## OpenCVをインストールして活用する

パソコンやスマホカメラを利用した画像認識による顔認証が当たり前のになっていますが、ご紹介する**PythonのOpenCVは顔認証にも利用されるPythonライブラリの1つ**です。この記事では、Python入門者に向けて、OpenCVの概要やインストール方法などを解説していきます。

正式名称は「Open Source Computer Vision Library」で、その名が示す通り、**OpenCVはコンピューターを用いた画像処理や画像解析、機械学習などの機能を持つオープンソースのライブラリ**で、無料で利用することができます。

OpenCVはPython以外にもC/C++、Java、MATLAB用に公開され、学術用途から商用利用まで、幅広く利用されています。また、マルチプラットフォーム対応されており、あらゆるプラットフォームで活用されています。

*【参考】：[OpenCVの公式Webサイト](https://opencv.org)*

OpenCVとは？できることや活用事例について詳しく解説！

**OpenCVの機能には画像処理を中心に次のようものが実装**されています。

▪画像のフィルタリング機能
▪行列演算機能
▪画像の読み込みや表示機能
▪画像の作成と保存機能
▪画像のトリミング、リサイズ、重ね合わせ機能
▪画像の回転、上下反転、左右反転機能
▪グレースケール変換、減色処理機能
▪モザイク処理・マスク処理・2枚の画像合成機能
▪図形描画・文字描画機能
▪物体検出、認識機能
▪機械学習機能  など

OpenCVでは次のプラットフォームが公式にサポートされているように、**サーバーからパソコン、スマートフォンなどのあらゆるOS環境で利用できるのは大きな強み**です。

▪Windows
▪Mac OS
▪Linux
▪iOS
▪Android

**OpenCVを使える言語はC++、Java、Python**です。OpenCVは最初はCからスタートしましたが、現在ではCはサポート対象外となっています。

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OpenCVの概要、機能などを理解したところで、実際にOpen-CVをインストールしてみましょう。Open-CVのインストールは大別すると、統合開発環境の1つであるAnacondaのcondoコマンドを用いる方法と、Python標準のpipを使う方法があります。

この両方の環境を同時に利用すると、さまざまな不具合を招く原因となりますので、**インストールの際はPython入門者の方はpipを、日常からAnacondaを利用している方はcondoを使ってください**。ここでは、pipを用いたインストールを紹介します。

### pipを使う前にPythonのバージョンを確認する

OpenCVをpipでインストールする方法が一般的ですが、**バージョンが3.4以降Pythonがインストールされていればpipは附属しており、pipを新たにインストールする必要はありません**。

コマンドラインからpipコマンドを入力するだけで「OpenCV」と依存パッケージのnumpyがインストールされます。pipがインストールされているかどうか、Pythonのバージョンが気になる場合はコマンドラインから「*python --version*」と入力します。

Pythonのバージョンが3.10.0であることを確認できましたたので、pipもインストールされていると分かります。

ちなみにPythonのバージョンが古いとOpenCVがインストールできないという問題が生じることがありますので、特段の理由がない限りはPythonを新しいバージョンにしてからライブラリのインストールをしましょう。

### Pythonがインストールされていない場合

Pythonがインストールされていない場合は、**Pythonのインストールが必要**です。PythonがインストールされていないPCでは、まずPythonを以下の公式サイトからPythonをインストールしておきましょう。

*【参考】：[ダウンロードページ（Python公式サイト)](https://www.python.org/downloads/)*

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

### OpenCV-Pythonをpipでインストールする

ではコマンドラインから「*pip install OpenCV-Python*」と入力してOpen-CVをインストールしてみましょう。先ほど紹介したように、OpenCVにはC++、Java用がありますので、**Python用のOpenCVはpipコマンドを使ってPythonライブラリのリポジトリである*[PyPI（The Python Package Index）](https://pypi.org/)*からインストール**します。

インストールが終了し、「Successfully installed OpenCV-Python4.5.4.60と表示されればインストールは完了です。
依存パッケージであるnumpyも無事にインストールされています。

### OpenCV-Contrib-Pythonをインストールする

OpenCVと併せて、**OpenCVの拡張モジュール群である contrib をインストール**しておきましょう。コマンドラインから「*pip install opencv-contrib-python*」とコマンドを入力します。

インストールが終了し、「Successfully installed opencv-contrib-python-4.5.4.60」と表示されればインストール完了です。

