🖼️

Windows11で画像解析用Python3プロジェクトの構築

2024/07/28に公開

scikit-learn

※ この記事はオリジナル作品の制作に生成AI使用を推奨するものではありません。あくまで技術への理解や自身の学習目的のみでお使いください

参考記事:

概要

Windows11で画像の解析を行うための基本的な環境を作成する
PillowとOpenCV、scikit-learnをインストールして実行できることを確認するところまで書きます

前提

Python3系をインストールしていることが前提となります
インストール方法

① ディレクトリ構築

作業するディレクトリを作る
プロジェクトで使用するpythonのバージョンを指定
1. ```
 pyenv local 3.10.6
```
プロジェクト用のpython仮想環境を作る
1. ```
 python -m venv abalyze_image
```
仮想環境をアクティベイト
1. ```
 .\abalyze_image\\Scripts\activate
```
仮想環境での作業を終了
1. ```
 .\abalyze_image\\Scripts\deactivate
```

この時のディレクトリ構造

② パッケージをインストール

pipをupgrade
1. ```
　python -m pip install --upgrade pip
```

Pillow, OpenCVをインストール

    pip install Pillow opencv-contrib-python

インストールされたことを確認

  pip list

  Package               Version
  --------------------- ---------
  numpy                 2.0.1
  opencv-contrib-python 4.10.0.84
  pillow                10.4.0
  pip                   24.1.2
  setuptools            63.2.0

③ 実行できることを確認

適当なjpg画像を用意する

実行ファイル analyze_image.py を作成

  import PIL
  from PIL import Image
  import cv2
  import sklearn
  from sklearn.cluster import KMeans

  cv2_img = cv2.imread('./test.jpg')
　# カラーチャンネルの順番をRGBにする
  cv2_img = cv2.cvtColor(cv2_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

  # ドットの行列を(縦, 横, カラーチャンネル)にしてから(ドット数, カラーチャンネル)の形にする
  cv2_img = cv2_img.reshape(
     (cv2_img.shape[0] * cv2_img.shape[1], 3))

  cv2_img.shape

  print(cv2_img.shape)

ファイルを実行してみる
1. ```
　python .\analyze_image.py
```
2. (画像の縦x横, 3) がコンソールに表示されたらok
  3. 例: (590592, 3)

概要

前提

① ディレクトリ構築

② パッケージをインストール

③ 実行できることを確認

Discussion