildパッケージ”
/usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux/_internal/ にあるPython関連

/usr/local/share/Legacy_CosmicClaritySuite_Linux/_internal/
libpython3.12.so*
libpython3.12.so.1.0*

Python 3.12.x をインストールします。

# sudo make altinstall

ソースから構築した”python3.x” コマンドはインストールされますが、”python3″ コマンドはインストールされません。
これにより、python3 コマンドでは主に使用するバージョンのPythonを起動し、それ以外のバージョンのPythonは、 python3.12 のように、バージョンを指定して実行します。

Python 3.12 をインストールします。

Python 3.12.14 Release date: Aug. 12, 2026
https://www.python.org/downloads/release/python-31214/
Python 3.12.10 Release date: April 8, 2025
https://www.python.org/downloads/release/python-31210/

Ubuntu環境のPython
https://www.python.jp/install/ubuntu/index.html

sudo apt update
sudo apt install build-essential libbz2-dev libdb-dev \
  libreadline-dev libffi-dev libgdbm-dev liblzma-dev \
  libncursesw5-dev libsqlite3-dev libssl-dev \
  zlib1g-dev uuid-dev tk-dev

cd Python-3.12.13
./configure
make
sudo make altinstall

python3 --version

python3.12 --version
Python 3.12.13

Siril 1.5 Python仮想環境を作ります

以下の作業は、仮想環境下で行います。
全ては、/home/$USER/.local/share/siril 以下にインストールされます。

# Siril 1.5 Python仮想環境ディレクトリを作成
mkdir -p /home/$USER/.local/share/siril

# Python 3.12.13 を使って指定パスに仮想環境を作成
python3.12 -m venv /home/$USER/.local/share/siril/venv

# 仮想環境を有効化 (アクティベート)
source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate

# 仮想環境内にpip のベースを生成する
python -m ensurepip --upgrade

# pip 自身を最新版にアップデートする
python -m pip install --upgrade pip

### pip 確認
pip3 --version

GPUアーキテクチャをサポートする、PyTorch、CUDA（CUDA 12.x）の組み合わせにする

Sirilのスクリプトエディタにソースコードをコピーして、[run]
https://www.facebook.com/groups/841870683930320/posts/1375756583875058/

Sirilの画面上部にある Scripts をクリック、スクリプトエディタを表示します。
次のコードをコピーしました。
2026年7月現在、このスクリプトは試していません。

import sirilpy as s
th = s.TorchHelper()
th.install_torch(cuda_version='cu128', force_reinstall=True)
th.test_torch()

# エラーコード cu130
Traceback (most recent call last):
16:50:11:   File "/tmp/siril-script-S7EUS3.py", line 3, in <module>
16:50:11:     th.install_torch(cuda_version='cu130', force_reinstall=True)
16:50:11: TypeError: TorchHelper.install_torch() got an unexpected keyword argument 'force_reinstall'
16:50:11: Python process (PID: 53902) exited with status 1
16:50:11: Python communication worker finished...

force_reinstall 引数が削除、cuda versionを指定

Sirilのアップデート（バージョン1.4.2以降〜1.5）に伴い、sirilpy 内の TorchHelper.install_torch() から force_reinstall が削除

Facebookで見つけたんですが、残念ながらもう使えなくなってしまいました。
https://discuss.pixls.us/t/syqon-starless-and-pytorch-install-failure/56239
https://www.facebook.com/groups/841870683930320/posts/1398410764942973/

https://blog.qualiteg.com/pytorch_and_supported_gpu_version/
https://discuss.pixls.us/t/syqon-starless-and-pytorch-install-failure/56239

以下をSirilのPython script editor にペースト、-> run

import sirilpy as s
th = s.TorchHelper()
th.install_torch(cuda_version='cu128')
th.test_torch()

# cu126 の場合
cuda_version=’cu126′
https://discuss.pytorch.org/t/when-i-install-torch-2-6-0-with-whl-cu126-none-of-cuda-dependencies-get-installed-i-have-cu126-in-the-environment-already-is-this-expected/218014

https://techjacksolutions.com/ai-tools/pytorch/how-to-install-pytorch/

# インストール　ログ
16:59:15: [notice] A new release of pip is available: 25.0.1 -> 26.2
16:59:15: [notice] To update, run: pip install --upgrade pip
16:59:15: PyTorch installation completed successfully
16:59:15: Torch is already installed
16:59:15: === PyTorch GPU Test ===
16:59:18: OK: PyTorch 2.13.0+cu130 imported successfully!
16:59:18: === Device Information ===
16:59:18: PyTorch version: 2.13.0+cu130
16:59:18: CUDA available: True
16:59:18: CUDA version: 13.0
16:59:18: GPU count: 1
16:59:18:   GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU
16:59:18: Creating model and test data...
16:59:18: Model parameters: 459,904
16:59:18: Input shape: torch.Size([64, 256])
16:59:18: Testing CPU execution (for accuracy reference)...
16:59:18: Using CUDA (NVidia / AMD)
16:59:18: Testing GPU execution...
16:59:19: OK: GPU execution successful!
16:59:19: OK: CPU and GPU outputs match within tolerance!
16:59:19: ==================================================
16:59:19: === Tensor Operations Test ===
16:59:19: OK: PyTorch 2.13.0+cu130 imported successfully!
16:59:19: Creating 2048x2048 tensors...
16:59:19: OK: Results match within tolerance!
16:59:19: CPU time: 0.0343s
16:59:19: GPU time: 0.0020s
16:59:19: Speedup: 17.51x
16:59:19: ==================================================
16:59:20: Python communication worker finished...

コマンドラインからPyTorchをインストール

# 参考
# 1. 既存の torch パッケージを完全にアンインストール
# pip3 uninstall torch torchvision torchaudio -y

# 2. CUDA 12.8 専用インデックスを指定してクリーンインストール
# pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

python3.12 -m venv ~/siril_cosmic_env
source ~/siril_cosmic_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://pytorch.org

Pytorch バージョン確認

### Siril 1.5 仮想環境で行う
python3.12 -c "import torch; print(torch.__version__)"

2.11.0+cu128

onnxruntime-gpu, NVIDIA CUDA

onnxruntime-gpu, NVIDIA CUDA
https://onnxruntime.ai/docs/install/#install-onnx-runtime-gpu-cuda-or-tensorrt

デフォルトのインストールは、pip install onnxruntime-gpu

# CUDA 12.x
# The default CUDA version for onnxruntime-gpu in pypi is 12.x since 1.19.0.
# pip install onnxruntime-gpu

Siril仮想環境へ、onnxruntime-gpuパッケージをインストール

# Siril 仮想環境で行う
source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate

pip3 uninstall -y onnxruntime onnxruntime-gpu
pip3 install onnxruntime-gpu --upgrade

# onnxruntime-gpu==1.26.0 を指定
python3.12 -m pip install onnxruntime-gpu==1.26.0
Successfully installed flatbuffers-25.12.19 onnxruntime-gpu-1.26.0 packaging-26.3 protobuf-7.35.1

