機器學習視覺識別之opencv和python的配置

配置opencv和python的時候遇到了一些問題,網上查了很多資料,弄了半天才把這個開發環境給配置好,為了防止機器學習開發者少走和我一樣的彎路,下面把自己的配置過程總結一下分享給大家

總體開發環境是python和pycharm及opencv

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

兩個二級版本,一個三級版本,其中Anaconda的這個版本它會自動安裝好庫,這個比較方便,而2.7.10需要手動安裝庫,比如 ,我一開始用的就是這個版本,所以我手動安裝了很多庫,關鍵是還得去下載whl文件,太費事了,還是Anaconda好用,建議大家使用這個,使用這個一般我們常用的庫就都會有的

這個安裝都不難,下載好了之後,直接下一步,然後在設置環境變量的時候,將bin配置到path下就ok了

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

如圖三個都配置上了,那麼誰最靠前在dos中輸入python就是執行哪個版本

下面pycharm,這個個人認為作為python的開發工具還是比較不錯的,它的安裝也挺簡單,直接下一步,我們可以安裝好之後,在他內部選擇是使用哪個解釋器

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

加號可以添加解釋器,然後在上面的下拉框中選擇所要使用的解釋器

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

最後就剩下了一個opencv的安裝,這個現在有兩個版本一個2,一個3,安裝也是無腦下一步,安裝完成之後將其bin文件放到path下

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

這次opencv就配置好了,但是此時opencv並沒有和python產生關係,具體的做法就是將opencv的cv2.pyd程序

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

放到python的site-packages下

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

這樣二者就產生了關聯,下面驗證一下,輸入import cv2,如果不出錯那就表示導入成功

機器學習視覺識別之opencv和python的配置

至此說明成功了,如果按照我的做,還是不行,一定要注意opencv和python的版本是否一致,我用的是opencv3和Anaconda2就成功了,最終版本的環境配置如下,其實只用配置這倆個就ok了

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