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おすすめソフトウエア(Python,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)を簡単インストール(Ubuntu 18.04

ユースケース: Ubuntu で、Python とフリーソフトウエアを一度に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.

【このページの目次】

  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. 便利な Windows 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.

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行.

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

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳しくは,次のように別ページで説明している.インストール手順が分からなくなったり,不具合があったときは,次に書いている別ページの説明を確認すること.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

次のページには,TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている.

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


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
    

    [image]
  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
    
  6. Python 3.7.3 のインストール

    Ubuntu システムの Python とは別にインストールする.インストールディレクトリは /usr/local/Python3.7.3 にしている.

    cd /tmp
    wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tgz
    rm -rf Python-3.7.3
    tar -xvzof Python-3.7.3.tgz
    cd Python-3.7.3
    ./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/local/Python3.7.3 
    make
    sudo make install
    cd /tmp
    sudo rm -f get-pip.py
    wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
    sudo /usr/local/Python3.7.3/bin/python3 get-pip.py
    

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 virtualenv-wrapper
    sudo python3 -m pip install -U virtualenv virtualenv-wrapper
    

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

    [image]

    virtualenv-wrapper 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
    # cmake には curl, zlib が必要
    sudo apt -yV install zlib1g-dev libcurl4-openssl-dev
    ./configure --system-curl --system-zlib
    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 -O - https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB | sudo apt-key add -
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
  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 apt build-dep cython
    sudo git clone https://github.com/cython/cython 
    cd cython
    sudo python3 setup.py build
    sudo python3 setup.py install 
    make 
    #
    sudo apt -yV install python3-msgpack python3-pyproj
    sudo apt -yV install python3-opencv libjasper-dev
    sudo python3 -m pip 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 仮想環境を新規作成し、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,隔離された 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/virtualenv-wrapper.sh
      mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py36
      lsvirtualenv 
      workon py36
      # 
      pip3 install -U numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn pandas pandasql pillow
      pip3 install -U jupyter pytest docopt pyyaml
      pip3 install -U cython
      pip3 install -U msgpack pyproj
      pip3 install -U opencv-python
      pip3 install -U firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr
      

    TensorFlow, Keras のインストール

    インストール手順

    1. 端末を開く
    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 python3 -m pip 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

        [image]
      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
      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 .
        

      便利な Windows 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), 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
      7z x 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 python3 -m pip install mecab-python3
      

      shutter (画面キャプチャ), netcat (通信), net-tools (通信設定), 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 
      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
        

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