# 動作テスト
python3.12 -c "import onnxruntime as ort; print(ort.get_available_providers())"

#インストールログ
Collecting onnxruntime-gpu
  Downloading onnxruntime_gpu-1.28.0-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.metadata (5.8 kB)
Collecting flatbuffers (from onnxruntime-gpu)
  Downloading flatbuffers-25.12.19-py2.py3-none-any.whl.metadata (1.0 kB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.21.6 in ./lib/python3.12/site-packages (from onnxruntime-gpu) (2.5.1)
Requirement already satisfied: packaging in ./lib/python3.12/site-packages (from onnxruntime-gpu) (26.2)
Requirement already satisfied: protobuf>=4.25.8 in ./lib/python3.12/site-packages (from onnxruntime-gpu) (7.35.1)
Downloading onnxruntime_gpu-1.28.0-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl (249.8 MB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 249.8/249.8 MB 8.1 MB/s eta 0:00:00
Downloading flatbuffers-25.12.19-py2.py3-none-any.whl (26 kB)
Installing collected packages: flatbuffers, onnxruntime-gpu
Successfully installed flatbuffers-25.12.19 onnxruntime-gpu-1.28.0

[notice] A new release of pip is available: 25.0.1 -> 26.2
[notice] To update, run: pip install --upgrade pip

Siril仮想環境へ CUDA パスを固定する

/home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate
ここに、CUDA パスと環境変数を追記

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/lib/nvidia-580:${LD_LIBRARY_PATH}' >> /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate
echo 'export CUDA_MODULE_LOADING=LAZY' >> /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate

アクティブ中ならば、アクティブを解除してから、再度アクティブし、Sirilを起動させCosmic Clarityを動かしてみる。

deactivate
cd /home/$USER/.local/share/siril/venv
source ./bin/activate
siril

PyTorch と Siril

Siril Pythonスクリプトにある、”GPU Firmware Manager”を使って、cuda 13対応をインストール

Successfully installed cuda-bindings-13.0.3 cuda-toolkit-13.0.3.0 nvidia-cublas-13.1.1.3 nvidia-cuda-cupti-13.0.85 nvidia-cuda-nvrtc-13.0.88 nvidia-cuda-runtime-13.0.96 nvidia-cudnn-cu13-9.20.0.48 nvidia-cufft-12.0.0.61 nvidia-cufile-1.15.1.6 nvidia-curand-10.4.0.35 nvidia-cusolver-12.0.4.66 nvidia-cusparse-12.6.3.3 nvidia-cusparselt-cu13-0.8.1 nvidia-nccl-cu13-2.29.7 nvidia-nvjitlink-13.2.78 nvidia-nvshmem-cu13-3.4.5 nvidia-nvtx-13.0.85 torch-2.13.0+cu130 torchvision-0.28.0+cu130 triton-3.7.1

PyTorch installation completed successfully
✓ Successfully installed torch+cu130 (CUDA 13.0 - GTX 16xx-RTX 50xx)
Running post-installation tests...

============================================================
Running PyTorch tests...
Torch is already installed
=== PyTorch GPU Test ===
OK: PyTorch 2.13.0+cu130 imported successfully!
=== Device Information ===
PyTorch version: 2.13.0+cu130
CUDA available: True
CUDA version: 13.0
GPU count: 1
  GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU
Creating model and test data...
Model parameters: 459,904
Input shape: torch.Size([64, 256])
Testing CPU execution (for accuracy reference)...
Using CUDA (NVidia / AMD)
Testing GPU execution...
OK: GPU execution successful!
OK: CPU and GPU outputs match within tolerance!
==================================================
=== Tensor Operations Test ===
OK: PyTorch 2.13.0+cu130 imported successfully!
Creating 2048x2048 tensors...
OK: Results match within tolerance!
CPU time: 0.0343s
GPU time: 0.0020s
Speedup: 16.82x
==================================================
✓ All PyTorch tests passed!

# 画面表示のバックエンドとして従来のX11（XCB）を使用するよう強制する環境変数
QT_QPA_PLATFORM=xcb siril

# Wayland環境でSirilを実行する際、Qtプラグインのエラーを防ぐためには、QT_QPA_PLATFORM 環境変数を使用
QT_QPA_PLATFORM=wayland siril

Siril をソースからビルド / Ubuntu

# Siril インストール後に、Siril仮想環境を確認
less /home/${USER}/.local/share/siril/venv/pyvenv.cfg

home = /usr/local/bin
include-system-site-packages = false
version = 3.12.13
executable = /usr/local/bin/python3.12
command = /usr/local/bin/python3.12 -m venv /home/minmin/.local/share/siril/venv
#↑ビルドしたPythonを用いていることを確認します

### 3.14.6の場合
### home = /usr/local/bin
### include-system-site-packages = false
### version = 3.14.6
### executable = /usr/local/bin/python3.14
### command = /usr/local/bin/python3 -m venv /home/minmin/.local/share/siril/venv

Ubuntu 26.04 で、Sirilビルドに必要なパッケージをインストール

Siril 1.5 ビルド案内
https://gitlab.com/free-astro/siril

Siril 開発版を試してみよう

Siril開発版が使えます。SPCC、GHS、モザイクに有用なプレートソルビングの歪み補正が使えます。

globe3.ddns.net

2025.04.18

# 2026年7月　追加
sudo apt install libgtk-4-dev libgtksourceview-5-dev

### sudo apt install wcslib-tools libgtk-4-dev libgtksourceview-5-dev kmplot \
  libsqlite3-dev

OpenCV5

meson ビルドオプション

meson setup --prefix /usr/local --buildtype release _build
ninja -C _build
ninja -C _build install

meson setup _build --buildtype release -Dgtk=true
cd _build
ninja
ninja install

meson setup --buildtype=release builddir -Dcpp_args="-march=native" -Dc_args="-march=native"

ん〜、有効にならない？

meson setup --prefix /usr/local --buildtype release _build -Dcpp_args="-march=native" -Dc_args="-march=native"

meson setup --prefix /usr/local --buildtype release _build -Dcpp_args="-march=native" -Dfortran_args="-march=native"

meson setup --prefix /usr/local --buildtype release _build -Dcpp_args="-march=native -O3" -Dfortran_args="-march=native -O3"

ん〜、有効にならない？

Meson
https://mesonbuild.com/Commands.html#configure

Siril Qtでの不具合

Sirilに関しては致命的なエラーではないようです。X11を使用する場合には、XWaylandを用いるようです。

Ubuntu 26.04で採用のGNOME 48は、Wayland上での動作を前提に最適化されている。

Qt 5 で Wayland のサポートを有効化するには、qt5-wayland パッケージをインストールしてください。これで、Qt 5 アプリケーションは Wayland セッション上では Wayland で動作するようになります。

必須ではないはずですが、明示的に Wayland プラグインを使って Qt 5 アプリケーションを動作させるには、[7] にあるように、-platform wayland を使用するか、環境変数 QT_QPA_PLATFORM=wayland をセットして下さい。

一方、Wayland セッション上で X11 を使用させるには、
QT_QPA_PLATFORM=xcb と設定してください。
これは、システムの Qt の実装を使用しない一部のプロプライエタリアプリケーションで必要になる場合があります。また、QT_QPA_PLATFORM=”wayland;xcb” を使用すると、Qt が Wayland を利用できない場合に、代わりに xcb (X11)プラグインを使用させることができます。

https://wiki.archlinux.jp/index.php/Wayland

Seti Astro Cosmic Clarity linux

SetiAstroCosmicClarity”, “SetiAstroCosmicClarity_denoise” をデコンパイルする方法をこちらに記載しています。

SetiAstroCosmicClarity”, “SetiAstroCosmicClarity_denoise” それぞれをpyinstxtractor.py を使って展開し動作確認、後に、ラッパーを作成し、Siril 1.5から動かします。

