トップページ -> インストール，設定，利用 -> Ubuntu ソフトウエア -> 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

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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】

ここでインストールするソフトウエア
前準備
Python 3, Python 2, pip のインストールと確認
virtualenv, virtualenv-wrapper のインストールと設定
git, cmake 最新版, wget, p7zip-full のインストール
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
Python 3 に，主要パッケージその他のインストール
TensorFlow, Keras のインストール
CuPy, Chainer のインストール
便利な Windows アプリケーション（PyCharm Community, OpenJDK その他）
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

Python 3, Python 2, それぞれの pip (pi3, pip)
virtualenv, virtualenv-wrapper
厳選 Windows 用ツール (git, cmake 最新版, wget, p7zip)
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）
Intel MKL, Intel TBB, Intel MPI, Intel Distribution for Python
Caffe, OpenPose
Python のパッケージ: 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
TensorFlow, Keras
CuPy, Chainer
便利な Windows アプリケーション: 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)
種々のライブラリ類: gdal, OpenALPR, OpenNI, libPCL, OpenCV, Dlib, UnrealEngine 4

設定：

Python のパッケージのうち，ソースコードからビルドするものについては，ソースコードを /usr/local/pytools に置く
PyCharm のバイナリ: /usr/local/pycharm-community-2019.1.3
Processing 3 のバイナリ: /usr/local/processing-3.5.3
OpenCV Contrib のソースコードとバイナリ: /usr/local/opencv_contrib
Dlib のソースコードとバイナリ: /usr/local/pytools/dlib
UnrealEngine 4 のソースコードとバイナリ
openpose のソースコードとビルド結果: /usr/local/src/openpose

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

NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

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．

Ubuntu での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．

（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

NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1 が指定されている． TensorFlow 1.15の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0 が指定されている．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

Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

（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

NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手
ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

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

Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

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)

端末を開く

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

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 
```

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

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
```

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

端末を開く

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

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

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

端末を開く
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
```

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

端末を開く

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

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

imutils のバージョン確認

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

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__ )"
```

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

端末を開く

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

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

端末を開く
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
```
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__ )"
```
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__ )"
```

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

前準備として h5py, pillow のインストール
```
sudo apt -yV install python3-h5py python3-pil
```
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
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
```

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]))

exit() で終わる

CuPy, Chainer のインストール

インストール手順

端末を開く

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 .

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/

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

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
```

本サイトは金子邦彦研究室のWebページです．サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい．本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．

問い合わせ先：金子邦彦（かねこくにひこ）

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

ここでインストールするソフトウエア

前準備

Ubuntu のインストール

OS のシステム更新

（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

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

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

Python 3, Python 2, pip のインストールと確認

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

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

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）

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

Caffe, OpenPose

Python 3 に，主要パッケージその他のインストール

Python 3 の主要パッケージのインストール

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

face_recognition, geopandas のインストール

その他のパッケージ

TensorFlow, Keras のインストール

インストール手順

確認のため Keras を使ってみる

CuPy, Chainer のインストール

インストール手順

便利な Windows アプリケーション（PyCharm Community, OpenJDK その他）

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)

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

gdal (地理情報, 地理画像)

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

OpenCV (コンピュータビジョン)

Dlib

UnrealEngine 4

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