windowsにopencv3をインストール
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windowsにopencv3をインストール [2017/07/31] – [見出し] adash333 | windowsにopencv3をインストール [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1 | ||
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行 1: | 行 1: | ||
===== WindowsにOpenCV3をインストール===== | ===== 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\\ | ||
+ | < | ||
+ | <iframe width=" | ||
+ | </ | ||
+ | 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。 | ||
- | ===== 見出し ===== | ||
+ | ==== 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 | ||
- | http:// | ||
+ | ==== 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:/ | ||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | ==== 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、 | ||
+ | < | ||
+ | cd c:/python | ||
+ | pip install " | ||
+ | </ | ||
+ | と入力. | ||
+ | {{: | ||
+ | ==== 3.jupyter notebookの起動 ==== | ||
+ | その後、 | ||
+ | < | ||
+ | jupyter notebook | ||
+ | </ | ||
+ | と入力して、jupyter notebookを起動 | ||
+ | 画面右上の方の、「New」> | ||
+ | |||
+ | ==== 4.OpenCV3でjupyter notebook上に画像を表示 ==== | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | # | ||
+ | import cv2 | ||
+ | print(cv2.__version__) | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | 適当なjpgファイルの画像をc:/ | ||
+ | |||
+ | cv2とmatplotlibをインポートして、jupyter notebook上に、画像を表示している。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | import cv2 # OpenCV3でも" | ||
+ | import matplotlib.pyplot as plt # matplotlibの描画系 | ||
+ | |||
+ | image = cv2.imread(" | ||
+ | |||
+ | # 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, | ||
+ | |||
+ | plt.show() | ||
+ | </ | ||
+ | 以下のように、画像が表示される。 | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===== Windows+Anaconda(Python3.6)にOpenCV3をインストールしたいとき ===== | ||
+ | 2017/ | ||
+ | < | ||
+ | conda install -c https:// | ||
+ | </ | ||
+ | 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:// | ||
+ | |||
+ | ====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:/ | ||
+ | http:// | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | (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。\\ | ||
+ | < | ||
+ | pip install " | ||
+ | </ | ||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | ==== メモ ==== | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | # | ||
+ | import platform | ||
+ | print(platform.python_version()) | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ===== 参考 ===== | ||
+ | http:// | ||
+ | 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 | ||
+ | 2016年10月15日に更新\\ | ||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | 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:// | ||
Python版OpenCVの使い方 | Python版OpenCVの使い方 | ||
+ | http:// | ||
+ | 2016-12-11 | ||
+ | JupyterでOpenCVの画像をインライン表示 | ||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | Keras + OpenCV で画像認識 | ||
+ | mkisono | ||
+ | 2016年07月17日に投稿 | ||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | 2016-11-15 | ||
+ | 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:// | ||
+ | 機械学習のためのOpenCV入門 | ||
+ | icoxfog417 | ||
+ | 2016年05月23日に更新 | ||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | OpenCV(Python)で画像をトリミング | ||
+ | 20170115 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | https:// | ||
+ | 2017年7月5日 更新 | ||
+ | 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 | ||
- | http:// | ||
windowsにopencv3をインストール.1501540814.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)