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Python とフリーソフトウエア(人工知能,プログラミング,データ処理,データベース,3次元データ,コンピュータビジョン,顔識別.顔認識,姿勢識別,3次元ゲームエンジン)を一度に簡単インストール(Ubuntu 18.04 上)

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ユースケース: Ubuntu で、Python とフリーソフトウエアを一度に簡単インストールしたい.説明ページに記載のコマンドを,コピー&ペーストして確認しながら進めたい場合向け

極力,コマンドのコピー&ペーストで済むようにしている.所要時間の目安:3時間程度.

※ それぞれのソフトウエアの利用条件は,利用者側で確認すること.

目次

  1. ここでインストールするソフトウエア
  2. 前準備
  3. Python 3, Python 2, pip のインストールと確認
  4. virtualenv, virtualenv wrapper のインストールと設定
  5. git, cmake 最新版, wget, p7zip-full のインストール
  6. プログラミング用のツール類,Intel MKL, Intel TBB, Intel MPI, Intel Distribution for Python,Caffe, OpenPose
  7. Python 3 に,主要パッケージその他のインストール
  8. TensorFlow, Keras のインストール
  9. CuPy, Chainer のインストール
  10. 常備したい便利なアプリケーション(PyCharm Community, OpenJDK その他)
  11. 種々のライブラリ類(gdal, OpenALPR, OpenNI, libPCL, OpenCV, Dlib, UnrealEngine 4)

ここでインストールするソフトウエア

設定:


前準備

Ubuntu のインストール

Ubuntu のインストール手順は,「別のページ」で説明している.

Ubuntu のシステム更新

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt update 
sudo apt -yV upgrade
sudo shutdown -r now

NVIDIA グラフィックスカードの確認とドライバのインストール,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN 再配布パッケージのインストール

Ubuntu での手順は,「別のページ」で説明している. NVIDIA グラフィックスカードがある場合のみ行うこと.


Python 3, Python 2, pip のインストールと確認

ここでインストールするもの: Python 3, Python 2, それぞれの pip (pi3, pip)

  1. 端末を開く

  2. Python 3, Python 2, pip のインストール
    sudo apt -yV install python3-dev python3-pip
    sudo apt -yV install python-dev python-pip 
    

  3. python のバージョンの確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    python3 --version 
    python --version 
    

  4. pip の更新
    cd /tmp
    sudo rm -f get-pip.py
    wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
    sudo rm -rf ~/.cache/pip
    mkdir ~/.cache/pip
    sudo python3 get-pip.py
    sudo python get-pip.py
    sudo pip3 install --ignore-installed --upgrade virtualenvwrapper
    sudo pip install --ignore-installed --upgrade virtualenvwrapper
    

  5. pip3, pip の動作確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip3 list
    pip list
    

virtualenv, virtualenv wrapper のインストールと設定

ここでインストールするもの: virtualenv, virtualenv wrapper

  1. 端末を開く

  2. virtualenv, virtualenv wrapper のインストール
    sudo pip install -U virtualenv virtualenvwrapper
    sudo pip3 install -U virtualenv virtualenvwrapper
    

  3. virtualenv, virtualenv wrapper の設定

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
    export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
    touch ~/.profile
    echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.profile
    echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.profile
    echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3" >> ~/.profile
    echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.profile
    source ~/.profile
    

    virtualenvwrapper の使い方

    • mkvirtualenv <Python仮想環境名>: Python仮想環境の新規作成
    • workon: Python仮想環境の一覧表示
    • workon <Python仮想環境名>: Python仮想環境の有効化
    • deactivate: いま有効化されているPython仮想環境の無効化

git, cmake 最新版, wget, p7zip-full のインストール

  1. 端末を開く

  2. git, wget, p7zip-full のインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    sudo apt -yV install git wget p7zip-full
    

  3. cmake 最新版のインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    sudo apt -yV install build-essential
    cd /tmp
    git clone https://github.com/Kitware/CMake.git
    cd CMake
    ./configure
    make 
    sudo make install
    

プログラミング用のツール類,Intel MKL, Intel TBB, Intel MPI, Intel Distribution for Python,Caffe, OpenPose

プログラミング用のツール類(gcc, g++, gfortran, make, autoconf, automake, flex, bison, swig, curl, その他多数のライブラリ)

さまざまなフリーソフトウエア (OpenCV, openpose, Dlib など) のソースコードを入手して,インストールしたいときに役に立つソフトウエアをインストールしておく.

