Windowsにおけるpython+OpenCVのインストールと注意
1: Windowsでのpythonのインストールにおける注意(問題提起)
Windowsでは,Pythonのインストールにおいて,PythonのVersionが下がってしまった.
2021/08/16の時点において,python3.8 の環境で anacondaのforgeからOpenCVのインストールを試すが,4.0が入る
OpenCV 4.5 を用いて検証したい + Python3.8で実証した(Ubuntu, Macの環境がともに3.8で,Pytorchの最新版を利用中)
anaconda forge ではなく,pip で引っ張ってくる(あくまで,自己管理+自己責任でお願いします)
念のため,最初に仮想環境を用意して,その上で実行する(仮想環境構築は,リンクからたどる)
Anaconda のインストーラサイトはこちらのURL
2: 環境構築の用意
仮想環境の用意
Anaconda Prompt を起動し,base 環境上で以下を構成
> conda create -n <仮想環境名> python=<バージョン番号> jupyterlab
今回,Python 3.8 を用意したい + 仮想環境名をcv45testenv38 とおくと,command は以下の通り,
jupyter lab上で動かしたいので,jupyter lab (最尾部のコマンド)も入れておく
> conda create -n cv45testenv38 python=3.8 jupyterlab
※:jupyter lab上で仮想環境を切り替えるためには,事前にbase環境上で
「 environment_kernels」 がインストールされていることを確認しておく
確認方法のコマンドタイプはこちら
> conda list仮想環境を作成したら,仮想環境へ移動し,アップデート
まずは仮想環境へ移動
> conda activate <作成した仮想環境名>
環境のアップデート
> conda update --all
environment_kernelsがインストールされていれば,
赤線のように表示されてます.
3: OpenCVの環境をインストール
OpenCV 4.5 のインストールを以下の2つのコマンドで行う
> pip install opencv-python
> pip install opencv-contrib-python
確認は以下のコマンドで行う
> python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
Opencvのバージョンが,自分の考えるバージョンで表示されているのであれば,OpenCV のインストールは完了
4: 注意しておくこと
画像解析における画像は基本的に行列で扱う
また,OpenCV も画像を読み込んで,行列として扱っている
(実際にPythonの環境で画像のオブジェクトを読み込み,typeすると行列であることが理解(別の機会で説明))
そのため,Numpy, scikit-learn のアップデート,または最新版の置き換えをするようにしておく
Anacondaでの環境なので,できるだけ,conda からインストールすることが望ましいが,
どうしても,pipでの環境構築の場合は,conda listからバージョンをしっかり確認して環境構築を行う
なのでその前に,テスト環境としての仮想環境をまずは作成し,その環境上でインストールやアップデートが可能であるかを確認し,環境を構築することが望ましい