OpenCVの利用環境が整ったら、早速試してみましょう。 **Jupyter Notebookを立ち上げ、Notebook画面で動作**をさせてみましょう。

### Jupyter Noteをpipでインストールする

Jupyter-Notebookをインストールしていない方は、Jupyter-Notebookをインストールしましょう。

Jupyter-NotebookはPython向けの統合開発環境（IDE）です。**Jupyter-Notebookは、ビジュアルデータを扱うのに適したツールですので、グラフ作成やデータ分析に強いMatplotlibと一緒にインストールしておくと良い**でしょう。

Jupyter-Notebookのインストールはコマンドプロンプトから「*pip install jupyter*」とpipコマンドを入力すれば、Jupyter-Notebookと関連するライブラリが自動的にインストールされます。

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

### Matplotlibをpipでインストールする

**グラフ描画が得意な画像処理ライブラリのMatplotlibもインストールしておくと、大変重宝**します。Matplotlibをインストールするには、コマンドプロンプトから「*pip install matplotlib*」と入力するだけでインストールできます。

「Successfully installed matplotlib-3.5.1」という表示がされればインストールは完了です。

### 実際に画像の読み込みをしてみる

**OpenCVの実行環境が整ったところで、画像処理を試してみましょう**。今回はフリー画像をダウンロードし、実際に読み込んでみます。

読み込んだ画像はこちらです。

【参考】：[参考画像-pixabay](https://pixabay.com/ja/photos/%e3%83%a9%e3%83%96%e3%83%a9%e3%83%89%e3%83%ab-%e3%83%bb-%e3%83%ac%e3%83%88%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%83%90%e3%83%bc%e7%8a%ac-%e7%8a%ac-1210559/)

この画像をC:\work\imageの下に「dog.jpg」のファイル名で配置しておきます。

作成したデモプログラムは以下の通りです。

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
%matplotlib inline
# 画像の読み込み
img = cv2.imread(C:\\work\\image\\dog.jpg)
# 画像の描画
plt.imshow(img)

「%matplotlib inline」は、Jupyter Notebookで、Notebook上にグラフ描画を行うために記述してあります。

上記のデモプログラムをNotebookのセルに貼り付け、［Run］（実行）ポタンをクリックしテプログラムを実行します。すると、次のように読み込んだ画像が表示されます。

OpenCVを用いると簡単に画像の処理が行えることが分かりました。

この記事ではOpenCVの概要、インストール方法、簡単なデモをご紹介しました。OpenCVの魅力や可能性をご理解いただけたかと思います。OpenCVはサンプルコードが非常に多くあり、それらを利用すればほとんどノンプログラミングでさまざまなアプリを開発できます。

近年、顔認証技術が向上し、AIがカメラ画像から簡単に本人特定ができるようになりました。**OpenCVの注目度は高く、OpenCVを使いこなせるエンジニアの需要が高まっています**。OpenCVに興味を持たれた方は、この記事を参考にOpenCVをインストールし、ぜひ習得してみてください。

OpenCV-Pythonは、物体検出や顔認証にも利用され、需要が高まっている人気のライブラリの1つです。この記事ではOpenCVの特徴やインストール方法、簡単な使い方などをやさしく解説します。Python入門者の方はぜひインストールして試してみてください。

OpenCVはPython以外にJava、C++で利用される画像操作や画像認識用のライブラリである

OpenCVを利用するには、Python pipを利用してインストールする

OpenCVを使って、画像の加工や画像認証など、画像に関するさまざまな処理ができる

顔認証にも使われるOpenCVをインストールして使ってみよう！

2021年11月9日、*Docker Desktop*の**最新版 4.2がリリース**されました。4.0で*有料化の発表*があってからリリースされた4.1に続くバージョンアップ版です。4.2では*Pause/Resume機能・Software Updates・Window management*の各機能が追加されています。詳細は後ほど紹介します。

*Docker*とは、**OSレベル仮想化プラットフォーム**として用いられるソリューションです。Dockerでは*Dockerイメージ*を用いたコンテナ仮想化システムを構築できます。また、*Kubernetes*を用いたオーケストレーションにも対応します。

Dockerにより、*CI（継続的インテグレーション）・CD（継続的デリバリー、継続的デプロイメント）*リリースサイクルをさらに短い周期で実施することができます。
参考：[Docker](https://www.docker.com/)

Dockerとは？使いどころやメリット・デメリットについて解説！

*Docker Desktop*とは、Dockerで行う操作を**GUIダッシュボードで一元管理**できるソリューションです。具体的には*コンテナやアプリケーション・イメージへのアクセス*を簡単に行うことができます。
参考：[Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop)