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install build-essential gcc g++ dpkg-dev pkg-config
sudo apt -yV install make  autoconf automake flex bison clang binutils swig curl
sudo apt -yV install subversion ccache
sudo apt -yV install zip unzip
sudo apt -yV install libopenblas-dev liblapack-dev libtbb-dev
sudo apt -yV install libxi-dev libsndfile1-dev libopenexr-dev libjpeg-dev libalut-dev libsdl-dev libavdevice-dev libavformat-dev libavutil-dev libavcodec-dev libswscale-dev libx264-dev libxvidcore-dev libmp3lame-dev libspnav-dev libglu1-mesa-dev libv4l-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler libgoogle-glog-dev libhdf5-dev libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev libboost-thread-dev
sudo apt -yV install libbz2-dev libsqlite3-dev libssl-dev libreadline-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev zlib1g-dev libx11-dev libgl1-mesa-dev libxrandr-dev libxxf86dga-dev libxcursor-dev libfreetype6-dev libvorbis-dev libeigen3-dev libopenal-dev libode-dev libbullet-dev libgtk2.0-dev
sudo apt -yV install libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran 

Intel MKL, Intel TBB, Intel MPI, Intel Distribution for Python

Intel社による説明Webページ https://software.intel.com/en-us/articles/installing-intel-free-libs-and-python-apt-repo

バージョンは「sudo apt install intel-mkl-64bit intel-tbb intel-mpi」の実行で調べることができる.

cd /tmp
wget https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB
sudo apt-key add GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB
cd /etc/apt/sources.list.d
sudo rm -f intelproducts.list
sudo wget https://apt.repos.intel.com/setup/intelproducts.list 
sudo apt update
sudo apt -yV install intel-mkl-64bit-2019.4-070 2019.4-070 intel-tbb-2019.6-070 2019.6-070 intel-mpi-2019.4-070 2019.4-070 intelpython3

Caffe, OpenPose

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install libopencv-dev
sudo mkdir  /tmp
cd /tmp
rm -rf /tmp/openpose
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
cd /tmp/openpose
rm -rf build
mkdir build
cd build
if [ "`lspci | grep -i nvidia | grep VGA`" != "" ]; then
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
             cmake -DDOWNLOAD_BODY_COCO_MODEL=ON \
             -DBUILD_PYTHON=ON \
             -DBUILD_EXAMPLES=ON \
             -DINSTRUCTION_SET=AVX2 \
             -DUSE_MKL=OFF \
             -DBUILD_CAFFE=ON \
             -DGPU_MODE=CUDA \
             -DCUDNN_INCLUDE=/usr/local/cuda-10.0/include \
             -DCUDNN_LIBRARY=/usr/local/cuda-10.0/lib64 ..
else
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
          cmake -DDOWNLOAD_BODY_COCO_MODEL=ON \
          -DBUILD_PYTHON=ON \
          -DBUILD_EXAMPLES=ON \
          -DINSTRUCTION_SET=AVX2 \
          -DUSE_MKL=OFF \
          -DBUILD_CAFFE=ON \
          -DGPU_MODE=CPU_ONLY ..
fi
CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" make
sudo make install
#
cd examples
CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" cmake ..
CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" make
sudo make install
#
bash /tmp/openpose/models/getModels.sh
sudo mkdir /usr/local/src
sudo mkdir /usr/local/src
cd /tmp/openpose; tar cvf - . | ( cd /usr/local/src/openpose; sudo tar -xvf - )
sudo /sbin/ldconfig

Python 3 に,主要パッケージその他のインストール

ここでインストールするもの: setuptools, numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, python3-opencv, msgpack, firebase-admin, googletrans, google-cloud-vision, gpyocr
imutils, mtcnn, python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm,
face_recognition, geopandas

Python 3 の主要パッケージのインストール

  1. 端末を開く
    隔離された Python 環境を新規作成し、そこにインストールしたいときは、そのためのコマンドを実行

    ※ Python 仮想環境を新規作成し、そこにインストールしたいときに限る

    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
    mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py36
    lsvirtualenv 
    workon py36 
    

