視覚認知計算特論 2019年度 演習のための準備について†
この授業では,登場するいくつかの問題を実際にコンピュータを使って解く課題を出します.これに取り組むために,準備が必要です.
準備その1†
次のものが必要になります.
- この授業の Slack ワークスペースのアカウント.初回の授業で説明します.
- 3. に示すソフトウェアが動作するPC環境.
- 自分のもの,研究室のもの,大学の計算機室のもの,いずれでも構いません.
- OSは Windows, macOS, Linux のいずれでも大丈夫です(以下のものが動作するなら他のOSでもあり).
- 「おすすめの環境構築法」も参考にしてください.
- いくつかのソフトウェア/ライブラリ
- Python 3 または Python 2.7
- Python は,2の系列(2.7が最終バージョン)と3の系列で互換性のない所が少しあります.新規にインストールするなら3系列をおすすめしますが,授業ではどちらを使っても大丈夫なように配慮します.
- NumPy
- Python で動く科学技術計算ライブラリ.
- SciPy
- 同じく Python で動く科学技術計算ライブラリ.SciPy の機能は画像の読み書きにのみ使う予定ですので,他のもので代替できるなら不要です(注1).
- gnuplot
- matplotlib を使うなら不要です.
- iPython(必須ではありません)
- どういうものかは自分で調べてみてね
- matplotlib(必須ではありません)
- Python上でグラフを描いたりできるライブラリ.なくても,テキストファイルにデータを吐いて gnuplot でグラフ描く,等で代替できます.
- 注1: 例えば OpenCVとそのPythonインタフェイス.
準備その2†
その1で用意した環境で次のことをやって,結果を Slack で知らせてください.
- python のバージョンを確認
$ python -V ($はシェルのプロンプトなので入力する必要なし)
- NumPy のバージョンを確認
$ python
>>> import numpy as np (>>>はpythonのプロンプトなので入力する必要なし)
>>> np.__version__
- SciPy のバージョンを確認
>>> import scipy as sp
>>> sp.__version__
- gnuplot のバージョンを確認
$ gnuplot -V
おすすめの環境構築法†
ここでは,Linux や macOS で python3 というコマンドで Python 3 が動く環境を例に,上記のライブラリをインストールするおすすめの方法を説明します.Python 3 のインストールについては(gnuplot も),ググったりしてください.
- 仮想環境を作る.仮想環境って何?というひとは,「python 仮想環境 venv」あたりでググるとよいでしょう.
$ python3 -m venv ~/venv/vision2019
ここでは,ホームディレクトリの下の venv というディレクトリの下に vision2019 というディレクトリを作って,そこに関係のファイル一式を置くことにしているが,この場所は任意なので好きにしたらよい.ここには,これからインストールするライブラリなどが置かれる.自分で作るプログラムなどはこことは別の場所に置く.
- vision2019 仮想環境を activate する.
$ source ~/venv/vision2019/bin/activate
(vision2019) $
上記のように,シェルのプロンプトが変わるはず.この source コマンドはこれから何度も実行することになるので,alias の設定とかしとくと楽.
- 仮想環境を抜けるときは次のようにする.
(vision2019) $ deactivate
$
- 仮想環境内では,python3 ではなく python で Python 3 が起動する
(vision2019) $ python -V
Python 3.7.0
- pip コマンドを使って必要なライブラリをインストールする.これらは,この仮想環境の中でのみ使えるようになる.
(vision2019) $ pip install numpy (NumPyのインストール)
(vision2019) $ pip install scipy ipython matplotlib (その他まとめてインストール)
- ちなみに,OpenCV の python インタフェイスは次のようにすれば入ります
(vision2019) $ pip install opencv-python