*画面構成*は以下の通りです。
・**Containers/Apps**
コンテナやアプリケーションの状態を表示します。Dockerオブジェクトの状態確認や操作を行うことができます。
・**Images**
Dockerイメージが一覧表示されますので、詳細確認やコンテナ実行を行います。
・**Volumes**
ボリュームの一覧表示により、確認や生成・削除をおこないます。
参考：[Docker for Windows release notes](https://docs.docker.com/desktop/windows/release-notes/)
参考：[Docker Desktop for Mac release notes](https://docs.docker.com/desktop/mac/release-notes/)

エンジニア必見！ Docker Desktop有料化の影響と対策

Docker Desktop 4.2では以下の*機能追加*がされています。
・**Pause/Resume機能**
CPUリソース消費を抑えるためにDocker Desktopのセッションを一時停止さたり再開したりできます。
・**Software Updates**
アップデート自動チェック機能をオフにできます。
・**Window management**
Docker ダッシュボードのウィンドウサイズとポジションを保存し、再オープン時に同じウィンドウ表示設定を利用することができます。

それ以前の 4.1.1はバグフィックスのみでしたが、ベースとなる*4.1.0*では以下の機能が追加されています。
・**Software Updates**
Software Updatesのセクションでアップデート情報が表示されるようになりました。
・**Compose V2**
General settingsでDocker Compose V2を利用するかどうか指定できます。
・**ボリューム管理**
ボリューム管理が全てのサブスクリプションモデルで利用可能となりました。

2021年8月31日、Docker Desktop 4登場をきっかけに従来の*無償モデルを見直し*、*4種類のサブスクリプションモデルへ変更する*旨発表がされました。具体的には以下のサブスクリプションモデルが提供されます。
・**Docker Personal**
従来のDocker フリーサブスクリプションの置換となります。オープンソースコミュニティ・個別開発者・教育・小規模企業向けのモデルです。Dockerユーザの半数が該当し、Docker CLI・Docker Compose・Docker Build/BuildKit・Docker Engine・Docker Desktop・Docker Hub・Docker Official Images等で適応されます。商用利用は以下のDocker Businessのモデルで月額課金されます。

・**Docker Business**
新しく提供されるサブスクリプションモデルです。従業員250名以上または1千万USドル以上の年間売り上げがある企業に適応されます。さらにモデルが3種類提供されます。
　- *Pro*　　　：月額5USドルで1名単位の申し込みモデルです。同時に5つのビルドを利用できます。
　- *Team*　　：月額ユーザあたり7USドルで5ユーザ以上の登録時に必要なモデルです。同時に15のビルドを利用できます。脆弱性スキャンが無制限に利用できます。
　- *Business*：月額ユーザあたり21USドルで50ユーザ以上の登録時に必要なモデルです。中規模企業から大企業まで想定するモデルで、集中監視のほかSAML SSOのサポートが予定されています。
参考：[Docker Subscription Service Agreement](https://www.docker.com/legal/docker-subscription-service-agreement)
参考：[Docker is Updating and Extending Our Product Subscriptions](https://www.docker.com/blog/updating-product-subscriptions/)

料金モデルの変更により対処方法が騒がれていますが、*2022年1月31日までは猶予期間*が設定されています。新料金モデルの関連情報はFAQにまとめられていますので必要に応じてご確認ください。
参考：[Docker FAQs](https://www.docker.com/pricing/faq)

*Docker Desktopの利用準備*として、**モジュールダウンロードとインストール**を行います。Docker Desktopは*Docker Hub*のサイトからダウンロードできます。*Windows版とMac版*が提供されており、*Linux版は現在開発中*です。
参考：[Docker Desktop for Windows](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows)
参考：[Docker Desktop for Mac](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac)

ダウンロードのリンク先はドキュメントのインストール方法にも記載されていますので、以下のリンクからも同じモジュールがダウンロードできます。
参考：[Install Docker Desktop on Windows](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/)
参考：[Install Docker Desktop on Mac](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)

インストールの詳細情報については、以降でお伝えします。

### Windows版Docker Desktopの要件とインストール

*Windows版Docker Desktop*は以下の要件が設定されています。
・**サポートOSバージョン**
　- Windows 11 64 ビット：Home・Pro・Enterprise・Educationの21H2以降
　- Windows 10 64 ビット：Home・Proの2004以降、 Enterprise・Educationの1909以降
・**WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）バックエンド**
　- WindowsでWSL 2機能の有効化
　- Linuxカーネルアップデートパッケージのダウンロード・インストール
・**Hyper-Vバックエンドと Windowsコンテナ**
　- Hyper-Vとコンテナ機能の有効化
　- クライアントHyper-V実行時の仮想化要件を満たすこと

