Warning
このプロジェクトはもはや積極的にメンテナンスされていません。新しいコンピュータビジョンプロジェクトの場合は、以下のよ��な代替手段を検討してください：
- OpenCV - 幅広いサポートと活発なコミュニティ開発がある強力なコンピュータビジョンタスク用ライブラリ。
- PyTorch + TorchVision - ディープラーニングとコンピュータビジョンタスクのためのフレームワーク。
- TensorFlow - 機械学習とコンピュータビジョンのための堅牢なエコシステム。
- scikit-image - Python用の軽量画像処理ライブラリ。
現在のところ更新予定はありませんが、将来的にこのプロジェクトが再開される可能性があります。SimpleCVを必要とするレガシープロジェクトの場合は、コードベースは現状のまま提供されます。
クイックリンク:
SimpleCVを使ってコンピュータ���視覚を与える、オープンソースのコンピュータビジョンフレームワーク
SimpleCVは、OpenCVとPythonプログラミング言語を使用したオープンソース機械視覚フレームワークです。 カメラ、画像操作、特徴抽出、フォーマット変換のための簡潔で読みやすいインターフェースを提供します。私たちの使命は、一般ユーザーに基本的な機械視覚機能の包括的なインターフェースを提供し、上級ユーザーにエレガントなプログラミングインターフェースを提供することです。
SimpleCVが気に入った理由：
- 初心者プログラマーでも簡単な機械視覚テストを書くことができます
- カメラ、ビデオファイル、画像、ビデオストリームはすべて相互運用可能です
- 画像特徴の情報を簡単に抽出、並び替え、フィルタリングできます
- 操作は高速で、覚えやすい名前が付けられています
- 線形代数は必須ではありません
SimpleCVの"Hello World"は以下の通りです：
import SimpleCV
camera = SimpleCV.Camera()
image = camera.getImage()
image.show()
より多くのコードスニペットについては、SimpleCV examplesウェブサイトまたはSimpleCV/examplesのサンプルスクリプトをご覧ください。
SimpleCVをインストールする最も簡単な方法は、ウェブサイト(http://www.simplecv.org)に含まれているディストリビューション(Windows、Mac、Linux)用のパッケージを使用することです。多くのプラットフォームでテストされていますが、パッケージインストーラーで動作しないシナリオがあるかもしれません。以下にインストール方法を示します。問題が発生した場合は、���のREADMEファイルの最後のトラブルシューティングセクションを参照してください。
Dockerを使用すると、環境がまったく同じように設定されるため、SimpleCVをインストールする推奨方法です。
警告: Dockerを使用するとウェブカメラは動作しません。また、Image.show()でも動作しないため、基本的にIPythonノートブック内でsimplecvを使用する必要があります。
最初のステップは、まだインストールしていない場合はDockerをマシンにインストールすることです。Windows、Mac、Linuxで動作します。手順については以下を参照してください： https://docs.docker.com/installation/
Dockerをインストールしたら、以下を実行するだけでsimplecvを実行できます(OSによってはsudoで実行する必要があります)：
docker pull sightmachine/simplecv
ダウンロードに少し時間がかかるかもしれませんが、完了したら以下を実行します(OSによってはsudoで実行する必要があります)：
docker run -p 54717:8888 -t -i sightmachine/simplecv
次に、ウェブブラウザを開いて以下にアクセスします：
http://localhost:54717
注: MacまたはWindowsを使用している場合は、boot2dockerを実行する必要があるため少し異なります。boot2docker upを実行すると、dockerサービスのIPアドレスが表示されます。192.168.59.103のようなものですが、ランダムなので変更される可能性があります。IPアドレスがわかったら、代わりにそのIPアドレスと正しいポートにアクセスします：
http://192.168.59.103:54717
IPythonノートブックインターフェースが表示されます。新しいノートブックを作成して以下を入力します：
from SimpleCV import *
disp = Display(displaytype='notebook')
img = Image('simplecv')
img.save(disp)
SimpleCVロゴが表示され、SimpleCV環境が完全に設定されます。これで遊び始めることができます。
pipでインストール
sudo apt-get install ipython python-opencv python-scipy python-numpy python-pygame python-setuptools python-pip
sudo pip install https://github.com/sightmachine/SimpleCV/zipball/develop
SimpleCVリポジトリのクローンを使用してインストール
sudo apt-get install ipython python-opencv python-scipy python-numpy python-pygame python-setuptools git
git clone https://github.com/sightmachine/SimpleCV.git
cd SimpleCV/
sudo pip install -r requirements.txt
sudo python setup.py install
次に、シェルから'simplecv'を実行するだけです。
これは、python仮想環境[virtualenv] (http://www.virtualenv.org)下でSimpleCVをインストールする方法です。システムライブラリをクリーンに保ち、余分なライブラリをインストールしたくない場合に役立ちます。この方法はUbuntu 12.04でのみテストされていますが、他のオペレーティングシステムに移植することも可能です。
以下のコマンドを実行します：
sudo apt-get install python-opencv python-setuptools python-pip gfortran g++ liblapack-dev libsdl1.2-dev libsmpeg-dev mercurial
sudo pip install virtualenv
virtualenv venv
cd venv
mkdir src
ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so lib/python2.7/site-packages/cv2.so
ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv.py lib/python2.7/site-packages/cv.py
./bin/pip install -r requirements.txt
mkdir src
wget -O src/pygame.tar.gz https://bitbucket.org/pygame/pygame/get/6625feb3fc7f.tar.gz
cd src
tar zxvf pygame.tar.gz
cd ..
