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今日はJupyter NotebookでOpenCVの環境構築のやり方を紹介します。

Python初学者の私は、以下の本を使って学習しております。

この本はPython初学者でも分かるように、各種ライブラリを紹介しながら、機械学習の方法を教える書籍です。

今回は本書第3章のOpenCVと気概学習の導入部である、
環境導入について、記述します。

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なぜpipenvなのか

本書ではAnacondaを利用して、学習を進めることを進めておりますが、
Anacondaは色々と使っていくうちに、干渉してうまく動作しないというトラブルが発生する恐れがあるので、
初学者こそ避けるべきです。

私も最初はAnacondaをインストールするものだと思い込み、
Djangoの勉強をはじめましたが、Anacodaが悪さをし、
Macクリーンインストールを10回くらいしました。

10回やるまで気付かないのか。と思うかも知れませんが、
初心者はそんなもんです。

Django for Beginnersを手にとって、
pipenvで環境構築するようになってからは、pipenv派です。

初心者こそ無用なトラブルを避けるためにも、pipenvを使用しましょう。
ちなみにDjango for Beginnersはこれです。

導入手順

導入手順は至ってシンプルです。

適当なフォルダを作り、cdで当該フォルダまで移動します。

で仮想環境に入る。

と必要なライブラリをインストールします。

でjupyter notebookを起動し、

でエラーが出ない事が確認できれば大丈夫です。

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OpenCVの自分用メモ

画像ファイルの読み込み(画素データ表示)
画像のインライン表示

OpenCVとmatplotlibで色情報の並びが異なるので、cv2.COLOR_BGR2RGBで入れ替える。

画像のトリム・リサイズ

座標は左上が(0、0)原点で、右下にいく程値が大きくなります。
xは上下、yは左右方向の値。

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