  2. setuptools, numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, python3-opencv, msgpack, firebase-admin, googletrans, google-cloud-vision, gpyocr のインストール
    sudo apt -yV install python3-setuptools python3-numpy python3-scipy python3-h5py python3-sklearn python3-skimage python3-matplotlib python3-seaborn python3-pandas python3-pil
    sudo apt -yV install python3-jupyter-console python3-pytest python3-docopt python3-yaml
    #
    sudo mkdir /usr/local/pytools
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/cython/cython 
    cd cython
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    #
    sudo apt -yV install python3-msgpack python3-pyproj python3-h5py python3-pil
    sudo apt -yV install python3-opencv libjasper-dev
    sudo pip3 install -U firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr 
    

imutils, mtcnn, python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール

  1. imutils, mtcnn のインストール

    ※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn

    sudo mkdir /usr/local/pytools
    cd /usr/local/pytools
    sudo rm -rf imutils
    sudo rm -rf mtcnn
    

    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/jrosebr1/imutils 
    cd imutils
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/ipazc/mtcnn 
    cd mtcnn
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    

  2. imutils のバージョン確認

    python3 -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"
    

  3. mtcnn のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
    

  4. python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール
    sudo mkdir /usr/local/pytools
    cd /usr/local/pytools
    sudo rm -rf folium
    sudo rm -rf python-overpy
    sudo rm -rf exif-py
    sudo rm -rf haversine
    sudo rm -rf utm
    

    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/python-visualization/folium 
    cd folium
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy 
    cd python-overpy
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/ianare/exif-py 
    cd exif-py
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/mapado/haversine 
    cd haversine
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/Turbo87/utm 
    cd utm
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    

face_recognition, geopandas のインストール

  1. 端末を開く

  2. インストールディレクトリを空にする
    sudo mkdir /usr/local/pytools
    cd /usr/local/pytools
    sudo rm -rf face_recognition
    sudo rm -rf geopandas
    

  3. インストール

    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
    cd face_recognition
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    
    cd /usr/local/pytools
    sudo git clone https://github.com/geopandas/geopandas 
    cd geopandas
    sudo apt -yV install gdal-bin python3-gdal libgdal-dev
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    

その他のパッケージ

その他・必要に応じて追加.例えば,次のように.

sudo apt -yV install python3-django
sudo apt -yV install python3-exif
sudo apt -yV install python3-flask
sudo apt -yV install python3-gdal
sudo apt -yV install python3-geopandas
sudo apt -yV install python3-pygraphviz
sudo apt -yV install python3-pydot
sudo apt -yV install python3-six 
sudo apt -yV install python3-sympy
隔離された Python 環境を新規作成し、そこにインストールしたいときは、次のような手順になる.

※ 下に書いているコマンドは,Python 仮想環境を新規作成し、そこにインストールしたいときに限る

source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py36
lsvirtualenv 
workon py36 
# 
sudo pip3 install -U scipy h5py scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn pandas pillow
sudo pip3 install -U jupyter pytest docopt pyyaml cython
sudo pip3 install -U firebase-admin 

TensorFlow, Keras のインストール

インストール手順

  1. 端末を開く
    隔離された Python 環境を新規作成し、そこにインストールしたいときは、そのためのコマンドを実行

    ※ Python 仮想環境を新規作成し、そこにインストールしたいときに限る

    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
    mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py36
    lsvirtualenv 
    workon py36 
    

  2. TensorFlow 1.13.1, Keras 2.24 のインストール

    時間がかかるので待つ

    ※ 「pip3 install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    sudo pip3 install -U tensorflow keras 
    

  3. TensorFlow のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

  4. keras のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import keras; print( keras.__version__ )"
    

  5. インストール済みパッケージの表示

    pip3 list 
    

確認のため Keras を使ってみる

  1. 前準備として h5py, pillow のインストール

    sudo apt -yV install python3-h5py python3-pil
    

  2. この Web ページでは、次の画像を使うことにする

    478.png のようなファイル名で保存しておく

  3. Python のプログラムを実行したいので、まず、端末で「python」を実行
    cd <画像を置いたディレクトリ>
    python
    

  4. 次のプログラムをコピー&ペースト

    VGG を使うプログラム。Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

    import h5py
    from keras.preprocessing import image
    from keras.applications.vgg16 import VGG16
    from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
    import numpy as np
    
    m = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
    
    img_path = '478.png'
    img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    features = m.predict(x)
    print(features) 
    

    InceptionV3 を使うプログラム。Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

    import h5py
    from keras.preprocessing import image
    from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions, InceptionV3
    import numpy as np
    
    m = InceptionV3(weights='imagenet')
    
    img_path = '478.png'
    img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    preds = m.predict(x)
    
    print('Predicted:')
    for p in decode_predictions(preds, top=5)[0]:
        print("Score {}, Label {}".format(p[2], p[1]))
    

  5. exit() で終わる

CuPy, Chainer のインストール

インストール手順

  1. 端末を開く
    隔離された Python 環境を新規作成し、そこにインストールしたいときは、そのためのコマンドを実行

    ※ Python 仮想環境を新規作成し、そこにインストールしたいときに限る

    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
    mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py36
    lsvirtualenv 
    workon py36 
    

  2. CuPy のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    終了までしばらく待つ.

    cd /tmp
    rm -rf cupy
    git clone https://github.com/cupy/cupy.git
    cd /tmp/cupy
    sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" pip3 -v install .
    

