Pipenvで再現環境を構築したかった（+α）
前々回の記事で，RICOH Theta Sを使ってスティッチング処理を行いました．
その動作環境を改善しようとして少し手間取ってしまったので，
備忘録も兼ねて，構築環境のPipfileと手間取りポイントをメモしておきます．
早速Pipenvファイルから晒していきましょう．
[[source]] name = "pypi" url = "https://pypi.org/simple" verify_ssl = true [dev-packages] [packages] opencv-contrib-python = "==3.4.4.19" opencv-python = "==3.4.4.19" intel-numpy = "*" numpy = "==1.15.1" [requires] python_version = "3.6"
はい，気になる点が3点ありますね．
- Opencv-pythonのバージョン古くない？
- なんでintel-numpyを入れるの？Anacondaにすれば？
- なんでintel-numpyが入ってるのになんでバージョン指定でnumpyを入れるの？
実はそれぞれに手間取りポイントがありました．
Q1: Opencv-pythonのバージョン古くない？
A: 最新版だとpipenv install opencv-pythonが出来なかったから．
”Opencv python”で検索すると，色々と記事が出てくると思います．
ですが，そのとおり実行すると色んな所からエラーが発生します．
（代表的エラーは下記のリンクをご参照ください．．）
解決方法が説明されてはいるのですが，なぜか私の環境では解決出来なかったので，
Raspiで上手くできた例を参考にして，
pipenv install opencv-contrib-python==3.4.4.19 pipenv install opencv-python==3.4.4.19
として，古いバージョンを導入することで，動作させることができました．
Q2: なんでintel-numpyを入れるの？Anacondaにすれば？
A: 高速に処理してほしいものの，Anacondaが好きになれないから．
ちなみに，Python3.6にしたのはintel-numpyを導入するためでした．
Python3.7だとインストールに失敗します．
Q3: intel-numpyが入ってるのになんでバージョン指定でnumpyを入れるの？
A: 指定しておかないと，後でnumpyインストール時に上書きされるから．．
参考：https://github.com/pypa/pipenv/issues/3471
以上の詰まりポイントの結果，冒頭のPipfileになりました．
ソースコードも整理して，どこかでGithubにUpします．
