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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 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。