  3. Chainer のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    終了までしばらく待つ.

    cd /tmp
    rm -rf chainer
    git clone https://github.com/chainer/chainer.git
    cd /tmp/chainer
    sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" pip3 -v install .
    

常備したい便利なアプリケーション(PyCharm Community, OpenJDK その他)

ここでインストールするもの: PyCharm Community (Python 開発環境), OpenJDK (Java), BlueJ (Java 開発環境), Processing 3 (プログラミング), swi-prolog (プログラミング), scratch (プログラミング),
catfish (ファイル検索), pinta (画像編集), notepad3 (エディタ), emacs (エディタ), hwinfo(ハードウエア情報),
Chromium Web ブラウザ, Firefox Web ブラウザ,
imagemagick (画像), ffmpeg (ビデオデータ処理), VLC media player (動画), Openshot (動画),
Blender (3次元), makehuman (人体アニメーション),
MeshLab (3次元), CloudCompare (3次元), PlotDigitizer (デジタイザ),
Tesseract (文字認識), MeCab (形態素解析),
shutter (画面キャプチャ), netcat (通信), net-tools (通信設定), wireshark (通信), SQLite 3 (データベース), DB Browser for SQLite (データベース)

PyCharm Community (Python 開発環境), OpenJDK (Java), BlueJ (Java 開発環境), Processing 3 (プログラミング), swi-prolog (プログラミング), scratch (プログラミング)

※ BlueJ, Processing については,下のコマンドの実行前にバージョンを確認.下のコマンドを書き換えて使用.

BlueJ: https://www.bluej.org/

Processing: http://download.processing.org//

端末で,次のコマンドを実行.

#
sudo apt -yV install openjdk-11-jdk scratch 
sudo apt -yV install swi-prolog 
#
cd /tmp
sudo rm -f pycharm-community-2019.1.3.tar.gz
wget https://download.jetbrains.com/python/pycharm-community-2019.1.3.tar.gz
cd /usr/local
tar -xvzof /tmp/pycharm-community-2019.1.3.tar.gz

#
cd /tmp
sudo apt -yV install libopenjfx-java
sudo rm -f BlueJ-linux-421.deb
wget http://www.bluej.org/download/files/BlueJ-linux-421.deb
sudo dpkg -i BlueJ-linux-421.deb

#
cd /tmp
sudo rm -f processing-3.5.3-linux64.tgz
wget http://download.processing.org/processing-3.5.3-linux64.tgz
cd /usr/local
sudo tar -xvzof /tmp/processing-3.5.3-linux64.tgz
cd processing-3.5.3
sudo bash install.sh

catfish (ファイル検索), pinta (画像編集), notepad3 (エディタ), emacs (エディタ), hwinfo(ハードウエア情報),

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install catfish pinta hwinfo emacs emacs-mozc
sudo snap install notepad-plus-plus

Chromium Web ブラウザ, Firefox Web ブラウザ

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install chromium-browser firefox

imagemagick (画像), ffmpeg (ビデオデータ処理), VLC media player (動画), Openshot (動画)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install imagemagick ffmpeg vlc openshot

Blender (3次元), makehuman (人体アニメーション)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install blender makehuman

MeshLab (3次元), CloudCompare (3次元)

CloudCompare は「ccViewer」で起動

sudo apt -yV install meshlab
# CloudCompare 
sudo apt -yV install qtbase5-dev qtdeclarative5-dev qt5-default qttools5-dev libqt5widgets5 libqwt-qt5-dev libqt5svg5-dev
cd /tmp
rm -f master.zip
sudo rm -rf CloudCompare-master
wget https://github.com/CloudCompare/CloudCompare/archive/master.zip
unzip master.zip
rm -f master.zip
cd CloudCompare-master
rm -rf build
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
sudo make install

PlotDigitizer (デジタイザ)

端末で,次のコマンドを実行.

cd /tmp
wget https://sourceforge.net/projects/plotdigitizer/files/plotdigitizer/2.6.8/PlotDigitizer_2.6.8_Linux_and_Others.tgz
sudo tar -xvzof PlotDigitizer_2.6.8_Linux_and_Others.tgz -C /usr/local 