こちらでは公開されている、pythonコードをラッパーから利用しています。

CUDA Toolkit 12.8.2 (April 2026)runfile + Ubuntu 26.04 + nvidia-driver 580 + python version 3.12.13 + PyTorch + GraXpert + Cosmic Clarity Suite + Siril 1.5

CUDA Toolkit 12.8.2を用いて、Ubuntu + CUDA環境を作ります。

globe3.ddns.net

2026.08.05

pyinstxtractor.py を使って、SetiAstroCosmicClarity を展開

# Siril 1.5 仮想環境で行う
pwd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild
python3.12 pyinstxtractor.py ./SetiAstroCosmicClarity

[+] Processing ./SetiAstroCosmicClarity
[+] Pyinstaller version: 2.1+
[+] Python version: 3.12
[+] Length of package: 57264312 bytes
[+] Found 17 files in CArchive
[+] Beginning extraction...please standby
[+] Possible entry point: pyiboot01_bootstrap.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_inspect.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pkgutil.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_multiprocessing.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pkgres.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_setuptools.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_mplconfig.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_cryptography_openssl.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth_pyqt6.pyc
[+] Possible entry point: pyi_rth__tkinter.pyc
[+] Possible entry point: setiastrocosmicclaritylinux.pyc
[+] Found 7078 files in PYZ archive
[+] Successfully extracted pyinstaller archive: ./SetiAstroCosmicClarity

You can now use a python decompiler on the pyc files within the extracted directory

SetiAstroCosmicClarity_extracted ディレクトリにある、
setiastrocosmicclaritylinux.pyc を
CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild ディレクトリに配置

# 動作確認
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc

Using device: cuda (CUDA)
Identified 32bit floating point FITS iamge.
Sharpening Image: result_drizzle_19620s.fit
Total Chunks: 225
Stellar Sharpening:
Progress: 100.00% (225/225 chunks processed)
Stellar sharpening complete. Shape: (2877, 2877)
Saved 32-bit float sharpened image to: /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/./output/result_drizzle_19620s_sharpened.fit

Cosmic Clarity Sharpening ラッパーを作成

### ラッパーファイルを作成 run_Sharpen.sh
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/

以下が、run_Sharpen.sh

#!/bin/bash
source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc "$@"

# 実行権
chmod +x ./run_Sharpen.sh

シェルスクリプトにおける “$@” は、
スクリプトに渡されたすべての引数を、元の区切り（スペースなど）を完全に保ったまま展開する特殊な変数

Cosmic Clarity Sharpening を設定

Cosmic Clarity Sharpening Settings
Cosmic Clarity Executable: run_Sharpen.sh (上記ラッパー)を指定する。

RTX 5060 動作確認

source /home/$USER/.local/share/siril/venv/bin/activate
pip list |grep torch
torch                    2.11.0+cu128
torchaudio               2.11.0+cu128
torchvision              0.26.0+cu128

pip list |grep torch-cuda80
pip list |grep torch-model-archiver
pip list |grep torchrec-cpu

# 動作確認
python3.12 -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"
2.11.0+cu128 True NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

# 動作確認
python3.12 -c "import torch; print('Version:', torch.__version__); print('CUDA:', torch.cuda.is_available()); print('Device Name:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"
Version: 2.11.0+cu128
CUDA: True
Device Name: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

Cosmic Clarity denoise を展開

python3.12 pyinstxtractor.py /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/SetiAstroCosmicClarity_denoise

# Siril 1.5 仮想環境で行う
pwd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild
python3.12 pyinstxtractor.py ./SetiAstroCosmicClarity_denoise

# 動作確認
python3.12 ./setiastrocosmicclaritylinux.pyc

Cosmic Clarity denoise ラッパーを作成

### ラッパーファイルを作成 run_Denoise.sh
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/

以下が、run_Denoise.sh

#!/bin/bash

### RTX 5060（12.0）
### export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="9.0"
### export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="12.0"

source "$HOME/.local/share/siril/venv/bin/activate"
cd /usr/local/share/CosmicClaritySuite_Linux_AlternateBuild/
python3.12 ./SetiAstroCosmicClarity_denoise.pyc "$@"

Cosmic Clarity Denoise を設定

Cosmic Clarity Executable
run_Sharpen.sh (上記ラッパー)を指定する。

StarNet2 2.5.3

https://www.williamliphotos.com/pages/cuda-starnet

https://blog.0xbadc0de.be/archives/464

SyQon

syqon.it → syqon.eu
スクリプトを書き換えても動きません。モジュールを別途配置して動かしています。

Windows11

ウェッブを辿っていくと、それぞれの特徴がまとめられていて、理解の手助けになります。有難うございます。

CUDAツールキット、NVIDIA CUDA Toolkit、cuDNN

こちらを参考にしました。有難うございます。
https://docs.ailia.ai/setup/cuda/

サインインを回避

サインインの画⾯が表⽰されたら、Shift + F10 を同時に押します。

コマンドプロンプトに、
start ms-cxh:localonly

Windows11 「落ち穂ひろい」、Windows 開発者モード

Line

C:\Users\USERNAME\AppData\Local\LINE
ディレクトリを丸ごとコピー、Lineを再インストール。トーク履歴が反映される。

Caps と Ctrl 入れ替え

Ctrl2Cap v3.0を使ってみます。
このツールは両キーを入れ替えるのではなく、CapsLockキーをCtrlに変更するツールらしく、CapsLockは存在しなくなるようです。ん、その様です。

コマンドプロンプトを管理者として実行し、Ctrl2Cap ファイルを展開したディレクトリからコマンド ctrl2cap /install を実行してインストールします。 アンインストールは、ctrl2cap /uninstall

Windows 開発者モード

Siril は天体画像の前処理で、シンボリックリンクを多く使います。
管理者権限なしで、シンボリックリンクを扱えるように、「開発者モード」を有効にすると良いらしいです。

開発者向けの設定、開発者モードを有効にする
https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/advanced-settings/developer-mode

Python 3 バージョン

Pythonバージョンはこちらを参照します。
https://devguide.python.org/versions/#versions

インストール画面の最初にある “Add python.exe to PATH”（環境変数への追加）に必ずチェック

Python 3.12.10, Release date: April 8, 2025
https://www.python.org/downloads/release/python-31210/

Windows installer (64-bit)を展開、インストール
(Python 3.12.14 exeはあるかな？)

NVIDIA ドライバのインストール

Windows11 NVIDIA グラフィックスボードを確認

Windows 11の検索に、”dxdiag” を入力
DirectX 診断ツールが起動し、「システム」「ディスプレイ」等が表示されます。

もしくは、Power Shell

nvidia-smi
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 616.56                 KMD Version: 616.56        CUDA UMD Version: 13.4   | 
+---------------------------------+------------------------+----------------------------+

NVIDIA Studio ドライバー？ GeForce Game Ready ドライバー？

NVIDIA Studio　2026年8月現在

Driver Version: 616.56 | WHQL, Release Date: Wed Aug 26, 2026
OS: Windows 10 64-bit,　Windows 11
言語: Japanese　ファイル サイズ: 984.32 MB

Siril Pytonスクリプトが GPUを使えるように、Nvidia を設定

CPU内蔵グラフィックスが画面表示を行い、NVIDIA GeForceは計算ユニットとして使います。

BIOSでは 「MSHybrid」 または 「Optimus」（モデルによっては 「IGPU」 や 「Hybrid」）を指定
　画面表示はCPU内蔵グラフィックスが行う。
NVIDIAコントロールパネルを開く
　NVIDIAコントロールパネル：左メニューの 「3D設定の管理」 をクリック
　NVIDIA App：NVIDIA Appの「グラフィックス」→「プログラム設定」
　画面中央の 「グローバル設定」 タブが開いていることを確認
　項目一覧から 「OpenGL レンダリング GPU」 をクリック
　設定値を「自動選択」から GeForce RTX 5060 に変更
3D設定の管理の一覧から 「CUDA – GPU」をクリック
設定値が 「すべて」 になっていることを確認

