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Configurer les systèmes Linux pour prendre en charge le traitement d'images et le développement de vision par ordinateur
Configurer les systèmes Linux pour prendre en charge le traitement d'images et le développement de vision par ordinateur
Configurez le système Linux pour prendre en charge le traitement d'image et le développement de la vision par ordinateur
À l'ère numérique d'aujourd'hui, le traitement d'image et la vision par ordinateur jouent un rôle important dans divers domaines. Afin de procéder au traitement d'images et au développement de vision par ordinateur, nous devons effectuer certaines configurations sur notre système Linux. Cet article vous montrera comment configurer votre système Linux pour prendre en charge ces applications et fournira quelques exemples de code.
1. Installez Python et les bibliothèques correspondantes
Python est un langage de programmation largement utilisé adapté au traitement d'images et au développement de vision par ordinateur. Dans les systèmes Linux, nous pouvons installer Python via le gestionnaire de packages.
Tout d'abord, ouvrez un terminal et entrez la commande suivante pour installer Python :
sudo apt-get update sudo apt-get install python3
Une fois l'installation terminée, nous pouvons vérifier si l'installation a réussi :
python3 --version
Ensuite, nous devons installer certaines bibliothèques Python importantes telles que NumPy , OpenCV et Oreiller. Exécutez la commande suivante pour installer :
pip install numpy opencv-python pillow
Une fois l'installation terminée, nous pouvons exécuter du code simple pour tester si la bibliothèque fonctionne correctement. Par exemple, exécutez le code suivant pour lire et afficher une image :
import cv2
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()2. Installez CUDA et cuDNN
Si vous souhaitez utiliser le GPU pour le traitement d'images et le développement de vision par ordinateur, nous devons également installer CUDA et cuDNN.
CUDA est une plateforme et une API développées par NVIDIA pour le calcul parallèle. Sous Linux, nous pouvons télécharger CUDA depuis le site officiel de NVIDIA et l'installer.
Une fois l'installation terminée, nous devons également installer cuDNN. cuDNN est une bibliothèque d'accélération pour les réseaux de neurones profonds qui accélère la formation et l'inférence de modèles.
Nous pouvons télécharger cuDNN depuis le site officiel de NVIDIA et l'installer.
Après avoir installé CUDA et cuDNN, nous pouvons utiliser le code suivant pour tester si le GPU fonctionne correctement :
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)Si le résultat de sortie est "cuda", cela signifie que le GPU a été configuré avec succès et disponible.
3. Installer d'autres outils de traitement d'image et de vision par ordinateur
En plus de Python et des bibliothèques associées, nous pouvons également installer d'autres outils de traitement d'image et de vision par ordinateur pour faciliter le développement.
Par exemple, ImageMagick est un puissant ensemble d'outils open source qui peut être utilisé pour traiter et transformer des images. Nous pouvons utiliser la commande suivante pour installer ImageMagick :
sudo apt-get install imagemagick
Une fois l'installation terminée, nous pouvons utiliser la commande suivante pour tester si ImageMagick fonctionne correctement :
convert input.jpg -resize 50% output.jpg
Cette commande lira l'image nommée "input.jpg" et ajustera la taille est de 50 % de la taille d'origine, puis l'image traitée est enregistrée sous "output.jpg".
Grâce à cet article, nous avons appris comment configurer un système Linux pour prendre en charge le traitement d'images et le développement de vision par ordinateur, et avons fourni quelques exemples de code pour référence. J'espère que ces informations vous seront utiles et je vous souhaite bonne chance dans votre cheminement vers le traitement d'images et la vision par ordinateur !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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