差分

この文書の現在のバージョンと選択したバージョンの差分を表示します。

--- windowsにopencv3をインストール [2017/08/05]
adash333 [参考]
+++ windowsにopencv3をインストール [2018/10/07] (現在)
@@ ライン 1: / ライン 1: @@
 ===== WindowsにOpenCV3をインストール=====
-Anaconda
-menpo
+==== 開発環境 ====
+Windows8.1\\
+Python 3.6.1\\
+Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\
+Tensorflow 1.2.1\\
+Keras 2.0.6\\
+==== 前回まで ====
+動画やWEBカメラから画像を取り込んでKerasに予測してもらいたい！\\
+Opencvを使うと、例えばこんなことができるらしい\\
+<html>
+<iframe width="640" height="360" src="https://www.youtube.com/embed/O6XkH84JYjU" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
+</html>
+今回は、その準備として、Opencv3というものをインストールして使ってみます。
+==== 手順 ====
+１．非公式サイトから、Wheelパッケージをダウンロード\\
+２．Anaconda Promptを起動して、OpenCV3をインストール\\
+３．jupyter notebookの起動\\
+４．OpenCV3でjupyter notebook上に画像を表示
+==== １．非公式サイトから、Wheelパッケージをダウンロード ====
+以下のサイトからWheelパッケージ
+「opencv_python-3.3.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl」を、
+例えば、C:/python　フォルダにダウンロード。
+http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
+{{:pasted:20170807-210741.png}}
+==== ２．Anaconda Promptを起動して、OpenCV3をインストール ====
+WindowsのスタートボタンからAnaconda Promptを起動後、
+<code>
+cd c:/python
+pip install "opencv_python-3.3.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
+</code>
+と入力.
+{{:pasted:20170807-223406.png}}
+==== ３．jupyter notebookの起動 ====
+その後、
+<code>
+jupyter notebook
+</code>
+と入力して、jupyter notebookを起動
+画面右上の方の、「New」>「Python3」で新しいタブを開く
+==== ４．OpenCV3でjupyter notebook上に画像を表示 ====
+<code>
+#OpenCVのバージョン確認
+import cv2
+print(cv2.__version__)
+</code>
+適当なjpgファイルの画像をc:/python/ フォルダに、original.jpgという名前で保存してから、以下のコードを入力して、Shift+Enter。
+cv2とmatplotlibをインポートして、jupyter notebook上に、画像を表示している。
+<code>
+import cv2 # OpenCV3でも"import cv2"と表記する
+import matplotlib.pyplot as plt # matplotlibの描画系
+image = cv2.imread("original.jpg")
+# opencvの処理系では (B,G,R) で管理されているが、
+# matplotlib では (R,G,B) で画像を認識するので、
+# 表示用に一旦変換する
+plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
+plt.show()
+</code>
+以下のように、画像が表示される。
+{{:pasted:20170807-230947.png}}
+===== Windows+Anaconda(Python3.6)にOpenCV3をインストールしたいとき =====
+/8月時点で、Python3.5であれば、Anaconda Promptで、
+<code>
+conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
+</code>
+で、OpenCV3をインストール可能。
+しかし、Python3.6は、この方法では、まだインストールできない。
+====対処法その１====
+condaを用いてpython3.5の仮想環境を作る。（その仮想環境に、tensorflowとかKerasとかまた全部インストールし直す。）\\
+http://koruku.hatenablog.com/entry/2017/02/02/203057\\
+====対処法その２====
+非公式サイトから、Wheelパッケージをダウンロードしてpipでインストール。\\
+（１）以下のサイトからWheelパッケージ「opencv_python-3.2.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl」を、例えば、C:/python　フォルダに、ダウンロード。\\
+http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv\\
+{{:pasted:20170805-213257.png}}
+（２）Anaconda Promptで、以下のコマンドを入力して、WheelパッケージからOpenCV3をインストール。\\
+<code>
+pip install "opencv_python-3.2.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
+</code>
+http://ngi644.net/blog/archives/1415\\
+==== メモ ====
+<code>
+#Pythonのバージョン確認
+import platform
+print(platform.python_version())
+</code>
 ===== 参考 =====
@@ ライン 11: / ライン 114: @@
 OpenCV 3（core + contrib）をWindows & Python 3の環境にインストール＆OpenCV 2とOpenCV 3の違い＆簡単な動作チェック
 hitomatagi
-年10月15日に更新
+年10月15日に更新\\
+http://ngi644.net/blog/archives/1415\\
+ホームWindows10へOpenCV3.2とPython3.6をインストール
+Windows10へOpenCV3.2とPython3.6をインストール
+ngi644 2017-03-12
 http://opencv.blog.jp/python/nyumon\\
@@ ライン 28: / ライン 136: @@
 -11-15
 Keras tips: 様々な画像の前処理をカンタンにやってくれるkeras.preprocessingのまとめ
+http://qiita.com/icoxfog417/items/53e61496ad980c41a08e\\
+機械学習のためのOpenCV入門
+icoxfog417
+年05月23日に更新
+http://yori1029.hatenablog.com/entry/2017/01/15/012819\\
+OpenCV(Python)で画像をトリミング
+20170115
+https://lp-tech.net/articles/qEftT\\
+年7月5日 更新  0 3,055 view
+現役JDと学ぶ画像処理入門①〜openCV入門〜\\
+→非常に分かりやすい

サルでもわかる機械学習

ユーザ用ツール

サイト用ツール

差分

ページ用ツール