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画像処理とコンピュータ ビジョン開発をサポートするように Linux システムを構成する

PHPz
PHPzオリジナル
2023-07-04 22:13:551700ブラウズ

画像処理とコンピュータ ビジョン開発をサポートする Linux システムを構成する

今日のデジタル時代では、画像処理とコンピュータ ビジョンがさまざまな分野で重要な役割を果たしています。画像処理とコンピュータ ビジョンの開発を行うには、Linux システムでいくつかの設定を行う必要があります。この記事では、これらのアプリケーションをサポートするように Linux システムを構成する方法を説明し、いくつかのコード例を示します。

1. Python と対応するライブラリをインストールする

Python は、画像処理やコンピューター ビジョンの開発に適した、広く使用されているプログラミング言語です。 Linux システムでは、パッケージ マネージャーを通じて Python をインストールできます。

まず、ターミナルを開いて次のコマンドを入力して Python をインストールします:

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

インストールが完了したら、インストールが成功したかどうかを確認できます:

python3 --version

Next 、NumPy、OpenCV、Pillow などの重要な Python ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを実行してインストールします。

pip install numpy opencv-python pillow

インストールが完了したら、いくつかの簡単なコードを実行して、ライブラリが適切に動作しているかどうかをテストできます。たとえば、次のコードを実行して画像を読み取って表示します:

import cv2

image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. CUDA と cuDNN

をインストールします 画像処理とコンピューター ビジョン開発に GPU を使用したい場合は、次のコードも実行します。 CUDA と cuDNN をインストールする必要があります。

CUDA は、並列コンピューティングのために NVIDIA によって開発されたプラットフォームおよび API です。 Linux では、NVIDIA の公式 Web サイトから CUDA をダウンロードしてインストールできます。

インストールが完了したら、cuDNN もインストールする必要があります。 cuDNN は、モデルのトレーニングと推論を高速化するディープ ニューラル ネットワーク用の高速化ライブラリです。

NVIDIA の公式 Web サイトから cuDNN をダウンロードしてインストールできます。

CUDA と cuDNN をインストールした後、次のコードを使用して GPU が適切に動作しているかどうかをテストできます。

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

出力結果が「cuda」の場合、GPU が正常に動作していることを意味します。正常に構成され、使用可能になりました。

3. 他の画像処理およびコンピューター ビジョン ツールをインストールする

Python および関連ライブラリに加えて、開発を支援するために他の画像処理およびコンピューター ビジョン ツールをインストールすることもできます。

たとえば、ImageMagick は、画像の処理と変換に使用できる強力なオープン ソース ツールセットです。次のコマンドを使用して ImageMagick をインストールできます:

sudo apt-get install imagemagick

インストールが完了したら、次のコマンドを使用して ImageMagick が適切に動作しているかどうかをテストできます:

convert input.jpg -resize 50% output.jpg

このコマンドは名前を読み取ります。 「input.jpg」画像を元のサイズの 50% にサイズ変更し、処理された画像を「output.jpg」として保存します。

この記事を通じて、画像処理とコンピューター ビジョン開発をサポートするように Linux システムを構成する方法を学び、参考としていくつかのコード例を提供しました。この情報があなたのお役に立てば幸いです。また、画像処理とコンピュータ ビジョンへの道での幸運を祈っています。

以上が画像処理とコンピュータ ビジョン開発をサポートするように Linux システムを構成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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