Windows 11 の「グラフィック設定」を行う。Windows 11では、システムのグラフィック設定で「高パフォーマンス」に指定されたアプリが優先してNVIDIA GPUに割り当てられます。
　スタートメニューから 「設定」（歯車マーク）を開く。
　「システム」 ＞ 「ディスプレイ」 ＞ 画面下部にある 「グラフィック」 をクリックする。
　アプリへ[Siril]を追加する。
　追加した[Siril]をクリックし、「オプション」 を開く。
　GPUのユーザー設定に、”高パフォーマンス（GPU: NVIDIA GeForce …)”を指定する。

電源管理モード
「標準」から 「パフォーマンス最大化を優先」 に変更
　最後に、画面右下の 「適用」 ボタンを必ずクリックして設定を保存

ディスクトップの場合は、オンボードのHDMI出力に、ディスプレイケーブルを挿す。

ドライバファイルの保存先
C:\Windows\Temp\b8fa40a0-5b98-476e-ade9-3bd454ada083

NVIDIA CUDA Toolkit

CUDA、Microsoft Windows向けインストールガイド
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

CUDA Toolkit 12.8 をインストールします。

CUDA 13系は、ライブラリが対応していないかもしれないので、安定動作をめざすならば、使用しません。

また、Starnet2の案内に、
『現在の ONNX Runtime 1.26.0 の GPU パスでは、CUDA 12.x を使用してください。現在の CUDA-12 ONNX Runtime GPU DLL では、CUDA 13.x ランタイム DLL を使用しないでください』、とあります。

Windows GPU acceleration setup instructions
https://starnetastro.com/documentation/windows-cuda/

CUDA Toolkit 12.8 Update 2 Downloads
https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive

nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Feb_21_20:42:46_Pacific_Standard_Time_2025
Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.93
Build cuda_12.8.r12.8/compiler.35583870_0

Build Tools for Visual Studio 2026

サポートされるプロジェクト: ASP.NET、Azure、C++ デスクトップ、ClickOnce、コンテナー、.NET Core、.NET Desktop、Node.js、Office と SharePoint、Python、TypeScript、単体テスト、UWP、WCF、Xamarin。 このツールを使用するには、プロジェクトのオープン ソースの依存関係をビルドしている場合を除き、有効な Visual Studio ライセンスが必要です。
https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

Build Tools for Visual Studio 2026 をインストールします。
C/C++のコンパイラ機能のみを導入します。[C++によるデスクトップ開発]をチェックします。
18.9.2では、6.68GBらしいです。

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools
このディレクトリへインストールされます。

NVIDIA cuDNN

cuDNN Archive
https://developer.nvidia.com/cudnn-archive

cuDNN 9.25.0 が2026年7月にリリースされました。が、cuDNN 9.24.0 をインストールします。
cuDNNアーカイブから、”cuDNN 9.24.0 (July 2026)” を導入します。

Cosmic Clarityのスタンドアロン版やSirilのPython連携（SetiAstroSuiteなど）は、内部に必要なライブラリを内蔵（Frozen Executables）しているため、cuDNNをインストールする必要はないらしい。

もしも、ソフト起動時に「cudnn64_8.dll または cudnn64_9.dll が見つかりません」といったエラーが出る場合は、NVIDIA cuDNNページから対応するv9.xのZipをダウンロードしインストールします。
（中身をCUDAのインストール先 [C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x] の各フォルダに上書きコピーします。）

C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24

C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64

findstr "CUDNN_M CUDNN_P" "C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\include\12.9\cudnn_version.h"

cuDNN パスを通す

cuDNNライブラリ (cudnn64_*.dll) にパスを通します。

「設定」→「システム」→ → 「関連リンク」 → 「システムの詳細設定」をクリックして「システムのプロパティ」を表示します。「環境変数」ボタンをクリックします。

もしくは、
スタートボタンを右クリックし、「システム」→「バージョン情報」→「システムの詳細設定」→「環境変数」を選びます。

システム環境変数の「Path」を選択し、「編集」をクリックします。「新規」をクリックして、cuDNN の bin フォルダのパスを追加します。

CUDA Toolkit 12.8を導入しているので、以下のパスを通します。

C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64

# コマンドプロンプトで、確認します
where cudnn64_*.dll
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.24\bin\12.9\x64\cudnn64_9.dll

ソースから Siril をビルド / Windows 11

https://siril.readthedocs.io/en/latest/installation/windows.html#building-on-windows-with-msys2
こちらの案内に従い、MSYS2 64bit をインストールし、これを用いて、Siril 開発版を構築します。

MSYS2
Software Distribution and Building Platform for Windows
https://www.msys2.org/

MSYS2　各シェルの違い
https://qiita.com/koyukitukimino/items/df76f7fdb8512920d75b

MSYS2 MSYS : Unix向けソフトウェアのビルドに使用する なし
MSYS2 MINGW64 : 64Bit Windowsアプリケーションをgccでビルドするための環境 あり
MSYS2 UCRT64 : Universal C Runtime（UCRT）を使用して64Bit Windowsアプリケーションをgccでビルドするための環境 あり
MSYS2 CLANG64 : 64Bit WindowsアプリケーションをClangでビルドするための環境 あり
MSYS2 CLANGARM64 : ARM64(AArch64)アプリケーションをClangでビルドするための環境 ARM64版Windowsで動作

MSYS2 MinGW UCRT x64 : こちらを用いて、Siril を構築していきます。
Universal C Runtime（UCRT）を使用して64Bit Windowsアプリケーションをgccでビルドします。

パッケージデータベースとコアシステムパッケージを入力して更新します。

pacman -Syu

依存関係をインストールする

curl -s -o siril-deps.sh https://gitlab.com/free-astro/siril/-/raw/master/build/windows/native-gitlab-ci/siril-deps.sh

bash siril-deps.sh

curl が動かない。。。再インストールしよう。

pacman -S mingw-w64-ucrt-x86_64-curl

113のパッケージがインストールされました。

Siril ソースコードをダウンロードします。

git clone https://gitlab.com/free-astro/siril.git
cd siril
# ヘッダーファイルなどをダウンロード
git submodule update --init

ビルドシステムを生成し、コードをコンパイルします。

meson setup _build --buildtype release -Dgtk=true

若しくは、

meson setup --buildtype release _build -Dgtk=true -Dcpp_args="-march=native" -Dc_args="-march=native"

meson setup --prefix /usr/local --buildtype release _build -Dgtk=true -Dcpp_args="-march=native" -Dc_args="-march=native"

あれ、arch_nativeが有効にならないな～。。。

ビルド、インストールします。

ninja -C _build install

Python仮想環境の準備や、モジュールインストールのために、Windows環境からSirilを起動させます。

エクスプローラーから、
C:\msys64\ucrt64\binにあるsirilを起動させます。

log: ローカルのSPCCデータベースリポジトリは最新です！
Entering wrapping_idle for function 00007ff7d8326f50
log: python仮想環境を準備しています: C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv.
log: pythonモジュールが最新か確認しています...
log: バックグラウンドでpythonモジュールをインストール/更新します。これは数秒掛かるかもしれません...
log: Pythonモジュールは最新です

