Configuring Ubuntu for deep learning with Python in Ubuntu16.04
博主最近浏览到一个网站PyImageSearch,看到里面的项目还不错,就顺手配置一下环境,试着去跑下里面的模型。
首先,需要配置好需要运行模型的环境,其实主要的步骤分为以下三步:
1. 安装Ubuntu系统的独立依赖包
2. 创建你的python3环境(因为opencv3.3对深度学习支持比较好,需要配置升级到python3版本)
这里给出一个在Ubuntu16.04下python2.7版本升级更新到python3.5版本的教程,可以参考:http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7637077.html
3. 编译并安装OpenCV
下面给出具体的安装配置教程:
1.下面所有的步骤是为了在安装OpenCV准备必要的系统依赖包,都在终端ternimal上执行,打开ternimal,输入下面两个命令:
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
对于图像,视频I/O,优化以及创建可视化,我们还需要安装一些开发工具包:
$ sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
$ sudo apt-get install libgtk-3-dev
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev graphviz
$ sudo apt-get install libopenblas-dev libatlas-base-dev gfortran
$ sudo apt-get install python-tk python3-tk python-imaging-tk
我们还需要安装Python开发头文件和库函数(针对Python3.5版本)
$ sudo apt-get install python3-dev
2. 创建你的python环境,下面给出具体的步骤:
1)安装pip,一个python包的管理器:
$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python3 get-pip.py
2)接着安装numpy,一个python的数值计算包:
$ sudo pip3 install numpy
3.编译和安装OpenCV,这一步是最关键的,照样给出详细过程:
1)首先下载OpenCV,需要下载opencv和pencv_contrib到你的本地目录下:
$ cd ~
$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.3.0.zip
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.3.0.zip
接着解压这些文件:
$ unzip opencv.zip
$ unzip opencv_contrib.zip
2)执行CMake,需要现在opencv-3.3.0目录下新建一个build文件夹
$ cd ~/opencv-3.3.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1079689/201710/1079689-20171008225040793-965291002.png)
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1079689/201710/1079689-20171008225123996-118415106.png)
哈哈,最后感谢伟大的Adrian Rosebrock.
附上原文链接:https://www.pyimagesearch.com/2017/09/25/configuring-ubuntu-for-deep-learning-with-python/
版权声明:
作者:王老头
出处:http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7638985.html
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