OpenCV 설치

OpenCV 를 설치하기 위해서 소스 빌드, 패키지 설치 방법이 있다. 여기서 pip 기반 가상환경 그리고 Anaconda 를 사용한다는 가정에서 윈도우즈, 맥에서 OpenCV 를 설치하는 과정을 살펴보겠다.

• 1. 윈도우즈에서
• 2. macOS에서
• 3. Linux에서

1) 윈도우즈에서 OpenCV 설치

윈도우 기반에서 OpenCV 를 사용하기 위해서 Anaconda 배포본을 사용하는 것이 가장 쉽다.

whl 파일로 설치

윈도우에서 opencv를 빌드된 버전을 설치하기 위해서 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 에 있는 .whl 파일을 다운로드 받느다.

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> pip install c:\downloads\opencv_python‑3.3.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

pip

OpenCV의 main module만 사용한다면 아래처럼 설치하면 됩니다.

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> pip install opencv-python

만약 main module과 extra module을 같이 사용하고 싶다면 아래처럼 설치합니다.

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> pip install opencv-contrib-python

conda 명령으로 설치하기

Anaconda 3가 설치되어 있다면 명령어 한 줄 입력만으로도 거의 최신 버전(글 작성시 버전 3.6.0)의 Python-OpenCV 라이브러리를 설치할 수 있다:

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> conda install -c conda-forge opencv

conda-forge에 등록되어 있는 OpenCV 라이브러리에 대한 상세한 설명은 링크를 통해 확인할 수 있습니다. 필요한 경우, python virtualenv를 생성하여 개발환경 패키지를 관리할 수 있다.

OpenCV 3.3의 가장 큰 변화는 Deep Learning in OpenCV 라고 할 수 있겠습니다. 해당 링크에서 Deep Learning 관련 추가된 사항을 확인할 수 있습니다. 이외에 자세한 변경 로그는 OpenCV Change Logs Version:3.3을 참고하시면 되겠습니다.

여담으로 최신 버전 OpenCV 3.3.1 버전 이후에는 JavaScript Interface가 추가되어 인터랙티브 웹-기반 OpenCV 어플리케이션 구현이 공식적으로 가능해졌다고 한다.

OpenCV 테스트

https://cinema4dr12.tistory.com/1283

파이썬을 실행해 cv2 라이브러리를 사용해 보자.

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$ python
Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>

시스템에서 파이썬이 두 개 이상 설치되어 있으면 일반적을 Python2.7 버전이 기본 파아썬 이다.

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$ python3
Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0-dev'
>>>

Python 가상환경과 Opencv

파이썬 개발시 virtualenv 를 사용한다면 OpenCV 라이브러리를 연결해 줄 필요가 있다. virtualenv 가상환경 생성시 파이썬 라이브러리는 복사가 안된다 그래서 가상환경 생성후에 cv2.so 라이브러리를 링크해줄 필요가 있다.

가상환경에 cv2.so 연결하기

python2 가상환경 cv3python2 가 있고, 여기에 OpenCV 를 사용하려면 다음 같이 cv2.so 라이브러리를 링크해 준다.

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$ cd ~/.virtualenvs/cv3python2/lib/python2.7/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so cv2.so

역시 python3 가상환경 cv3python3 가 있다면 python3 라이브러리에 있는 cv2.so 라이브러리를 링크해 준다.

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$ cd ~/.virtualenvs/cv3python3/lib/python3.4/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/cv2.cpython-34m.so cv2.so

또한 cv2.so를 사용하기 위해서 각 가상환경에 numpy를 설치해 준다. Raspberry Pi 2에서 numpy를 pip로 설치할 때 약 10분 이상 소요된다.

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$ workon cv3python2
(cv3python2) :~/ $ pip install numpy

$ workon cv3python3
(cv3python3) :~/ $ pip install numpy

마직막으로 파이썬을 실행하고 cv2를 테스트한다.

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(cv3python3) ~/$ python
Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'
>>>

Gstreamer

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$ sudo apt install python3-gst-1.0

참조

• installing-opencv-3-1-0-on-ubuntu

• Install OpenCV3 for both Python2, Pytnon3

• Install OpenCV3.0 and Python3.4

이 글은 OpenSuse LEAP 15 에서 과학계산을 위한 파이썬 환경을 위한 Jupyter Notebook을 설치하는 과정을 요약하고 있다.

이 글에서는 시스템 패키지로 Python3, jupyter-notebook 을 설치하고, 파이썬 가상환경에서 과학계산 파이썬 모듈을 설치한 후에 Jupyter notebook 을 운영하도록 한다.

과학계산을 위한 Python Jupyter 환경

아래 같은 플랫폼에서 시스템 패키지 소프트웨어와 파이썬 모듈을 설치하는 과정이다.

• Raspberry Pi 3
• openSUSE LEAP 42.3, 15.0, 15.1
• Jupyter Notebook
• Python 그래프 matplotlib 및 pillow 이미지 라이브러리
• 과학계산 모듈: numpy, scipy 등
• 파이썬 가상환경
  • pandas

과학계산을 위한 Jupyter 설치 및 구성까지 요약하고 있다.

