1. はじめに

Python + openCV を用いたハンズオンへの参加条件を満たすために、Ubuntu18.04LTSにJupyter Notebook 環境を構築した際のメモを、自分への備忘録としてまとめてみました。ご参考になれば幸いです。

2. 学べる内容

Python2系のインストール
Python3系のインストール
Jupyter Notebookのインストール
chainerとTendsorFlowのインストール
opencvとnumpyのインストール
Jupyter Notebookの起動

3. インストール

Ubuntuプロンプト

# Python2系のインストール
$ sudo apt install python-pip python-pandas python-sklearn

# Python3系のインストール
$ sudo apt install python3-pip python3-pandas python3-sklearn

# Jupyter Notebookのインストール
$ sudo apt install jupyter-notebook

# chainerとTendsorFlowのインストール（Python2系）
$ sudo pip install chainer tensorflow pandas-ml

# chainerとTendsorFlowのインストール（Python3系）
$ sudo pip3 install chainer tensorflow pandas-ml

# opencvとnumpyのインストール（Python2系）
$ pip install opencv-python

# opencvとnumpyのインストール（Python3系）
$ pip3 install opencv-python

4. Jupyter Notebookの起動

Ubuntuプロンプト

# Jupyter Notebookの起動（自動的にブラウザが立ち上がりJupyter Notebookが起動する）
$ jupyter-notebook

Jupyter Notebookの起動後は、「New」のドロップダウンリストから「Python3」を選択すれば見慣れた画面が表示されると思います。
ブラウザのアクセスURLは、http://localhost:8888/tree となるようです。

5. 動作確認用コード

# ライブラリのインポート
import sys
import pprint

// パス確認
pprint.pprint(sys.path)

# ライブラリのインポート
import cv2                       # OpenCV
import numpy as np               # numpy
import matplotlib.pyplot as plt  # 画像表示ライブラリ

# jupyter notebook 上で画像を確認できるようにする
%matplotlib inline

# cv2バージョン確認
cv2.__version__

# 表示画像の作成
img2 = np.array([[[  0,  0,  0],[  0,  0,255],[  0,255,  0],[255,  0,  0]],
                 [[  0,255,255],[255,  0,255],[255,255,  0],[255,255,255]]])
img2 = img2.astype(np.uint8) # 値を読み込む方法を指定
print(type(img2))

# 画像表示
plt.imshow(img2)

6. 補足

Jupyter Notebook の実行環境にはこだわりがなく、とにかく Jupyter Notebook をさわってみたいという方には、Google Colaboratory をおすすめします。
Google Colaboratory なら環境構築不要で Jupyter Notebook が使えます。しかもちょこっと設定をするとGPUもつかえますので、Pythonのお勉強環境にもってこいです。

7. おわりに

PythonおよびJupyter Notebook学習の参考になれば幸いです。

2019/04/09 TAKAHIRO NISHIZONO

（備忘録）Ubuntu 18.04 LTS で Jupyter Notebook 環境構築