*インストール方法*は以下の通りです。
・**ダウンロードモジュールの起動**
　Docker Desktop Installer.exeを起動します。
・**Configuration画面の確認**
　「Enable Hyper-V Windows Features」と「 Install required Windows components for WSL 2」のオプション設定を確認します。
・**インストール実行**
　手順に従い「Install」を選択し、終了後「Close」を選択します。
・**管理者アカウントの追加**
　管理者アカウントのadministratorとComputer Managementをdocker-usersグループに追加します。
参考：[Docker Desktop for Windows user manual](https://docs.docker.com/desktop/windows/)
参考：[Install Docker Desktop on Windows System requirements](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/#system-requirements)

最初の起動時には**新しいライセンス条項**が表示されますので、「*Accept*」をクリックすることで利用可能になります。

### Mac版Docker Desktopの要件とインストール

*Mac版Docker Desktop*は以下の要件が設定されています。
・**Intelチップ版**
　macOS 10.14以上
　4GB以上のメモリ搭載
　VirtualBox 4.3.30以降
・**Appleチップ版**
　Rosetta 2のインストールが必要

*インストール方法*は以下の通りです。
・**ダウンロードモジュールの起動**
　Docker.dmgをダブルクリックしインストーラを起動します。
・**アプリケーションフォルダに登録**
　Dockerアイコン（Docker.app）をアプリケーションフォルダーにドラッグアンドドロップします。
参考：[Docker Desktop for Mac user manual](https://docs.docker.com/desktop/mac/)
参考：[Install Docker Desktop on Mac System requirements](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/#system-requirements)

Windows同様、最初の起動時には**新しいライセンス条項が表示**されますので、「*Accept*」をクリックすることで利用可能になります。

### Docker Desktop関連ドキュメント

*Docker Desktopの概要*は以下のサイトに記載されています。
参考：[Docker Desktop overview](https://docs.docker.com/desktop/)
同様に*各種情報*がFAQにまとまっていますので、必要に応じてご確認ください。
参考：[Docker Desktop Frequently asked questions](https://docs.docker.com/desktop/faqs/)

*Docker Pricing FAQ*では、**Docker Desktopを使わないでDocker CLIのみインストールする方法**も記載されています。具体的にはWindowsでは、*WSL2*上でDocker CLIとDocker Engineをインストールします。Macの場合は、*VirtualBoxやVMWare Fusion*上でDocker CLIとDocker Engineをインストールします。

## Docker Desktopの機能拡張に期待しましょう

*Docker Desktop*は*サブスクリプションモデル*を取り入れることで*収益改善*を進めています。その結果**Linux版Docker Desktopの開発等に投資**しています。今後も*新機能の投資*に利用されますので、サブスクリプションモデルは**デベロッパのメリット**に繋がります。今後の機能拡張にも期待したいところです。

Docker Desktop 4.2は2021年11月9日リリースの最新版です。4.0で発表された有料化サブスクリプションモデルの猶予期限ももうすぐ迎えます。ここでは新機能やインストール方法に加えてライセンスの考え方についても解説していきます。

Docker Desktop 4.2は4.1に引き続きリリースされた最新バージョンです

Docker Desktopは、Dockerの操作をGUIダッシュボードで一元管理できます

Windows版とMac版が提供されており、Linux版も開発中です

Docker Desktop 4.2の新機能とインストール方法

*Git Bash*とは、*Git for Windows*に同梱されている**Bashとターミナルエミュレーションを含むソフトウェア**です。Bashは*LinuxやUnixならびにmacOS*で利用されています。ここでは、Git for Windowsに同梱されているGit Bashについて説明していきます。

### Git for Windowsでできることは？

*Git for Windows*は、*Git*の**Windows版パッケージ**です。Git for Windowsは、*Git SCM*というGitのフルセットをWindows環境で利用することを目的としています。そのため、*バージョン管理に必要な機能*を*Git Bash、Git GUIから利用可能*にしています。
参考：[Git for Windows Tools&Features](https://gitforwindows.org/)

### Git for Windowsの同梱ツールは？

*Git for Windows*をインストールすると、*Git Bash・Git CMD・Git GUI*のツールがインストールされます。各ツールの用途は以下の通りです。

