こんにちは！

第２回となる今回は、環境構築について説明していきます。この記事は「顔認証AI：本シリーズの概要」の続きとなっています。本シリーズで作るものの大まかな紹介を書いているので、もし見ていない方は1度そちらを見ておくとスムーズに入ることができると思います！

それではいきましょう！

環境構築でやること

↑環境構築では大まかに以上のようなことを行います。

前シリーズに引き続き、今回のシリーズでもEclipseとPythonを組み合わせて使っていきます。（もちろん別の環境でも動きます）

また、PythonとEclipseのインストールについては顔認証システム開発の環境構築で紹介しているので、そちらをご覧ください。今回の記事ではkerasの動作確認と、各種パッケージのインストールについて詳しく見ていきます！

3. kerasを使えるようにする

今回のシリーズではkerasを用いて機械学習を行なっていきます！なので、まずはkerasを使えるようにしましょう。

kerasとはニューラルネットワークのライブラリです。kerasを使用することで、ディープラーニングをゼロから作らずとも比較的短いコードで実装することができます。

前章「環境構築でやること」でPythonとEclipseのインストールと設定が終えているなら、

> pip install Keras

でインストールできます！インストールが完了したら、実際にkerasのサンプルコードをEclipseで実行して確かめて見ましょう。

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↑こんな感じ

インストールするパッケージは以下になります。

OpenCVとは「Open Source Computer Vision Library」の略で、コンピューターで画像や動画を処理するのに使われるライブラリです。OpenCVを使うことによって、画像から顔領域のみを切り取ったり、画像を必要に応じて加工したりすることができます。

機械学習で画像認識を行う場合は、必ず必要になるライブラリなのでインストールしましょう！

> pip install opencv-python

NumpyはPythonで学術計算をするためのライブラリです。機械学習で使用する複雑な計算（行列などの計算）を簡単に行うことができます！

> pip install numpy

OSライブラリをインストールすることによって、ディレクトリやファイルの操作を簡単に行うことができます。顔の画像データを収集する場合、顔の画像を人ごとにディレクトリに分けて貯めていきます。

その際にOSライブラリを入れておくと、操作をスムーズに行うことができるので、これもインストールしましょう！

> pip install os

matplotlibとは、Pythonにおけるグラフ描画の標準的なライブラリです。機械学習の結果をみるときに、精度をmatplotlibを使って描画することができます。

> pip install matplotlib

これで環境構築は以上になります！

次回からは機械学習を使った画像認識の解説や実装を行なっていきたいと思います！