windowsにopencv3をインストール
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| windowsにopencv3をインストール [2017/08/05] – [参考] adash333 | windowsにopencv3をインストール [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1 | ||
|---|---|---|---|
| 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。 | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== 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:/ | ||
| + | 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。 | ||
| + | {{: | ||
| 行 30: | 行 101: | ||
| </ | </ | ||
| http:// | http:// | ||
| + | |||
| + | ==== メモ ==== | ||
| + | |||
| + | < | ||
| + | # | ||
| + | import platform | ||
| + | print(platform.python_version()) | ||
| + | </ | ||
| ===== 参考 ===== | ===== 参考 ===== | ||
| 行 57: | 行 136: | ||
| 2016-11-15 | 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 | 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 | ||
| + | |||
windowsにopencv3をインストール.1501938102.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
