1. はじめに

Mac PC に Anaconda をインストールし、
環境を作成して OpenCV を導入する手順をまとめます。

また、OpenCV ライブラリを読み込み画像を表示させる簡単な処理を実行します。

2. pyenv 導入

今回は pyenvを使用して Anaconda を導入します。

まずは、以下リンク先の記事の [2. Python3 導入] > [2-1. pyenv 導入] を参考に pyenv を導入します。

・Qiita：Mac PC へのPython3 導入手順 > [2. Python3 導入] > [2-1. pyenv 導入]
https://qiita.com/Haruka-Ogawa/items/b1bf5ad9b28d44702a64#2-1-pyenv-%E5%B0%8E%E5%85%A5

3. Anaconda 導入

3-1. インストール

第2項で導入した pyenv コマンドを使用して、Anaconda を導入します。

① インストール可能バージョン表示

pyenvコマンドでインストール可能な Anaconda のバージョンを確認します。

コマンドは以下の通りです。

pyenv install --list

今回は、anaconda3-2020.11 を導入します。

② インストール

pyenv コマンドで anaconda3-2020.11 をインストールします。

コマンドは以下の通りです。

pyenv install anaconda3-2020.11

③ 確認

anaconda3-2020.11 のインストールが完了したら、
使用可能なバージョンを表示して、無事導入されていることを確認します。

コマンドは以下の通りです。

pyenv versions

実行例は以下の通りです。

$ pyenv versions
* system (set by /Users/ogawa/.pyenv/version)
anaconda3-2020.11

anaconda3-2020.11 が無事インストールされていることがわかりました。

④ PATH設定

ターミナル起動時に Anaconda環境がアクティブになるように
ログインシェルに PATHの設定を追加します。

ログインシェル確認

Mac PCのデフォルトのログインシェルを確認します。

コマンドは以下の通りです。

echo $SHELL

実行例は以下の通りです。

$ echo $SHELL
/bin/bash

ログインシェルが bash であることがわかりました。

conda init 実行

conda init コマンドを実行します。
シェルには先ほど確認したMac PCのログインシェル（bash）を指定します。

コマンドは以下の通りです。

conda init bash

ログインシェル(.bash_profile)を確認すると、
AnacondaのPATH 設定が追加されていることが確認できます。

ログインシェル再実行

ターミナルを開き直すか、ログインシェル(.bash_profile)を実行して、
AnacondaのPATH 設定をします。

コマンドは以下の通りです。

source ~/.bash_profile

3-2. 使用バージョン設定

Anaconda をインストールした後も、使用されているバージョンは Python2.7のままです。

$ pyenv version
system (set by /Users/ogawa/.pyenv/version)

$ python -V
Python 2.7.16

Python 使用バージョンの変更方法には、
 グローバル（環境全体）でバージョンを変更する方法と、 
ローカル（特定のディレクトリ）でバージョン変更する方法があります。

バージョンの設定変更方法については、以下リンク先の記事もご参照ください。

・Qiita：Mac PC へのPython3 導入手順 > [3. Python3 使用設定]
https://qiita.com/Haruka-Ogawa/items/b1bf5ad9b28d44702a64#3-python3-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%A8%AD%E5%AE%9A

今回は作業用ディレクトリ(~/sample) を作成し、
ローカルで使用バージョンを anaconda3-2020.11に変更します。

① ディレクトリ作成・移動

作業用ディレクトリ(~/sample) を準備し、移動します。

実行例は以下の通りです。

$ mkdir ~/sample
$ cd ~/sample

② バージョン変更

pyenvコマンドで作業用ディレクトリ(~/sample) での使用バージョンを anaconda3-2020.11に変更します。

コマンドは以下の通りです。

pyenv local anaconda3-2020.11

③ 変更後バージョン確認

バージョンが anaconda3-2020.11に変更されており、
Python もバージョン3.x が使用されるようになっていることを確認します。

実行例は以下の通りです。

$ pyenv version
anaconda3-2020.11 (set by /Users/ogawa/sample/.python-version)

$ python -V
Python 3.8.5

3-3. 環境作成

Anaconda を導入すると、condaコマンドが使用できるようになり、
環境の作成や切り替えを行うことができるようになります。

ここでは conda環境で環境を作成し、作成した環境に切り替えを行います。

① 環境作成

conda createコマンドで環境を作成します。

-n (--name)オプションで環境名(sample37)、
pythonのバージョンを3.7、
パッケージに anaconda を指定します。

コマンドは以下の通りです。

conda create -n sample37 python=3.7 anaconda

・Conda Docs：Command reference > conda create
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands/create.html

② 確認

conda infoコマンドで、環境(sample37)が作成されたことを確認します。

コマンドは以下の通りです。

conda info --envs

・Conda Docs：Command reference > conda info
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands/info.html#

