Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer

Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer

Dalam era digital hari ini, pemprosesan imej dan penglihatan komputer memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Untuk melakukan pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer, kami perlu membuat beberapa konfigurasi pada sistem Linux kami. Artikel ini akan menunjukkan kepada anda cara mengkonfigurasi sistem Linux anda untuk menyokong aplikasi ini dan memberikan beberapa contoh kod.

1. Pasang Python dan perpustakaan yang sepadan

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas sesuai untuk pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer. Dalam sistem Linux, kami boleh memasang Python melalui pengurus pakej.

Pertama, buka terminal dan masukkan arahan berikut untuk memasang Python:

sudo apt-get update sudo apt-get install python3

Selepas pemasangan selesai, kita boleh menyemak sama ada pemasangan berjaya:

python3 --version

Seterusnya, kita perlu memasang beberapa perpustakaan Python penting seperti NumPy , OpenCV dan Bantal. Jalankan arahan berikut untuk memasang:

pip install numpy opencv-python pillow

Selepas pemasangan selesai, kami boleh melaksanakan beberapa kod mudah untuk menguji sama ada perpustakaan berfungsi dengan betul. Sebagai contoh, laksanakan kod berikut untuk membaca dan memaparkan imej:

import cv2 image_path = 'path/to/your/image.jpg' image = cv2.imread(image_path) cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. Pasang CUDA dan cuDNN

Jika anda ingin menggunakan GPU untuk pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer, maka kami juga perlu memasang CUDA dan cuDNN.

CUDA ialah platform dan API yang dibangunkan oleh NVIDIA untuk pengkomputeran selari. Di Linux, kami boleh memuat turun CUDA dari tapak web rasmi NVIDIA dan memasangnya.

Selepas pemasangan selesai, kami juga perlu memasang cuDNN. cuDNN ialah perpustakaan pecutan untuk rangkaian saraf dalam yang mempercepatkan latihan model dan inferens.

Kami boleh memuat turun cuDNN dari tapak web rasmi NVIDIA dan memasangnya.

Selepas memasang CUDA dan cuDNN, kami boleh menggunakan kod berikut untuk menguji sama ada GPU berfungsi dengan betul:

import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device)

Jika hasil output ialah "cuda", ini bermakna GPU telah berjaya dikonfigurasikan dan tersedia.

3 Pasang alat pemprosesan imej dan penglihatan komputer yang lain

Selain Python dan perpustakaan yang berkaitan, kami juga boleh memasang beberapa alat pemprosesan imej dan penglihatan komputer lain untuk membantu pembangunan.

Sebagai contoh, ImageMagick ialah set alat sumber terbuka yang berkuasa yang boleh digunakan untuk memproses dan mengubah imej. Kita boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang ImageMagick:

sudo apt-get install imagemagick

Selepas pemasangan selesai, kita boleh menggunakan arahan berikut untuk menguji sama ada ImageMagick berfungsi dengan betul:

convert input.jpg -resize 50% output.jpg

Arahan ini akan membaca imej bernama "input.jpg" dan melaraskan ia Saiz adalah 50% daripada saiz asal, dan kemudian imej yang diproses disimpan sebagai "output.jpg".

Melalui artikel ini, kami mempelajari cara mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer, dan menyediakan beberapa sampel kod untuk rujukan. Saya harap maklumat ini berguna kepada anda, dan saya ucapkan selamat maju jaya dalam laluan anda ke pemprosesan imej dan penglihatan komputer!

Atas ialah kandungan terperinci Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej dan pembangunan penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!