과학계산을 위한 Python Jupyter

Raspberry Pi 3 위에 설치한 openSUSE LEAP 42.3 과 15.0 에서 과학계산을 위한 Python 개발환경과 Jupyter Notebook 환경을 정리한다.

• 개발 프론트 엔드: Jupyter
• 과학계산 모듈: numpy, scipy 등

Python과 Virtualenv 환경을 더 알고 싶으면 다음 두 링크에 자세한 설명이 있다.

• Python - Install virtualenv on Linux

과학계산을 위한 Python3 및 pip를 사용한 scipy, jupyter 설치 및 구성을 요약하고 있다.

https://packaging.python.org/guides/installing-scientific-packages/

과학계산을 위한 Python Jupyter

과학계산을 위한 Python 과 Jupyter Notebook 환경을 정리한다.

• 개발 프론트 엔드: Jupyter
• 과학계산 모듈: numpy, scipy 등

Odroid C2, Raspberry Pi 계열의 ARM CPU를 위한 Armbian 에서 과학계산을 위한 Jupyter 설치 및 구성까지 요약하고 있다.

https://packaging.python.org/guides/installing-scientific-packages/

과학계산을 위한 Python Jupyter

과학계산을 위한 Python 모듈을 시스템 패키지로 설치하고 pip 를 사용해서 Jupyter Notebook 을 설치하고 사용하는 과정을 정리했다.

• 개발 프론트 엔드: Jupyter
• 과학계산 모듈: numpy, scipy, pandas

Debian 계열의 ARM CPU를 위한 Armbian 에서 과학계산을 위한 Jupyter 설치 및 구성까지 요약하고 있다.

https://packaging.python.org/guides/installing-scientific-packages/

과학계산을 위한 Python Jupyter

과학계산을 위한 Python 과 Jupyter Notebook 환경을 정리한다.

• 개발 프론트 엔드: Jupyter
• 과학계산 모듈: numpy, scipy 등

Raspberry Pi 3 64bit OS openSUSE 는 이글은 5개 글타래로 구성되며, openSUSE 설치, 개발도구 구성 및 서버 구축 사용에 대해 작성한다.

Opensuse 에서 Raspberry Pi 3를 위한 64bit OS openSESE Leap 42.2 을 제공하고 있다.

• https://en.opensuse.org/HCL:Raspberry_Pi3

1. Install 64bit openSUSE Leap 42.3 / JeOS
2. openSUSE: Managing Service daemon
3. openSUSE: Basic OS Security for Server
4. Install & Configuration - Nginx, Node JS, Jupyter
5. Build MongoDB 3.4.x

2015년 쯤 작성한 것으로 Raspberry Pi, Orange Pi, Odroid SBC 보드에서 3.4를 빌드했다. 2017년 현재 배포본, Debian Jessie, Ubuntu Xeniel 등은 3.4, 3.5가 내장되어 배포되고 있다.
Python 3.6 이상 최신 소스를 빌드하는데 참고할 수 있다.

Build Python 3.4

Raspbian Wheezy에는 3.2가 설치되어 있다. Jessie 가 출시된 이후에 3.2에 대한 모듈 의존성 관리가 되지 않고 있어서 3.4 이상이 설치가 필요하다.

SSL/TLS 지원을 하기 위해 libssl, openssl 라이브러리를 설치한다.

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$ sudo apt update
$ sudo apt install libssl-dev openssl

Python3.4를 다운로드하고 컴파일하고 설치한다.
Raspbian Weezy 에는 Python3.2가 있어서, 최신 3.4를 설치하려면 다운로드해서 컴파일 하면 된다.

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$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.3/Python-3.4.3.tgz
$ tar xvzf Python-3.4.3.tgz
$ cd Python-3.4.3/
$ ./configure

Raspberry Pi 2에서 빌드시 꽤 많은 시간을 사용한다.

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$ ./configure
...
real  2m16.512s
user  1m16.360s
sys   0m20.630s

컴파일하고 빌드시 한 시간 이상 필요하다.

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$ make                  # 한 시간 소요
$ sudo make install
...
real  16m40.747s
user  15m51.550s
sys   0m24.030s

크로스컴파일 환경을 사용할 수 있다.

Python 개발환경을 위해서 macOS에 설치된 python2.7 그리고 brew 같은 유틸리티로 python3.x 를 설치하고, pip를 사용해서 패키지를 관리할 수 있다. 그리고 다양한 모듈과 시스템 모듈의 분리를 위해서 버전 관리 도구인 virtualenv와 virtualenvwrapper 를 사용해 가상 개발 환경을 구성하는 방법을 설명한다.

Python 개발환경을 위해서 시스템에 설치된 python2.7, python3.x 에서 사용하는 패키지 모듈을 pip를 사용해서 패키지를 관리할 수 있다. 그리고 시스템 모듈과 별도의 버전 환경으로 버전 관리 도구인 virtualenv와 virtualenvwrapper 를 사용해 파이썬 가상 개발 환경을 구성하는 방법을 설명한다.