実行例は以下の通りです。

$ conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  /Users/ogawa/.pyenv/versions/anaconda3-2020.11
sample37                 /Users/ogawa/.pyenv/versions/anaconda3-2020.11/envs/sample37

環境(sample37)が作成されたことがわかりました。

③ 環境切り替え

conda activate コマンドで作成した環境(sample37) を有効化し、
環境を切り替えます。

コマンドは以下の通りです。

conda activate sample37

・Conda Docs：Command reference
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html#conda-general-commands

4. OpenCV 導入

第３項で作成した環境で OpenCVを使用できるように opencvパッケージを導入します。

インストール

conda installコマンドで opencv パッケージを追加します。

コマンドは以下の通りです。

conda install -c menpo opencv

・Conda Docs：Command reference > conda install
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands/install.html

確認

import cv2 を実行して、opencv が読み込めることを確認し、
読み込まれた opencvのバージョンを確認します。

実行例は以下の通りです。

$ python
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 07:22:35) 
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.4.2'

OpenCV のバージョン 3.4.2 が読み込まれていることがわかりました。

補足

conda create コマンドで Python = 3.8 を指定して環境を作成した場合、
conda install -c menpo opencvでは OpenCVをインストールすることができません。

$ conda install -c menpo opencv
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: - 
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes.  Press CTRL-C to abort.
failed                                                                          

UnsatisfiableError: The following specifications were found
to be incompatible with the existing python installation in your environment:

Specifications:

  - opencv -> python[version='2.7.*|>=3.6,<3.7.0a0|>=3.5,<3.6.0a0|>=3.7,<3.8.0a0|>=2.7,<2.8.0a0']

Your python: python=3.8

If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for.
When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow
not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not
change your python version to a different minor version unless you explicitly specify
that.

Python 3.8で環境を作成した場合は、
pip install コマンドで opencv-python をインストールするか、
menpoチャンネルではなく conda-forgeチャンネルから opencv のパッケージをインストールします。

コマンドはそれぞれ以下の通りです。

pip install を使う場合

pip install opencv-python

conda-forge チャンネルを使う場合

conda install -c conda-forge opencv

5. 動作確認

動作確認として、OpenCV を使って簡単な処理を実行します。

ここではJupyter Notebookを開いて、ノートブックを作成し、
そこでOpenCVを読み込んで指定した画像を表示する処理を記述します。

5-1. Jupyter Notebook 起動

① 起動

前項で作成した環境を有効化・切り替えた上で、
jupyter notebook コマンドを実行し Jupyter Notebook を起動します。

jupyter notebook

以下のような画面が開きます。

② ノートブック作成

Jupyter Notebookではノートブック上で処理を記述し、
[Run]ボタンをクリックすると処理を実行することができます。

まず、画面右上の [新規] > [Python3] をクリックし、ノートブックを開きます。

以下のような画面が開き、
処理は真ん中の枠に記述していきます。

5-2. 画像表示

Jupyter Notebook で開いたノートブックに、画像表示させる処理を記述し、実行します。

① 画像準備

表示させる画像を用意します。

今回は以下のような画像（fireworks.JPG) を表示させます。

画像は **~/sample/image/**ディレクトリに配置しておきます。

② opencv 読み込み

以下を実行して、OpenCVを読み込みます。

import cv2

③ 画像読み込み

以下を実行して、準備した画像(image/fireworks.JPG)を読み込みます。

image = cv2.imread("image/fireworks.JPG")

④ 画像表示

以下を実行して、画像(image)をウィンドウに表示させます。

cv2.imshow('sample', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

実行すると、以下のような画面が開き、画像が表示されます。

キーイベントが発生すると、画像は閉じられます。

使用した関数について説明します。

imshow関数

imshow関数でウィンドウ名(sample)と画像(image)を指定し、画像を表示します。

imshow('<ウィンドウ名>', <画像>)

waitKey関数

waitKey関数でキーイベントが発生するまで次の処理(ウィンドウを閉じる)を待機するようにします。

この関数ではミリ秒単位でキーイベントの待機時間を設定します。
0を指定すると、無限にキーイベントを待機します。

waitKey(<キーイベント待機時間>)

destroyAllWindows関数

destroyAllWindows関数で、すべての表示ウィンドウを閉じます。

destroyAllWindows()

・OpenCV 3.4.2
https://docs.opencv.org/3.4.2/d7/dfc/group__highgui.html

6. おわりに

今回は Anaconda で環境を作成し、OpenCVを導入しました。

Anaconda の扱いは慣れるまでが大変ですが、
手軽に環境を作成し、必要なモジュールを入れて環境を切り替えながら使用できるので、
複数環境を使い分けたい時に便利だと思いました。

参考情報

・Conda Docs
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html

・conda-forge：Docs
https://conda-forge.org/docs/index.html#

・OpenCV 3.4.2
https://docs.opencv.org/3.4.2/d7/dfc/group__highgui.html