・**Git Bash**
　Bash環境をWindowsでエミュレートし、Bashとして利用できます。
　Linuxで利用している標準Unixコマンドが同梱されています。
・**Git CMD**
　WindowsのコマンドプロンプトでGitのコマンドが利用できます。
・**Git GUI**
　Git BashがCUIなのに対して、GUIでGitを利用できます。
　他にもTortoiseGitのようなGUI型のGitが多数あるので好みに応じて利用します。

*LinuxやmacOS*ではOSに同梱されているため*追加作業なしにBashが利用できます*が、バージョン管理をする場合はGitのインストールが必要です。

## Git Bashのインストール方法は？

*Git Bashのインストール*をするには、*Git for Windowsの公式サイト*で「Download」リンクをクリックし、ダウンロードします。2021年10月時点でv2.33.0のインストーラ ”*Git-2.33.0.2-64-bit.exe*”が登録されています。その他のリリースは以下のGitHubに格納されています。
参考：[Git for Windows Tools&Features](https://gitforwindows.org/)
参考：[Git for Windows All Releases](https://github.com/git-for-windows/git/releases/)

次に、ダウンロードした*インストーラ*を起動します。以下にインストーラのセットアップ画面の手順を説明します。画像は実際にWindows10にGit for Windowsをインストールした際のスクリーン画像です。インストール作業はデフォルト設定のまま進めることができますので、最初は設定変更せずにインストールすることをおすすめします。

（1）**ユーザアカウント制御**
　インストーラ起動時にユーザアカウント制御が表示されたら「はい」をクリックします。

（2）**GNU General Public Licenseの表示**
　「Next」をクリックします。

（3）**インストールフォルダの指定**
　通常はそのまま「Next」をクリックします。

（4）**Select Componentsの選択**
　Git Bashをエクスプローラーで利用するために、「Windows Explore integration」「Git Bash Here」のチェックを確認し、「Next」をクリックします。

（5）**スタートメニューフォルダへの表示設定**
　指定後「Next」をクリックします。

（6）**Gitで使うdefault editorの指定**
　VimまたはVisual Studio Codeを指定し、「Next」をクリックします。
　Visual Studio Codeを利用する場合は別途インストールが必要です。

（7）**リポジトリの設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（8）**コマンドラインPATHの設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（9）**SSHの設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（10）**HTTPSのSSLライブラリの設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（11）**行末処理（LF、CRLF）の設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（12）**Git Bashのターミナルエミュレータの設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（13）**git pullの動作設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（14）**Credential Managerの設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（15）**ファイルシステムキャッシング・シンボリックリンク（追加オプション）の動作設定**
　変更不要の場合はそのまま「Next」をクリックします。

（16）**疑似コンソール・ファイルシステムモニター（実験オプション）の動作設定**
　変更不要の場合はそのまま「Install」をクリックし、インストールが開始します。

（17）**インストール終了画面**
　「Finish」をクリックし完了します。

LinuxやmacOSでは、bashはそのまま利用できます。Gitを利用する場合は、Gitのダウンロードサイトからダウンロード・インストールします。macOSの場合は、HomebrewまたはXcodeを使います。Linuxの場合は、ディストリビューションに対応したパッケージマネージャを使います。
参考：[Git Downloads](https://git-scm.com/downloads)

インストール時にスタートメニューに登録した場合、スタートメニューの「**Git**」または「**最近追加されたもの**」からGit Bashをクリックすると、*Git Bashが起動します*。同様に、エクスプローラーの設定で「*Git Bash Here*」をチェックした場合は、エクスプローラーで右クリックすると*そのフォルダでGit Bashが起動します*。

なお、インストール時に指定したルートディレクトリにbash.exeがあるため、コマンドプロンプトで直接起動することも可能です。デフォルトでは”*C:\Program Files\Git\bin\bash.exe*”となります。GitBash v2.33.0のBashのバージョンは4.4.23です。

Bashで使える内部コマンドはBashの仕様に従うため、bashを起動してhelpと入力するとbash内部コマンド一覧が表示されます。

*Git Bashの外部コマンド*としてはLinuxで用いる**標準Unixコマンドが同梱**されるため、*LinuxやUnixと同等の操作が可能*です。ファイル表示は”ls”コマンドですので、Git for Windowsでインストールされたコマンド一覧は”*ls /usr/bin*”で確認できます。

初期インストール状態で*利用できるコマンド一覧*（”ls /usr/bin/\*.exe”を試した結果）は**268コマンド**ありました。あまりにコマンドが多いのでここでは全てを紹介できませんが、インストール完了後に/usr/bin下の.exeファイルをご確認ください。