Siril 1.5 Python仮想環境である、C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril
このディレクトリで、仮想環境をアクティブにして、pipを用います。

Siril 1.5 Python仮想環境

Siril 1.5 Python仮想環境を動かします。「アクティブ」にする。

PowerShell :

. C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\Activate.ps1

コマンドプロンプト（cmd）:

C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\activate.bat

PowerShellでのエラー表示

このシステムではスクリプトの実行が無効になっているため、ファイル C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\A
ctivate.ps1を読み込むことができません。詳細については、「about_Execution_Policies」(https://go.microsoft.com/fwlink/?L
inkID=135170) を参照してください。
発生場所 行:1 文字:3
+ . C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\Activate.ps1
+   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    + CategoryInfo          : セキュリティ エラー: (: ) []、PSSecurityException
    + FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess

PowerShellのスクリプト実行許可レベルを変更する。

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process

• Set-ExecutionPolicy: PowerShellのスクリプト実行許可レベルを変更
• -ExecutionPolicy Bypass: 警告や確認を出さず、すべてのスクリプトの実行を許可
• -Scope Process: 変更の影響範囲を現在実行中のPowerShellプロセス（ウィンドウ）だけに限定

例 6: 現在の PowerShell セッションの実行ポリシーを設定する
https://learn.microsoft.com/ja-jp/powershell/module/microsoft.powershell.security/set-executionpolicy?view=powershell-7.6#6-powershell

PyTorch インストール

Siril 1.5 仮想環境をアクティブにする。

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process

. C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\Activate.ps1

(venv) PS　#仮想環境アクティブ表示

コマンドを用いて、Siril Python仮想環境下へ、PyTorch, onnxruntime-gpuをインストールする。

pip 自身をインストール、最新版にアップデートする
python -m pip install --upgrade pip

Downloading pip-26.2.1-py3-none-any.whl (1.8 MB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.8/1.8 MB 9.9 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: pip
  Attempting uninstall: pip
    Found existing installation: pip 25.0.1
    Uninstalling pip-25.0.1:
      Successfully uninstalled pip-25.0.1
Successfully installed pip-26.2.1

pip3 --version
pip 26.2.1 from C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Lib\site-packages\pip (python 3.12)

PyTorchをインストール

python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Installing collected packages: torchaudio, mpmath, typing-extensions, sympy, setuptools, pillow, networkx, MarkupSafe, fsspec, filelock, jinja2, torch, torchvision
Successfully installed MarkupSafe-3.0.3 filelock-3.32.3 fsspec-2026.7.0 jinja2-3.1.6 mpmath-1.3.0 networkx-3.6.1 pillow-12.3.0 setuptools-78.1.0 sympy-1.14.0 torch-2.11.0+cu128 torchaudio-2.11.0+cu128 torchvision-0.26.0+cu128 typing-extensions-4.16.0

動作確認

python -c "import torch; print('PyTorch Version:', torch.__version__); print('CUDA Available:', torch.cuda.is_available()); print('GPU Device:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"

PyTorch Version: 2.11.0+cu128
CUDA Available: True
GPU Device: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU

onnxruntime-gpu インストール

python -m pip install onnxruntime-gpu==1.26.0

動作確認

 python -c "import onnxruntime as ort; print(ort.get_available_providers())"
['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']

CUDAとCPUが有効になっています。

Installing collected packages: flatbuffers, protobuf, onnxruntime-gpu
Successfully installed flatbuffers-25.12.19 onnxruntime-gpu-1.26.0 protobuf-7.36.0

動作確認

python -c "import torch; print('CUDA利用可能:', torch.cuda.is_available()); print('Detected GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"

Cosmic Clarity Suite で RTX5060 を使う

ここから試行錯誤します。

エラーログを読む

Siril 1.5仮想環境をアクティブにして、

(venv) PS C:\local\CosmicClaritySuite_Windows> .\setiastrocosmicclarity.exe

若しくは、Siril 1.5 Pythonスクリプト、Cosmic Clarity Suite Sharpen を用いる。

以下、エラーログ

Using device: cuda (CUDA)
Loaded TIFF image with dtype: float32
Final bit depth set to: 32-bit floating point
Sharpening Image: result_drizzle_19620s.fit.tif
Total Chunks: 225
Stellar Sharpening:
Traceback (most recent call last):
  File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 1391, in <module>
  File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 1216, in process_images
  File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 930, in sharpen_image
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

 Traceback (most recent call last):
   File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 1391, in <module>
   File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 1216, in process_images
   File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 930, in sharpen_image
 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
 CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
 For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
 [PYI-18620:ERROR] Failed to execute script 'SetiAstroCosmicClarity' due to unhandled exception!

  *#              Cosmic Clarity Suite - Sharpen V6.5 AI3.5s          # 
  *#                                                                  #
  *#                         SetiAstro                                #
  *#                    Copyright © 2025                              #
  *#                                                                  #
 Using device: cuda (CUDA)
 Loaded TIFF image with dtype: float32
 Final bit depth set to: 32-bit floating point
 Sharpening Image: NGC2685_drizzle_19620s.fit.tif
 Total Chunks: 225
 Stellar Sharpening:

どうやら、Cosmic Clarity の .exe ファイルは、パッケージ（PyInstaller）によって古いバージョンの PyTorch が同梱されているらしい。
Cosmic Clarityの中に同梱されているCUDA対応ライブラリやPyTorchなどが、RTX 5060（sm_120）用のkernelを持っていないらしい。

Cosmic Clarityが使用しているCUDA関連の実行コードのどこかが、RTX 5060（sm_120）に対応していない可能性が高いらしい。

setiastrocosmicclarity.exe にあるPyTorch は、RTX 30シリーズや40シリーズまでに対応か？
　古いPyTorchは、RTX 5060（Blackwell世代）の計算命令（sm_120）が無いので動かせない。

CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect：
 CUDAのエラーは非同期（時間差）で報告されることがあるため、以下のスタックトレース（エラーが発生した場所の記録）は正確ではない可能性があります

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device：
 このGPUデバイス上で実行できる、カーネルイメージ（コンパイル済みの命令データ）が見つからない。

GPUは大量の計算を「裏でまとめて」処理しています。そのため、プログラムが「これを計算して！」とGPUに命令を投げた瞬間ではなく、少し後になってGPU側から「さっきの命令、僕の言葉じゃなくて読めなかったよ」とエラーが返ってくる。そのため、プログラムがエラーで止まった一行手前や、別の場所が本当の引き金かもしれないよ、という開発者向けの注意書き。
　環境変数 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 を設定して実行すると良いかもと言っている。
　GPUの不具合検知を有効にするには、TORCH_USE_CUDA_DSA を付けてコンパイルしてね、とも

python "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py"
C:\Users\minmin\AppData\Local\Programs\Python\Python312\python.exe: can't open file 'C:\\local\\CosmicClaritySuite_Windows\\Python Code\\SetiAstroCosmicClarity.py': [Errno 2] No such file or directory
### 動かない

C:\local\CosmicClaritySuite_Windows_internal\torchにある、
version.py
を見てみると、

Get-Content .\_internal\torch\version.py
from typing import Optional

__all__ = ['__version__', 'debug', 'cuda', 'git_version', 'hip']
__version__ = '2.5.1+cu121'
debug = False
cuda: Optional[str] = '12.1'
git_version = 'a8d6afb511a69687bbb2b7e88a3cf67917e1697e'
hip: Optional[str] = None

