人工知能や機械学習で人気なプログラミング言語、Python（パイソン）はじめてみました。
使えるライブラリ（＝用途に合わせたプログラムの部品）の数は日々増え続けていて、現在87870コ(PyPI - the Python Package Index)
Macを使っている方は、実はすでにインストールされていて、すぐに電卓替わりにも使えます。
右上の検索で「ターミナル」と打ち込み、出てきた黒い画面で「python」と打ち込んでエンター。
バージョン情報などが出てきて、入力待ち状態になったら、「1+1」などと書いてみます。
$ python Python 2.7.10 (default, Oct 23 2015, 19:19:21) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 1+1 2 >>> hex(100) '0x64' >>> bin(0xff) '0b11111111' >>> 2**10 1024 >>> 2**1000 10715086071862673209484250490600018105614048117055336074437503883703510511249361224931983788156958581275946729175531468251871452856923140435984577574698574803934567774824230985421074605062371141877954182153046474983581941267398767559165543946077062914571196477686542167660429831652624386837205668069376L
16進数、2進数、べき乗（**）を使ったよく使う計算が簡単にできます。
数の上限がないので、2の1000乗だって計算できちゃいます！
Pythonはバージョン3以降で仕様が変わっているので、本格的に使う場合は、Python3がオススメです。
バージョンが変わるとインストールの仕方も変わってしまうので、思い立ったが吉日！即、設定してしまいましょう。
OpenCV（画像処理で有名な機械学習でもよく登場するライブラリ）をPython3で使う手順
1. 「Download Python | Python.org」から最新版をダウンロードして、インストール
2. ターミナルを開く
3. 「python3」で動くことを確認、Ctrl+D でpythonを抜ける
4. 「pip3 install numpy」と数値計算ライブラリをインストール
5. 「brew install homebrew/science/opencv3 --without-numpy --with-python3」として、OpenCVをインストール（時間かかる）
6. 「brew link opencv3 --force」で設定（不要かも？）
7. 「echo 'export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.5/site-packages' >> ~/.profile」と設定
8. ターミナルを閉じて、再度開く
OpenCVを使った画像処理、輪郭抽出のサンプル
import cv2 img = cv2.imread("meganesummit2016.jpg") canny = cv2.Canny(img, 100, 200) cv2.imshow('image', canny)
先頭のimportで、OpenCVライブラリを使える状態にして、画像読み込み、画像処理、表示の順。
cv2.imwrite("out.jpg", canny)
で、ファイルとして書き出すこともできます
cv2.destroyAllWindows()
で、ウィンドウを閉じて、またいろいろと実験してみましょう！
「OpenCV Tutorials — OpenCV 2.4.13.0 documentation」
画像「電脳メガネコンテスト2016」（未来のメガネづくり）
Fri Night