さらにコマンドを追加したい場合は、ルートディレクトリ下のusr/binにモジュールをインストールすることでGit Bashから利用可能です。ルートディレクトリはデフォルトの場合、”C:\\Program Files\\Git”です。

Windowsのパッケージマネージャである*Chocolatey*等からGit for Windowsをインストールすると、関連コマンドの追加が簡単にできます。
参考：[Chocolatey](https://chocolatey.org/)

Git Bashの*Git*とは、プログラム開発で用いる**バージョンコントロールシステム**を指します。Gitは*Linuxソースコードのバージョンコントロール*を行う目的で開発されました。Gitでは複数人でのプログラム開発時において、*ソースコードの共有や一元管理*ができます。Linuxカーネルの開発で使用しているため、**超大規模プロジェクトにも対応**します。
参考：[git About](https://git-scm.com/about)

Gitを使うには*Git for Windowsをインストールする*ことで、**バージョン管理に利用できます**。*LinuxやMacOS*の場合は*Gitダウンロードサイトから入手*します。
参考：[Git Downloads](https://git-scm.com/downloads)

*Gitのコマンド一覧と使い方*はGitの公式サイトに詳しい説明があるため、必要に応じてご確認ください。
参考：[Git Reference](https://git-scm.com/docs)
参考：[Git Complete list of all commands](https://git-scm.com/docs/git#_git_commands)

*TortoiseGit*とは、*GitLabのリポジトリ*を用いてバージョン管理を行う**GUIベースのクライアント**です。Gitでバージョン管理をする場合は、Windowsにインストールしておきましょう。

TortoiseGitは内部で*Git for Windows*を使用しているため、Git for Windowsのインストール後にTortoiseGitのインストールを行います。モジュールのダウンロードは公式サイトから行います。合わせて日本語言語パックを導入可能なため、ダウンロードサイトから入手してください。
参考：[TortoiseGit](https://tortoisegit.org/)
参考：[TortoiseGit Download](https://tortoisegit.org/download/)

## GitBashがインストールできたらBashで効率化を図りましょう

GitBashインストールにより*Bash*が**Windowsで動作**します。Bashは標準Unixコマンドが同梱されているため、*Linux環境と同等の操作環境*が提供されます。Bashは対話型で使うほか、バッチ処理で自動化で用いることができます。

インストール後の動作確認が終わったら、*運用自動化*のための**スクリプトを作成する**ことをおすすめします。

Git BashはBashのWindows実行環境で、Git for Windowsに同梱されています。ここではGit for Windowsをインストールし、Git BashでLinux同等の環境を構築するまでの一連の流れを説明していきます。

Git Bashとは、Git for Windowsに同梱されているBashのWindows実行環境を指します

Git for WindowsはUnix標準コマンドを同梱していますので、Linux同等の環境が構築できます

Bashはスクリプトを自動実行することができますので、運用効率が向上します

Git Bashのインストール方法は？Windows環境での手順を解説

*Tkinter*とは、Pythonの*ウィジェットツールキット*を指します。*Tcl/Tk*の*GUIツールキット*である**Tk部分**をPythonで利用できるようにした、*Python用Tk（Tk for Python）*です。シンプルな構造で起動も早く、標準GUIとして利用されています。
参考：[tkinter --- Tcl/Tk の Python インタフェース](https://docs.python.org/ja/3.9/library/tkinter.html)

### ウィジェットツールキットとは？

ウィジェットツールキットとは、*GUI（グラフィカルユーザインターフェース）を作成するライブラリ*を指します。**GUIツールキット**とも呼ばれており、*デスクトップアプリケーションの開発*に用いられます。

Tkinterは**Pythonに同梱されているGUIライブラリ**で、文法がシンプルなため利用者が増加しています。

## Tkinterをインストールするには？

Tkinterは*Pythonのインストールパッケージに同梱*されています。Python公式サイトからインストーラを入手し、**インストール実行**するだけでTkinterが利用できます。PythonのインストーラはPython公式サイトのDownloadリンクにあります。現在*Python 3.10.0*が最新となっており、バージョンを指定してダウンロードすることが可能です。
参考：[Python Download](https://www.python.org/downloads/)

TkinterのモジュールであるTkはPythonの他、*Tcl・Ruby・Perl*でもインストール可能な汎用GUIとして整備されています。
参考：[TkDocs Installing Tk](https://tkdocs.com/tutorial/install.html)

### TkinterのWindows版インストール方法

TkinterのWindows版をインストールするには、**Python公式サイト**からインストーラをダウンロード実行します。*Windows Store*から入手することも可能です。
参考：[Python Download 3.10.0](https://www.python.org/downloads/release/python-3100/)