Cosmic Clarity Windowsに同梱されているPyTorchは、
PyTorch 2.5.1+cu121
CUDA 12.1

Cosmic Clarity内蔵のPyTorch 2.5.1+cu121を、RTX 5060 / Blackwell対応の新しいPyTorchに交換すると、他の部分との互換性が保てない。

(Get-Item .\setiastrocosmicclarity.exe).VersionInfo | Format-List *
FileVersionRaw     : 0.0.0.0
ProductVersionRaw  : 0.0.0.0
Comments           :
CompanyName        :
FileBuildPart      : 0
FileDescription    :
FileMajorPart      : 0
FileMinorPart      : 0
FileName           : C:\local\CosmicClaritySuite_Windows\setiastrocosmicclarity.exe
FilePrivatePart    : 0
FileVersion        :
InternalName       :
IsDebug            : False
IsPatched          : False
IsPrivateBuild     : False
IsPreRelease       : False
IsSpecialBuild     : False
Language           :
LegalCopyright     :
LegalTrademarks    :
OriginalFilename   :
PrivateBuild       :
ProductBuildPart   : 0
ProductMajorPart   : 0
ProductMinorPart   : 0
ProductName        :
ProductPrivatePart : 0
ProductVersion     :
SpecialBuild       :

アップデートを使ってみます。
https://github.com/setiastro/cosmicclarity/releases/tag/Windows
darkstar_*.onnx
darkstar_*.pth
deep_*.onnx
deep_*.pth
satellite*.onnx
satellite*.pth
setiastro*.exe
superres_*.onnx
superres_*.pth
各ファイルを入れ替えます。

エラー表示
 .\setiastrocosmicclarity.exe
Traceback (most recent call last):
  File "Python Code\SetiAstroCosmicClarity.py", line 5, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\__init__.py", line 2108, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\functional.py", line 7, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\nn\__init__.py", line 8, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\nn\modules\__init__.py", line 1, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\nn\modules\module.py", line 29, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\utils\__init__.py", line 8, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\utils\data\__init__.py", line 1, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\utils\data\dataloader.py", line 20, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\distributed\__init__.py", line 122, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\distributed\device_mesh.py", line 40, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked
  File "PyInstaller\loader\pyimod02_importers.py", line 378, in exec_module
  File "torch\distributed\distributed_c10d.py", line 234, in <module>
  File "torch\distributed\distributed_c10d.py", line 285, in Backend
AttributeError: type object 'torch._C._distributed_c10d.BackendType' has no attribute 'XCCL'. Did you mean: 'NCCL'?
[PYI-3680:ERROR] Failed to execute script 'SetiAstroCosmicClarity' due to unhandled exception!

SetiAstroCosmicClarity.py を使ってみます。

作者のFrankin Marekさんは、プログラムのソースコードを完全に公開しています。有難い事です。

C:\local\CosmicClarityRTX5060ディレクトリを作り、仮想環境下で動くか試します。

py -3.12 -m venv .venv

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

(.venv) PS C:\local\CosmicClarityRTX5060> python --version
Python 3.12.10

(.venv) PS C:\local\CosmicClarityRTX5060> python -c "import sys; print(sys.executable)" C:\local\CosmicClarityRTX5060\.venv\Scripts\python.exe

python -m pip install torch==2.9.0 torchvision==0.24.0 torchaudio==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
### 2.9GBをダウンロードします。

動作テストをします。

python -c "import torch; print('PyTorch:', torch.__version__); print('Torch CUDA:', torch.version.cuda); print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0)); print('Capability:', torch.cuda.get_device_capability(0))"

PyTorch: 2.9.0+cu128
Torch CUDA: 12.8
CUDA available: True
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU
Capability: (12, 0)

python -c "import torch; x=torch.randn(1024,1024,device='cuda'); y=x@x; torch.cuda.synchronize(); print('CUDA TEST: OK', y.shape)"
###import torch; PyTorchを読み込む。
###x=torch.randn(1024,1024,device='cuda'); GPU（CUDA）上に、1024×1024のランダムな数値行列 x を作る。
### y=x@x; GPU上で、1024×1024行列 × 1024×1024行列、計算を実行する。

CUDA TEST: OK torch.Size([1024, 1024])

setiastro /cosmicclarity
https://github.com/setiastro/cosmicclarity?utm_source=chatgpt.com
requirements.txtを見ると、
PyQt5, torch, numpy, tifffile, astropy, Pillow, torchvision, lz4, zstandard, rawpy

これらをインストールして試します。

python -m pip install numpy tifffile astropy Pillow lz4 zstandard rawpy

python -c "import numpy, tifffile, astropy, PIL, lz4, zstandard, rawpy; print('numpy:', numpy.__version__); print('tifffile:', tifffile.__version__); print('astropy:', astropy.__version__); print('Pillow:', PIL.__version__); print('lz4:', lz4.__version__); print('zstandard:', zstandard.__version__); print('rawpy:', rawpy.__version__)"

python -c "import torch, torchvision; print('torch:', torch.__version__); print('torchvision:', torchvision.__version__); print('CUDA:', torch.version.cuda); print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))"

依存関係を見てみると、
https://github.com/setiastro/cosmicclarity?utm_source=chatgpt.com
requirements.txt
PyQt5, torch, numpy, tifffile, astropy, Pillow, torchvision, lz4, zstandard,

PyQt5とありますが、現在のPythonソースはPyQt6をimportしています。

python -m pip install xisf PyQt6 sep

python -m pip install onnxruntime-gpu==1.26.0

C:\local\CosmicClarityRTX5060ディレクトリへ [SetiAstroCosmicClarity.py]　を配置します。

setiastro / cosmicclarity (Public)
https://github.com/setiastro/cosmicclarity/
SetiAstroCosmicClarity.py

python .\SetiAstroCosmicClarity.py
### GUI起動を確認

C:\local\CosmicClarityRTX5060ディレクトリに、input、outputディレクトリを作る。
inputディレクトリへfitsファイルを配置する。

 python .\SetiAstroCosmicClarity.py --sharpening_mode "Stellar Only"

###エラー表示
stellar_model_radius_1.load_state_dict(torch.load(os.path.join(exe_dir, 'deep_sharp_stellar_cnn_AI3_5s.pth'), map_location=device))

次のファイルを同じディレクトリへ配置すると、SetiAstroCosmicClarity.pyは動いた。

deep_nonstellar_sharp_cnn_radius_1AI3_5s.pth
deep_nonstellar_sharp_cnn_radius_2AI3_5s.pth
deep_nonstellar_sharp_cnn_radius_4AI3_5s.pth
deep_nonstellar_sharp_cnn_radius_8AI3_5s.pth
deep_sharp_stellar_cnn_AI3_5s.pth

python .\SetiAstroCosmicClarity.py

動作ログ、スタンドアローンはこれで動きました。

Using device: cuda (CUDA)
Loaded TIFF image with dtype: float32
Final bit depth set to: 32-bit floating point
Sharpening Image: result_drizzle_19620s.fit.tif
Total Chunks: 225
Stellar Sharpening:
Progress: 100.00% (225/225 chunks processed)
Stellar sharpening complete. Shape: (2731, 2731)
Updating luminance for non-stellar sharpening...
Non-Stellar Sharpening:
Progress: 100.00% (225/225 chunks processed)

