【OpenCV】Pythonの仮想環境を構築して画像認識をやってみた

画像処理・機械学習プログラミング OpenCV 3対応

画像処理・機械学習プログラミング OpenCV 3対応

 

はじめに

今回はインテルが開発・公開したOpenCV(Open Source Computer Vision Library)を使用していきたいと思います。

自分がUdemyで勉強している講座は

Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

です。

世界最大級のオンライン学習サイトUdemy

OpenCVを使用するには環境構築をまずやる必要がある!

今python3を使用している方はほとんどpython3.6のバージョンだと思います(自分もそうです)

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OpenCVが使える環境はpython3.5みたいなので仮想環境を構築してpython3.5の環境下で動かす必要があります。

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仮想環境の構築には

  1. anacondaにおいて仮想環境を作成する
  2. pythonのvenvというコマンドを使用して仮想環境を作成する

の2種類あります。

Udemyの動画ではanacondaで仮想環境を構築していましたので、先にそちらの方を紹介したいと思います。

 

anacondaでの仮想環境の作り方

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このふたつのコマンドを打ち込むと「opencv」という仮想環境を構築してくれます。

簡単ですね。

仮想環境に入る際には

"source activate opencv"

と打ち込めば仮想環境に入れます。

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これで仮想環境に入ることができました。

確認する際には

"conda info -e"

と打ち込みます。

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アスタリスクマークが今の環境を示しています。

ちゃんと【opencv】という仮想環境に入っています。

pythonのバージョンを確認してみましょう。

"python -V"

と打ち込むとちゃんとpython3.5になっていることが分かります。

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これで終了です。

ipythonを使ったりjupyter-notebookを立ち上げOpenCVを使用することができます。

 

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Pythonのvenvコマンドで仮想環境を構築しOpenCVを使用するやり方

仮想環境を構築する別の有名な方法として

"venv"

を使用する方法があります。

サブPCとして使っているWindowsタブレット(ASUS T100CHI)ではvenvで仮想環境を構築してOpenCVを使用しています。 

www.medicalmed.press

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venvを使用してpython3.5の仮想環境を構築するにはまず

"python3.5 -m venv myenv"

と打ち込みます。

その後に仮想環境を有効化する場合には

"source bin/activate"

と入力します。

これで仮想環境が有効になります。

 OpenCVをインストールするには

"pip install opencv-python"

と打ち込めばオッケーです。

 

OpenCVを使って画像認識を実際やってみる!

今回使用する画像はコチラ。ぱくたそからダウンロードしてきました。

www.pakutaso.com割と有名な画像だと思いますが、モデルの「茜さや」さんです(初めて知った。)

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Jupyter Notebookを起動させよう!

今回のプログラムはコチラになります。

細かい話はご自身でUdemyの講座を通して勉強してください(講師の先生が圧倒的に教えるのは上手いので)

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OpenCVを使用すると見事顔認識することができました!

PythonOpenCV凄い!

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今回参考にした書籍はコチラ

 

ぜひ参考にしてみてください。

終わり。

 

 

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