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画像処理や人工知能では　opencvがよく使われます。色々な処理がありますが、画像データー自体は各関数でも保存できます。保存データー形式も色々選べます。

グラフを描いたり　画像を表示したりmatplotlib.は　重宝ですが、凝ったことをすると　途端に大変です。

まあ、簡易の表示程度で使いましょう。時間がもったいありません。エクセルでグラフを描いた方が　賢いです。

ただ、ヒストグラムはmatplotlib.が圧倒的に便利です。是非活用しましょう。

ライブラリーは　沢山あります。何を使えばいいのか、どんな関数を使えばいいのか　なかなか解りません。そして、日々ライブラリーは増えていきます。もうお手上げです。

でも要は、自分の使いたい機能だけを使いたい時に使えれば　最低限Ｏｋです。割り切りましょう。必要になったら必要な時に自分をアップグレードです。

まずは、numpyです。画像の行列を作って　操作出来れば最低限Ｏｋです。あっという間に６００万画素の画像の出来上がりです。意外と単純です。

今度はダークネットです。今回も簡単ですね。ほぼ、サンプルコードのままです。

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

サンプルコードをお試しします。

tensorflow + keras　ならば、３０秒でニューラルネットワークを試せます。下記のアドレスにアクセスしましょう。

https://keras.io/ja/

更に、kerasをインストールします。

今度は、tensorflowをインストールします。