インストーラを起動すると、最初に「*Install Python 3.10.0 (64-bit)*」のスクリーンが表示されます。「*Install Now*」または「*Customize installation*」が選択できますが、**デフォルトでTkinterが選択**されています。

確認する際には「*Customize installation*」をクリックし、「*tcl/tk and IDLE*」のチェックボックスが選択されていることで分かります。

「*Install Now*」でインストール開始するか、「*Customize installation*」から「*Optional Features*」を確認し「Next」をクリック後、「*Advanced Options*」の「Install」をクリックします。

すでにPythonがインストールされている場合は、pipでTkinterだけ追加することができます。
*C:\> pip3 install pytk*

またはPythonインストーラを再度起動し、「*Modify Setup*」画面の「Modify」から「*Optional Features*」を表示し、「*tcl/tk and IDLE*」のチェックボックスをチェックしインストールすることもできます。

### TkinterのMacOS版インストール方法

TkinterのMacOS版もWindows版同様に、**公式ダウンロードサイト**からインストーラをダウンロード実行します。画面操作もWindows版と同様に進めていきます。

*brew*をお使いですでにPythonが導入されてTkinterのみインストールする場合には、tcl-tkのみをインストールすることもできます。
*$ brew install tcl-tk*

### TkinterのLinux版インストール方法

TkinterのLinux版は、OSに付属するパッケージマネージャを使います。すでにPythonがインストールされている場合が多いので、インストール済みのPythonでTkinterがインストールされているかimportで確認してください。
$ Python3
*>>> import tkinter*

ここでエラーがなければ正常にインストールされています。*"ModuleNotFoundError: No module named 'tkinter'"*が表示される場合は、Tkinterをインストールします。

Ubuntu系ディストリビューションでは、「sudo」を使ってpython3-tkをインストールします。
*$ sudo apt-get install python3-tk*
Pythonも含めてインストールする場合は、次のようにモジュールをインストールします。
*$ sudo apt-get install python3 python3-pip*

モジュール更新時は*install*ではなく、*upgrade*を指定します。

AnacondaでTkinterを使うには、**condaコマンド**を使います。
*$ conda install tk*
モジュール更新時は*install*ではなく、*update*を指定します。

### Tkinterのインストール確認方法

Tkinterがインストールできたら、**動作確認**を行います。
*$ python3 -m tkinter*

*テスト用GUI*が**ポップアップ表示**されます。

同様に、Python起動後に*tkinter*を*import*し確認することもできます。
$ python3
*>>> import tkinter*
*>>> tkinter._test()*

python3 -m tkinter同様に、*"This is Tcl/Tk version 8.6"*がGUIでポップアップ表示されます。

バージョン情報を表示するにはtkinterをimport後、以下の関数を用います。
*>>> tkinter.Tcl().eval('info patchlevel')*
'8.6.10'

Python 2.7のTkinterは以下の様に使います。
$ python
*>>> import Tkinter*

*Python2*では、Tkinterと**最初のTが大文字表記**です。*Python3*ではtkinterと*最初のtが小文字表記*です。なお、Python 2.7は*2020年1月でサポート終了*しています。これからTkinterを使う方は、**Python3の最新版をインストールする**ことをおすすめします。
参考：[Python End-of-life branches](https://devguide.python.org/devcycle/#end-of-life-branches)

### Tkinterがインストールできない場合は？

Tkinterがインストールできない場合は、概ね以下のことが考えられます。

・**モジュールが入っていない**
Pythonで“import tkinter”の際に、"ModuleNotFoundError: No module named 'tkinter'"が表示される場合は、インストールされていない可能性が高いです。前述のインストール手順にしたがい、Tkinterをインストールしてください。

・**PATHが設定されていない**
PythonのPATHや、PYTHONPATH環境変数が正しくない可能性があります。VSCodeやAnacondaの場合も、PythonのPATHや仮想環境の設定をご確認ください。

・**DISPLAYが設定されていない**
UbuntuをはじめとするLinuxでは、表示先にDISPLAY環境変数を設定します。DISPLAYが設定されていない場合は、次のようなエラーが表示されます。
_tkinter.TclError: couldn't connect to display "localhost:0.0"
または、
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable

そもそもGUIを入れておかないとエラーとなるため、ubuntu-desktopをインストールしておきます。
$ sudo apt-get -y install ubuntu-desktop