以上を踏まえて、CosmicClaritySuite_Windowsディレクトリに変更を行います。

CosmicClaritySuite_Windows へ “Windows Files Excluding _internal”を導入

Windows Files Excluding _internal にある各ファイルに入れ替えます。
https://github.com/setiastro/cosmicclarity/releases/tag/Windows

darkstar_*.onnx
darkstar_*.pth
deep_*.onnx
deep_*.pth
satellite*.onnx
satellite*.pth
setiastro*.exe
superres_*.onnx
superres_*.pth
各ファイルを入れ替えます。

CosmicClaritySuite_Windows へ SetiAstroCosmicClarity.py を導入

cosmicclarityにある、SetiAstroCosmicClarity.py、SetiAstroCosmicClarity_denoise.pyをダウンロードし配置します。
https://github.com/setiastro/cosmicclarity

不足するパッケージをインストールします。

python -m pip install xisf astropy sep opencv-python

CosmicClaritySuite_Windows へ バッチファイルを導入

[SetiAstroCosmicClarity.py]　へSiril から諸設定などの情報を受け取れるバッチファイルを作ります。
“run_SetiAstroCosmicClarity.bat” とします。

@echo off
call C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\activate.bat
python "%~dp0SetiAstroCosmicClarity.py" %*

[SetiAstroCosmicClarity_denoise.py]　へSiril から諸設定などの情報を受け取れるバッチファイルを作ります。
“run_SetiAstroCosmicClarity_denoise.bat” とします。

@echo off
call C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\activate.bat
python "%~dp0SetiAstroCosmicClarity_denoise.py" %*

%~dp0

• %0：実行されているバッチファイル自身のファイル名（絶対パス）
• ~：前後の不要なダブルクォーテーション（”）を取り除く
• d：ドライブ名（例：C:）だけを抽出
• p：フォルダの経路（パス：\Users\USERNAME\AppData\Local\siril\venv\Scripts\）を抽出

Siril などの外部ソフトからこのバッチファイルが呼び出されたとき、パソコンの内部（カレントディレクトリ）は「Sirilのプログラムがある場所」になってしまっています。もし単に python SetiAstroCosmicClarity.py とだけ書いておくと、システムは Siril のフォルダから SetiAstroCosmicClarity.py を探してしまい、「ファイルが見つかりません」というエラーになります。

%~dp0 を付けて “%~dp0SetiAstroCosmicClarity.py” と書くことで、「このバッチファイルと同じフォルダ内にある SetiAstroCosmicClarity.py を実行」 とSirilに指示を出せます。

“SetiAstroCosmicClarity_denoise.py” も同様に設定します。
SetiAstroCosmicClarity, Siril Pythonスクリプトの動作設定は、ここまでです。

SyQon Prizm, Starless

C:\Users\USERNAME\AppData\Local\siril
以下に、次のディレクトリがあり、そこへそれぞれのファイルを配置します。
syqon_prism　→　prism_mini.pt
syqon_starless　→　zenith.pt

Build Tools for Visual Studio が必要になるのは、

Siril での画像処理では、開発を行っていないならば、C++をコンパイル、ビルドする必要は、まず、ありません。

そのために、Build Tools for Visual Studioは、通常は、不必要です。

Siril 1.5 を使い、天体画像処理をPythonスクリプトなどを用いるならば、numpy, PyQt6, astropyなどのスクリプト実行に必要なPythonライブラリや、PyTorchなどのAIフレームワークは、Windows用にコンパイル済みのパッケージ（Wheel形式）が、スクリプト実行時にインストールされます。

Windows版 CUDA Toolkitインストーラーを実行すると、途中で「No supported version of Visual Studio was found…」という警告が表示されることがあります。これは「Visual Studio用のプラグイン（開発者向けの統合環境）が入れられない」という警告なので、そのまま進めると、ランタイムやドライバーは正常にインストールされます。

もしも、事前にビルドされていないPythonパッケージを pip install する必要が出た場合などは、画面に 「Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required 」とエラー表示されます。

この場合は、「Build Tools for Visual Studio」 を開き、「C++ によるデスクトップ開発」にチェックを入れてインストールします。

GUIにてBuild Tools for Visual Studioをインストール
「C++ によるデスクトップ開発」をクリックする。画面右側で「ATL」と「MFC」にチェックを入れ、「インストール」をクリックする。

コマンドを用いてインストールするならば、以下を参考にします。

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 12.8，NVIDIA cuDNN v9.19.0 のインストール（Windows 上）｜金子邦彦研究室

www.kkaneko.jp

winget を用いて以下のインストールを行うので、先ずは、wingetを確認します。
“Win”+”X”key → “i”key → “Windows PowerShell

winget
Windows Package Manager v1.29.280

Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール

https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/package-manager/winget/install

winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

• –scope: インストーラーでユーザーまたはコンピューターのスコープをターゲットにする必要がある場合に指定できます。
• –id: installをアプリケーションの ID に制限します。
• -e, –exact: 大文字小文字の区別の検査を含め、クエリで正確な文字列を使用します。 部分文字列の既定の動作は使用されません。
• –silent: サイレント モードでインストーラーを実行します。 これにより、すべての UI が抑制されます。 既定のエクスペリエンスでは、インストーラーの進行状況が表示されます。
• --disable-interactivity: 対話型プロンプトを無効にします。
• --force: コマンドを直接実行し、セキュリティ関連以外の問題を続行します。
• --accept-source-agreements: 対話型プロンプトを抑制して、WinGet ソース (リポジトリ) の使用許諾契約書に同意します。 これはパッケージ ライセンスとは別であり、ソース自体の使用条件 ( winget コミュニティ リポジトリなど) が対象となります。
• --accept-package-agreements: パッケージ インストーラーによって提示された使用許諾契約書または EULA を受け入れ、対話型プロンプトを表示しません。 これはパッケージのライセンス条項にのみ適用されます。インストーラーによって提供されるオプションのコンポーネントやバンドルされたソフトウェアには影響しません。 完全に非対話型の installの場合は、 --silent (-h) と組み合わせます。
• --override: インストーラーに直接渡される文字列。
• "/quiet /norestart"

zlib のインストールは不要

zlibは、別途、インストールする必要はありません。
cuDNN 9.1.0のドキュメントに案内があります。

ZLIB version 1.2.13 is statically linked into the cuDNN Windows dynamic libraries. Changing to the static linkage of ZLIB for other platforms will be addressed in future cuDNN releases.
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/latest/release-notes.html

ZLIB バージョン 1.2.13 は、cuDNN の Windows 向けダイナミックライブラリに静的リンクされています。その他のプラットフォームにおける ZLIB の静的リンクへの変更については、今後の cuDNN リリースで対応される予定です。

https://www.winimage.com/zLibDll/index.html

There is also a DLL for Windows 64 bits, for AMD64/Intel EM64T and for Intel Itanium.

