開発環境を準備しました。そのステップを備忘のため記しておくことにします。
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Pythonを使うための環境としては、 The Python Package Index(PyPI) かAnacondaがある。ここでは、データサイエンスや機械学習などの学習に適しているとされるAnacondaを使うことにした。
Anacondaのインストール
https://www.anaconda.com/products/individual から Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe をWindows10のD:\Dev にダウンロードし、D:\Dev\Anaconda にインストールした。Windows10のスタートメニューの「すべてのアプリ」にAnacondaフォルダが作られ、その中に図のようなアプリケーションがセットされ、そこから起動できるようになる。
Pythonの確認
AnacondaのインストールでPythonが正常にインストールできたことを確認するため、Anaconda Promptというアプリを使って下記のようにpythonのバージョンを調べる。
(base) D:\Dev\Anaconda\Work>python Python 3.8.3 (default, Jul 2 2020, 17:30:36) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Python 3.8.3 がインストールされている。（最新は3.8.5になったようだ。）
Windowsスタートに置かれたアプリは自動的にpythonへのPathが通っているので、事前にそれを環境変数に登録しておく必要はない。
Anacondaをインストールすると、NumPy、SciPyのような機械学習で必要なモジュール、ライブラリも自動的にセットアップされる。NumPy、SciPyのバージョンは以下のようにして確認できる。
Spyderの確認
IDEとしてSpyder を使う。Windowsスタートから起動すると以下のスプラッシュスクリーンが表示される。しばらくするとIDEの画面が立ち上がる。
簡単なスクリプトを書いて実行の▶ボタンを押すと動作を確認できる。
OpenCVのインストール
OpenCVはAnacondaに含まれないので別途インストールする必要がある。Anaconda Promptで pip install opencv-python を実行すると、下記のように自動的にwhlファイルをダウンロードし、Python用のOpenCVがインストールされる。
(base) D:\Dev\Anaconda\Work>pip install opencv-python Collecting opencv-python Downloading opencv_python-4.3.0.36-cp38-cp38-win_amd64.whl (33.4 MB) |████████████████████████████████| 33.4 MB 6.4 MB/s Requirement already satisfied: numpy>=1.17.3 in d:\dev\anaconda\lib\site-packages (from opencv-python) (1.18.5) Installing collected packages: opencv-python Successfully installed opencv-python-4.3.0.36
OpenCVのインストールの確認
OpenCVがインストールされたかどうかは、cv2というライブラリをインポートして実行することで確かめられる。cv2 の2はCVのバージョンとは無関係。OpenCV3でもOpenCV4でも、cv2でインポートする。
画像データLena
上記のテストで使った画像ファイルは、1970年代から標準画像データベースSIDBA(Standard Image Data-BAse)の一つとして広く使われてきたものだ。
その経緯については下記に記述がある。
レナ (画像データ) - Wikipedia
SIDBAの画像データは、
神奈川工科大学
http://www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp/app_images_j.html
南カリフォルニア大学
http://sipi.usc.edu/database/
などからダウンロードできる。