以下に簡単なサンプルコードを挙げておきます。
*使用例：ウィンドウを表示し、タイトルと’Test’とします。*
　>>> import tkinter as tk
　>>> root=tk.Tk()
　>>> ret=root.title('Test')
　>>> root.mainloop()

Tkinterのサンプルコードは、*TkDoc*や*Python公式サイト*に出ています。インストール完了したら、試してみましょう。
参考：[TkDocs A First (Real) Example](https://tkdocs.com/tutorial/firstexample.html)
参考：[A Hello World Program](https://docs.python.org/3.10/library/tkinter.html#a-hello-world-program)

## Tkinterのインストールが完了したらスキルアップに役立てましょう

*Tkinter*は*Pythonに標準添付*されているため、Pythonの人気の高まりとともに利用が増加しています。特に、CUIベースであるPythonのGUI表示はちょっとしたポップアップ表示でも便利です。インストールが完了したら実際に操作し、**スキルアップに役立てましょう。**

TkinterはPythonのGUIライブラリで、Pythonに同梱されています。Tkinterを使うことでPythonがデスクトップアプリケーションとして利用できます。ここでは、Tkinterのインストール手順から動作確認まで順を追って解説していきます。

Tkinterとは、Tcl/TkのGUIツールキットであるTk部分をPythonで利用できるようにしたものです

TkinterはPythonのインストールパッケージに同梱されており、標準的に利用されています

Tkinterを用いたPythonのGUI表示はちょっとしたポップアップ表示でも便利で、利用拡大しています

Tkinterのインストール手順から動作確認まで解説！

NumPyとは、**Pythonの代表的な数値計算ライブラリ**の1つを指します。NumPyは*多次元配列オブジェクト*をPythonに実装し、多数の演算関数を提供します。主に*データの読み込み工程*や*データの前処理・加工工程*で広く用いられています。
参考：[NumPy](https://numpy.org/)

*NumPyのライブラリコード*は*C言語*で作成されています。このためNumPyは**高速処理できる**ことが特徴で、初心者から専門家まで人気があります。

**科学技術計算で用いるライブラリ**は、NumPy以外にも*Matplotlib*や*Pandas*が用いられます。

*Matplotlib*とはNumPyをベースにした*グラフ描画ライブラリ*で、*データの可視化*に用います。
参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

*Pandas*とは数表や時系列データを得意とする*データ操作解析ライブラリ*です。データを読み込んで並べ替えを行ったり、欠損データの補完を行ってデータ分析しやすい形式に変換したりします。主に*データの読み込み工程やデータの前処理工程*で用いられます。
参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

MatplotlibとPandasはNumPyに依存関係がありますので、NumPyを同時インストールして利用します。

pipは、**Python標準**の*PyPI（Python Package Index）*のパッケージをインストール・管理します。PyPIとは、Python Software Foundation（PSF）による*Python用リポジトリ*を指します。PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、pipを用いてインストールすることができます。

pip以外のインストール方法として、*Anaconda*を使う方法があります。Anacondaには、*数値計算やデータ解析に必要なライブラリ*が**セットで組み込まれています**。250を超えるデータサイエンスや機械学習のパッケージは自動的にインストールされ、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。

Anacondaの使い方はGUI、CUIそれぞれが提供されています。GUI版の*Anaconda Navigator*でインストール管理・起動管理ができます。CUIは*condaツール*を用いて行います。

pipとcondaの違いは、*PyPIとAnacondaのそれぞれに対応したインストール・管理ツールであること*です。PyPIとAnacondaは、Python用ソフトウェア公開サービス（リポジトリ）です。

選ぶ際の大まかな基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*初心者や汎用用途*では*PyPI*を利用することをおすすめします。

NumPyのインストール方法は、パッケージインストーラを用います。以下に、代表的なパッケージインストーラの基本操作を説明します。pipでは「*パッケージ名==バージョン番号*」とすることでバージョン指定が可能です。

・*pipを用いたインストール方法*（**MacOS、Linux**）
　$ python -m pip install numpy 、または
　$ pip install numpy

・*pipを用いたインストール方法*（**Windows**）
　$ py -m pip install numpy

### NumPyのpip以外のインストール方法

pip以外のインストール方法の場合も、NumPyのパッケージ名を指定することでインストールできます。*Anaconda*は、*Windows・Linux・MacOS*で利用可能です。*UbuntuやDebian*では*sudo*を用いることができます。*MacOS*では*Homebrew*が使われることが多いです。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**sudo**）
　$ sudo apt-get install python-numpy
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**Homebrew**）
　$ brew install numpy
　バージョン指定は1度ローカルでハッシュを変更して保存し、インストールします。

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