./bin/python src/pygame-pygame-6625feb3fc7f/setup.py -setuptools install
./bin/pip install https://github.com/sightmachine/SimpleCV/zipball/develop
pipでインストール
pacman -S python2-numpy opencv2.4.4_1 python-pygame python2-setuptools ipython2 python2-pip
pip install https://github.com/sightmachine/SimpleCV/zipball/develop
SimpleCVリポジトリのクローンを使用してインストール
pacman -S python2-numpy opencv2.4.4_1 python-pygame python2-setuptools ipython2
git clone https://github.com/sightmachine/SimpleCV.git
cd SimpleCV/
sudo python setup.py install
AURを使用して開発バージョンをインストール
yaourt -S simplecv-git
sudo yum -y install python-SimpleCV
pipでインストール
sudo yum -y install python-ipython opencv-python scipy numpy pygame python-setuptools python-pip
sudo python-pip install https://github.com/sightmachine/SimpleCV/zipball/develop
SimpleCVリポジトリのクローンを使用してインストール
sudo yum -y install python-ipython opencv-python scipy numpy pygame python-setuptools python-pip git
git clone https://github.com/sightmachine/SimpleCV.git
cd SimpleCV/
sudo python setup.py install
一般的なOSXの概要
注：もともと、Macのすべての依存関係をスーパーパックにまとめようとしました。しかし、Mac OSのバージョン間の多くの違いにより、これは非常に困難であることが判明しました。現在、Macではソースからビルドする必要があり、できるだけ簡単にするよう努めています。問題が発生した場合はバグを報告してください。
JHawkinsによる明示的な（すべての手順の）手順
これらの手順は、OSXでPython開発を始めたばかりの人を対象としています。SimpleCVをゼロから構築するために必要なすべてのツールを設定する手順を説明します。どの手順を使用するかわからない場合は、おそらくこれらを使用する必要があります。
App Store経由でXcodeをインストールします Xcodeを起動し、Xcode >> 環境設定 >> ダウンロード >> コマンドラインツールの横にある「インストール」をクリックします ターミナルがすでに実行中の場合は、シャットダウンして再起動します OS Xの/usr/localの権限は制限が厳しすぎるため、以下を実行して変更する必要があります：
sudo chown -R `whoami` /usr/local
ターミナル経由でhomebrewをインストールします：
ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/mxcl/homebrew/go)"
XcodeのCLIツールをインストールするよう指示する単一の警告は無視してください（すでにインストールしています） homebrewが正しくインストールされ動作していることを確認するには、以下を実行します：
brew doctor
エラーがある場合は解決してから進んでください。Googleは友達です。 注：Parallelsを介してVMを実行していて、"osxfuse"に関連する複数の警告が表示された場合は、システム環境設定 >> FUSE for OS X >> OSXFUSEを削除をクリックしてください。必要になったら後で追加できます。 doctorが「raring to brew」と表示したら、以下を実行します：
brew update
次に
brew upgrade
homebrewを介してOpenCVをインストールするには、以下を実行します：
brew tap homebrew/science
brew install opencv
~/.bash_profileに要求された行を追加してください：
export PYTHONPATH="/usr/local/lib/python2.7/site-packages:$PYTHONPATH"
変更を有効にするために~/.bash_profileファイルを読み込みます：
source ~/.bash_profile
homebrewを介してGitをインストールするには、以下を実行します：
brew install git