展開した中にある zlibwapi.dll を、PATH の通った場所にコピーします。cuDNN の bin フォルダにコピーします。

Installation from source code — Siril 1.5.0 documentation

siril.readthedocs.io

これは、
Siril をソースコードからインストールする際に、用いるプロセッサの拡張機能を使用するメモです。
記載、編集途中です。

meson

mesonは、素粒子物理の「中間子」でははくて、ソフトウェア構築システムです。
https://mesonbuild.com/
陽子と中性子を結びつける素粒子である、Gluon「グルーオン」が候補だったそうですが、既に他で使われていたので、mesonになったそうです。
https://mesonbuild.com/FAQ.html

meson ビルドオプション
https://mesonbuild.com/Builtin-options.html

AMD Ryzen™ AI 7 350 プロセッサ 拡張機能

ここでは、AMD Ryzen AI 7 350 拡張機能とmeson オプションの関係を記述します。

対応する拡張機能
AES , AMD-V , AVX , AVX512 , AVX2 , FMA3 , MMX-plus , SHA , SSE , SSE2 , SSE3 , SSE4.1 , SSE4.2 , SSE4A , SSSE3 , x86-64
https://www.amd.com/ja/products/processors/laptop/ryzen/ai-300-series/amd-ryzen-ai-7-350.html

• AES
  • AES-NI (Advanced Encryption Standard New Instructions)
    マイクロプロセッサのx86命令セットへの拡張機能。AES-NIは、AESによる暗号化および復号の高速化を行う。
• AMD-V
  • コンピュータの仮想環境を支援する。
• AVX512
  • AVX-512（Advanced Vector Extensions 512）は、512ビット幅のベクトル演算（一度に複数のデータを処理するSIMD技術）を可能にする命令セットです。
    高い実行効率を実現するため、システム全体での電力供給や熱設計の改善も施されています。
• FMA3
  • FMA3（Fused Multiply-Add 3-operand）は、3オペランド形式のFused Multiply-Add と呼ばれる浮動小数点数の積和算命令
    乗算と加算（例えば、A*B+C）を1クロックで処理する。

機能拡張を有効

プロセッサの機能拡張を有効にするには、以下のオプションを用います。

meson configure _build -Dcpp_args="-march=native" -Dc_args="-march=native"

WindowsでのMsys2を用いた Siril構築

依存関係をインストールするには以下のコマンド

curl -s -o siril-deps.sh https://gitlab.com/free-astro/siril/-/raw/master/build/windows/native-gitlab-ci/siril-deps.sh
bash siril-deps.sh

Cyril RichardさんとRich Stevensonさんが対談してます。
https://www.youtube.com/watch?v=Y6b3VVf-tvk

対談を聞いてみると、

Siril開発者のCyril Richardさんは、理論物理学者です。
天体物理学分野では分光学、氷の分析、系外惑星の大気を研究してるそうです。
彼曰く、それらを行う量子力学者だそうです。

彼はLinuxのみで作業をするので、Linuxで動作する、無料で自由な天体写真処理ツールが欲しかったそうです。当時はそれが無いのでSirilを開発したそうです。

Sirilの始まりは、Christian Builさんの “IRIS”のLinux版としてでした。これが2005年の事でした。
一時中断していた開発を、2012年ころから、Cyril Richardさんが、その後を引き継いだようです。

Sirilの名称は、元の”IRIS”の文字を後ろから並び替えて、IRIS → iris → siri
そこに”Linux”の先頭文字の “l” をつなげる形にしたようです。”siri” + “l” => Siril
UNIXやGNUに見られる命名法です。 Cyril Richardさんの名前とは無関係です。

量子力学者の彼は、ノイズの多いデータを扱う事には慣れていたので、Sirilの画像処理アルゴリズムも厳密さと信頼性が高くなるように努めているそうです。

彼はきちんと動作し、綺麗な画像が得られる、Linux上のプログラムが欲しかったそうです。
無料であり、しかもオープンソースのプログラムが欲しかったので、Sirilをその形にしたそうです。

オープンソースで開発した事に因り、Sirilは広がりを見せたと思えます。
マルチプラットフォームになり、Pythonスクリプトでの処理が可能になり、多くのプログラマー、テスターが参加し、開発がより速くなりました。また、開発に掛かる費用を、寄付で賄えるようになりました。

昨今は、AIでプログラム開発が出来ます。
ですが、そのプログラムがより良くなる為に必要な事は、何でしょうか？
それは、オープンソースプログラムであり、それゆえに多くの人に楽しまれながら、育まれ、より大きく育つことが出来ます。

Cyril RichardさんとRich Stevensonさんの話しから、強くそう思いました。

VeraLux Nox

VeraLux Noxは、Zenith Membrane（ゼニス・メンブレン）と呼ばれる概念を基盤とした、決定論的な背景モデリングエンジンを導入しています。このアルゴリズムは、統計的サンプリングや曲線近似によって勾配を推定するのではなく、離散ポアソン方程式を直接解くことで、空の背景を物理的に弾性を持つ表面として再構築します。
https://www.youtube.com/watch?v=eK9VU1d-VP0

VeraLux Silentium

VeraLux Silentium Pythonスクリプトは、Sirilのリニアステージ向けに特別に設計された、強力な非AIノイズ除去エンジンを導入しています。

AIベースとは異なり、Silentiumはリニアデータに対して直接処理を行うため、微弱な構造や細かなディテールを保持しつつ、制御された方法で、天体画像に適した安全な手法により背景ノイズを低減します。これにより、微細部分の誤認識や過度な平滑化を行うことなく、ストレッチ処理の前にクリーンなデータを得たいユーザーにとって理想的な解決法となります。
https://www.youtube.com/watch?v=N4CUQA2X-cE

Silentium を用いるには、”Defaults”ボタンを押して、初期状態でノイズ除去を行うと良いでしょう。
なぜなら、Silentiumは、ノイズの統計計算を行うからです。

• スペースキーを押し続けると、未処理の画像、オリジナル画像が表示される。
• 赤枠はプレビュー
  • ノイズ除去を確認したい部分をクリックします。
  • 戻すには、画面上のどこかをクリックするか、「1:1ボタン」をクリックします。

• Noise Intensity:
  ノイズ除去強度
• Detail Guard:
  微細構造の保護
• Chromeinance:
  3色、カラー画像に対してノイズ除去を行います。チェックボタンを外すと輝度のみのノイズ除去
  数値が上げると、カラーノイズ除去を強く行います。
• Deep Space Smoothness (Shadows): 陰（かげ）部分の滑らかさ（？）
  ノイズ除去を行った後に、天体構造がぼやけ始めたならば、この数値を上げていきます。
• Use findstar (.lst) for Star Protection:
  恒星にノイズ除去処理を行わないように、Sirilのfindstarを用います。
  作業ディレクトリに、listファイルが作られます。内容は、Dynamic PSFの数値です。
• Auto Starless Detection:
  恒星が無い画像にノイズ除去を行う時にも、このチェックを使います。

プレビュー画像で良好なノイズ除去が得られたならば、”PROCESS”ボタンを押して、処理を全画面に適応します。

Siril 画像処理の流れ

掲載画像は、画像処理中です。

Name:
Processing: Siril 1.5 beta, VeraLux, StarNet2, Cosmic Clarity, GraXpert
Star Processing Python script: VeraLux Nox, Aberration Remover, Cosmic Clarity Sharpen
Galaxy Processing Python script: GraXpert, SyQon Prism

Siril 1.5 betaを使って画像処理します。

• Background Extraction: VeraLux Nox
• SPCC (Gaia Spectrum: G2Vなど)
• 別名でファイル保存
  • 恒星処理
    • Desaturate Stars: 今回は未使用
    • Aberrations Remover: 必要に応じて
    • Deconvolution: Cosmic Clarity Sharpening, Stellar Only (Stel_amt=0.24, Nstel_str=3)
    • Starnet 2
  • 銀河星雲処理
    • ノイズ除去 : VeraLux Silentium (Strength=　, 　)
    • Deconvolution: GraXpert (Strength=0.64)
    • Starnet 2
    • ストレッチ（HT,GHS）
    • Wavelets Transformation
    • ノイズ除去 : VeraLux Silentium (Strength=　, 　)
    • 色補正: Color saturation 65%, threshold 1.00
• Star recomposition