【はじめに】
どうもどうも記事書くのは２回目です。
前回はUbuntuにDockerをインストールしてみました。いかがでしたか?うまくいきましたか?まだ足りない知識なんですけれども少しでも役に立ちたいです。
【概要】
UbuntuにPython3.5環境を入れて画像処理やデータ分析いわゆる機械学習の処理を動かせるような環境を作るのが今回の目的です。
【環境】
OS:Ubuntu 16.04
【引用】
今回の記事はpyimagesearchのドキュメント こっちの方法でインストールしてみます。僕も結構この手順でやりました。
【準備】
まずはインストールができる環境を準備します。
パッケージをアップグレード＆アップデートします。
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
後のOpenCV設定に役に立ついくつかの開発ツールをインストールします。
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
次に、ディスクから様々なイメージファイル形式を読み込むことができるイメージI/Oパッケージをインストールします。
sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
次に、様々なビデオ形式を読み込むことができるI/Oパッケージをインストールします。
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
OpenCVライブラリには、 画像を画面に表示し、基本的なGUIを構築するために使用されるhighguiというサブモジュールが付属しています。highgui モジュールをコンパイル するには、GTK開発ライブラリをインストールする必要があります
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
OpenCVを最適化するためのいくつかの依存関係をインストールします。
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
最後に、Python 2.7とPython 3の両方のヘッダファイルをインストールして、OpenCVをPythonバインディングでコンパイルできるようにします。
sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev
【まとめ】
これまでかかる時間は大抵1時間前半だと思います。
引用した記事はRaspberryPiなんですけどLinuxっていう共通点があると思うので問題はないと思います。(実際これで約9ヶ月間画像処理をやりました)前半でインストールに必要な準備は終わったので後半はスピード感出して行きたいと思います。