Windows上でのAnacondaとPythonのインストール例を詳しく解説

この記事では主に、Windows に Anaconda と Python をインストールする詳細なチュートリアルを紹介します。これは非常に優れており、必要な友人は参考にしてください。 matlab ですが、matlab には独自の欠点もあります。

1. オープンソースではない、高価である

2. ソフトウェアの容量が大きい。一般的には 3G 以上であり、より高いバージョンでは 5G 以上に達する場合もあります。

3. 研究目的でのみ使用でき、ソフトウェアに変換するのは簡単ではありません。

そこで、ここではデジタル画像処理にスクリプト言語 Python を使用します。

Python を使用するには、まず Python (通常はバージョン 2.7 以降) をインストールする必要があります。インストールは Windows システムでも Linux システムでも非常に簡単です。

Pythonをさまざまな開発や科学計算に使用するには、対応するパッケージもインストールする必要があります。これは matlab と非常に似ていますが、matlab ではツールボックスと呼ばれ、Python ではライブラリまたはパッケージと呼ばれる点が異なります。実際には、PIL、Pillow、OpenCV、scikit-image など、Python スクリプト言語に基づいて開発されたデジタル画像処理パッケージが多数あります。

これらのパッケージを比較すると、PIL と Pillow は限られた機能を備えた最も基本的なデジタル画像処理のみを提供し、OpenCV は実際には Python インターフェイスのみを提供する C++ ライブラリであり、更新速度が非常に遅いです。これまで、Python はバージョン 3.5 まで開発されてきましたが、opencv は Python のバージョン 2.7 のみをサポートしています。scikit-image は、matlab と同様に画像を numpy 配列として処理します。 image はデジタル画像処理を実行します。

1. 必要なインストールパッケージscikit-imageはscipyをベースに計算を行っているため、numpyとscipyをインストールするのは確実です。画像を表示するには、matplotlib パッケージもインストールする必要があります。 まとめると、必要なパッケージは次のとおりです。

Python >= 2.6
Numpy >= 1.6.1
Cython >= 0.21
Six >=1.4
SciPy >=0.9
Matplotlib >= 1.1.0
NetworkX >= 1.8
Pillow >= 1.7.8
dask[array] >= 0.5.0

比較的、インストールが非常に面倒で、特に scipy は Windows には基本的にインストールできません。

しかし、心配しないでください。Anaconda を選択する必要があるだけです。これには上記の必要なパッケージがすべて統合されているため、実際には Anaconda ソフトウェアを最初から最後までインストールするだけで済みます。何でもふりをしてください。

2. anaconda をダウンロードしてインストールします まず、www.continuum.io/downloads にアクセスして、anaconda をダウンロードします。現在のバージョンには、python2.7 と python3.5 が含まれています。システムに対応するバージョンと anaconda をダウンロードします。 . 、実際には約 280M の sh スクリプト ファイルです。

このシリーズでは Windows7+Python3.5 を例として取り上げているため、以下に示すように赤いボックス内のバージョンをダウンロードします:

名前は: Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe

Itは実行可能な exe ファイルです。ダウンロードが完了したら、ダブルクリックしてインストールできます。

インストール中、

のようにドライブ D のルート ディレクトリにインストールすると仮定し、両方のオプションを選択して、インストール パスを環境変数に書き込みます。

その後、インストールが完了するまで待ちます。

インストールが完了したら、Windows コマンド プロンプトを開きます:

conda list と入力して、現在インストールされているライブラリを確認します。その中には、よく使用される numpy と scipy が含まれます。インストールされていないパッケージがある場合は、

conda install *** を実行してインストールできます。 (*** は必要なパッケージの名前です)

パッケージのバージョンが最新でない場合は、conda update *** を実行して更新します。

3. 簡単なテストanaconda には組み込みのエディタースパイダーが付属しており、将来このエディターを使用してコードを作成できます。

spyder.exe はインストール ディレクトリのスクリプト内にあります。たとえば、私の場合は D:/Anaconda3/scripts/spyder.exe をダブルクリックして実行します。右クリックしてデスクトップのショートカットに送信できるため、将来的にはより便利に実行できるようになります。

インストールが成功したかどうかをテストするプログラムを作成するだけです。このプログラムは、画像を開いて表示するために使用されます。まず写真を準備し、スパイダーを開いて次のコードを書きます:

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg')
io.imshow(img)

d:/dog.jpg を写真の場所に変更します

次に、上のツールバーにある緑色の三角形をクリックして実行し、最終的に表示します

右下の「Ipythonコンソール」に画像が表示されれば、動作環境は正常にインストールされています。

右上隅の「変数エクスプローラー」を選択すると、次のような画像情報が表示されます。

このプログラムを保存できます。Python スクリプト ファイルのサフィックスは py.

であることに注意してください。 4. skimageパッケージのサブモジュール

skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：

子模块名称	主要实现功能
io	读取、保存和显示图片或视频
data	提供一些测试图片和样本数据
color	颜色空间变换
filters	图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
draw	操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等
transform	几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等
morphology	形态学操作，如开闭运算、骨架提取等
exposure	图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等
feature	特征检测与提取等
measure	图像属性的测量，如相似性或等高线等
segmentation	图像分割
restoration	图像恢复
util	通用函数

用到一些图片处理的操作函数时，需要导入对应的子模块，如果需要导入多个子模块，则用逗号隔开，如：

from skimage import io,data,color

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