Tesseract (文字認識)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install tesseract-ocr tesseract-ocr-jpn libtesseract-dev libleptonica-dev
sudo apt -yV install tesseract-ocr-script-jpan tesseract-ocr-script-jpan-vert
o

MeCab (形態素解析)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install mecab libmecab-dev mecab-utils mecab-jumandic-utf8 mecab-naist-jdic python-mecab
sudo pip3 install mecab-python3

shutter (画面キャプチャ), netcat (通信), net-tools (通信設定), wireshark (通信), SQLite 3 (データベース), DB Browser for SQLite (データベース)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install shutter netcat net-tools wireshark
sudo add-apt-repository -y -n ppa:sicklylife/ppa 
sudo apt update 
sudo apt install -y libgoo-canvas-perl 
sudo add-apt-repository -y --remove ppa:sicklylife/ppa 
#  sqlite3, SQLite browser
sudo apt -yV install sqlite3 sqlitebrowser

種々のライブラリ類(gdal, OpenALPR, OpenNI, libPCL, OpenCV, Dlib, UnrealEngine 4)

ここでインストールするもの: gdal, OpenALPR, OpenNI, libPCL, OpenCV, Dlib, UnrealEngine 4

gdal (地理情報, 地理画像)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install gdal-bin python3-gdal libgdal-dev libgdal1-dev

OpenALPR (文字認識), OpenNI (ドライバ), libPCL (3次元)

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install openalpr openalpr-utils libopenalpr-dev
sudo apt -yV install openni2-utils libopenni2-dev
sudo apt -yV install primesense-nite-nonfree
sudo apt -yV install libpcl-dev

OpenCV (コンピュータビジョン)

※ OpenCV で NVIDIA CuDNN を使いたい場合には,NVIDIA の所定のページで,登録を行い,利用条件を確認した上で,別途インストールしておくこと.

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt --purge remove libopencv-dev
sudo apt -yV autoremove
sudo apt autoclean
cd /tmp
sudo rm -rf opencv
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd /usr/local
sudo rm -rf opencv_contrib
sudo git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
sudo apt -yV install python-dev python3-dev pylint pylint3 flake8 python-flake8 python3-flake8
cd /tmp
cd opencv
sudo rm -rf build
mkdir build
cd build
CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/usr/local/opencv_contrib/modules \
      -D OpenBLAS_INCLUDE_DIR=/usr/include/x86_64-linux-gnu \
      -D OpenBLAS_LIB=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopenblas.so \
      -D INSTALL_TESTS=ON \
      -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
      -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
      -D WITH_PYTHON=ON \
      -D BUILD_opencv_python2=OFF \
      -D BUILD_opencv_python3=ON \
      -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=python3 \
      -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
    make -j4
sudo make install
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
sudo /sbin/ldconfig

Dlib

端末で,次のコマンドを実行.

※ Dlib で NVIDIA CuDNN を使いたい場合には,NVIDIA の所定のページで,登録を行い,利用条件を確認した上で,別途インストールしておくこと.

Dlib: http://dlib.net/files/

  1. Dlib と Dlib Python パッケージのインストール

    cd /tmp
    sudo rm -rf dlib
    sudo git clone https://github.com/davisking/dlib
    cd /tmp/dlib
    rm -rf build
    mkdir build
    cd build
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
        cmake -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=YES ..
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
        cmake --build .
    sudo make install
    # 
    cd /tmp/dlib
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
        python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    

  2. examples のビルド

    cd /tmp/dlib
    cd examples
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
        cmake .
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" \
        make
    sudo make install
    

UnrealEngine 4

Unreal Engine 4 のインストールで EPIC Game Account と GitHub のアカウントが必要になるので準備しておく. (Unreal Engine 4 をインストールしない場合には不要) UnrealEngine 4 本体のソースコードやビルドの成果物を他者に開示しないこと(必ず著作者の許諾が必要です).

※ UnrealEngine4 で NVIDIA CuDNN を使いたい場合には,NVIDIA の所定のページで,登録を行い,利用条件を確認した上で,別途インストールしておくこと.

端末で,次のコマンドを実行.

# ue4
cd /usr/local
sudo git clone https://github.com/EpicGames/UnrealEngine.git
# github username and password 
cd UnrealEngine
sudo ./Setup.sh
sudo ./GenerateProjectFiles.sh
sudo make
# UE4Editor で起動