python3.6配置opencv win10-64bit最快配置方案

最新推荐文章于 2022-06-26 09:49:05 发布

原创最新推荐文章于 2022-06-26 09:49:05 发布 · 520 阅读

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本文介绍如何从Python官网下载并安装Python 3.6版本，随后通过命令行使用pip工具安装OpenCV-Python库，并验证安装是否成功。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先，在python官网上下载release版本的python3.6-amd64注意要下载.exe文件，运行安装

然后，管理员运行cmd输入: pip install opencv-python之后会自动安装

import cv2成功

opencv python文档https://docs.opencv.org/

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win64位安装python opencv

u013509445的博客

01-01

341

本人win8（现在win10,不影响)64位安装opencv和python 前期教程： http://m.blog.csdn.net/blog/liyuefeilong/45370861 而后，只要运行程序还会有很多问题。划线功能 from matplotlib import pyplot as plt 出现第一个问题：No module named matplotlib

win7下 python3.6 安装opencv 和 opencv-contrib-python解决 cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 的问题

代号0和1

10-23

661

1.Aconda 安装python3.6 conda create -n match python=3.6 Python版本默认安装是 3.6.9 2.安装opencv 执行完毕后，安装opencv-python pip install opencv-python 3.安装opencv-contrib-python pip install opencv-contrib-python==3.4....

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win10版本下python3.6配置opencv3.4库的方法

07-14

为了记录自己学习计算机视觉和人工智能的历程，所以会把自己在这过程中遇到的问题分享出来，顺便挣点积分可以下载大神的文章再学习，共同学习。谢谢

win10 python3.6 安装opencv

YXPZSH的博客

03-04

382

https://pypi.org/project/opencv-python/ pip install opencv-python pip install opencv-python==版本号

在win10系统安装python，配置opencv

helloworldding的博客

03-29

1240

1、首先下载相应版本的python 和 opencv 下载python的网址：https://www.python.org/downloads/ 选择相应的平台和位数：下载opencv的网址：https://opencv.org/releases.html 2、安装python 安装成功后，在cmd中输入python 显示版本信息，则表示安装成功 3、配置opencv...

win10下安装opencv（python3.6）

lld2002的专栏

10-18

1263

参考：https://stackoverflow.com/questions/32074753/how-to-install-opencv-for-python-3-x-on-windows-8-1 步骤： 1、在官网下载opencv，解压后设置环境变量 2、下载安装Visual C++ 2010 Express 3、更新pip 4、下载安装 opencv_python、scipy、...

Windows10Python3.6Anaconda3(64-bit)不能使用import cv2正常引用Opencv库问题的解决方法

LeonaCuiの本棚

06-07

712

第一次使用opencv，在执行import cv2时出现以下问题： ImportError: Module use of python35.dll conflicts with this version of Python. 本文所涉及环境为：Windows10、Python3、Anaconda3(64-bit) 以下方法可以解决上述问题：打开网址链接: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，找到OpenCV列表 ...

python 3.6下安装opencv

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1 下载文件 opencv_python-3.3.1-cp36-none-win_amd64.whl 2conda opencv_python-3.3.1-cp36-none-win_amd64.whl

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gan_jia_v的博客

05-02

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0 背景首先我不是一个专门做图像处理的童鞋，只是想因为课程原因做点小实验，在搭建环境的时候还是遇到了不少坑，因此记录下来供大家参考。 1 环境及软件说明本机环境：Windows 10 64位拟搭建环境：Opencv Python 所需软件包： python2.7.5 numpy matplotlib opencv 2 安装过程我最初是通过官网的步骤来安装的，官

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python2.7+opencv+pycharm---win10(64位)

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1/安装python，配置环境变量 2/安装numpy D:\Program Files\Python\Lib\site-packages （通过pip包管理工具直接安装） pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple 3/安装opencv 打开链接https://sourceforge.net/projects/opencvl

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帮我找一个匹配Anaconda3 5.2.0 (64-bit) 中jupyter可以下载的tensorflow库

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<think>嗯，用户想找到与Anaconda3 5.2.0 64位和Jupyter兼容的TensorFlow库。首先，我需要确认Anaconda3 5.2.0对应的Python版本。Anaconda的版本通常与Python版本相关，5.2.0应该对应Python 3.6或者3.7吧。查一下资料，Anaconda3 5.2.0发布于2018年，确实自带Python 3.6。所以用户的环境是Python 3.6。接下来，TensorFlow的版本兼容性。TensorFlow 1.x和2.x的安装方式不同。用户可能希望用较新的版本，但考虑到Anaconda 5.2.0比较旧，可能只能安装较旧的TensorFlow版本。比如，TensorFlow 1.14或2.0之前的版本。需要确认这些版本是否支持Python 3.6。然后，用户提到Jupyter兼容性。Jupyter本身对TensorFlow版本没有严格要求，只要Python内核支持即可。所以只要TensorFlow能在Python 3.6下运行，Jupyter就能正常使用。推荐用户使用conda安装，因为conda会自动处理依赖关系。可以建议创建新环境，避免影响base环境。例如，用conda create -n tf_env python=3.6，然后安装tensorflow。但需要查看conda仓库中是否有对应版本的TensorFlow。或者使用pip安装，指定版本号，比如pip install tensorflow==1.14.0。另外，用户提供的引用中有提到编译TensorFlow 1.14时需要安装keras依赖，这可能是因为某些模块在旧版本中需要单独安装。需要注意安装顺序和依赖项，比如keras_applications和keras_preprocessing的特定版本。还要考虑用户的操作系统，如果是Windows，可能需要额外的步骤，比如安装Visual Studio工具集，如引用1中的VS2015 update3。但用户的问题中没有明确提到系统，可能需要分情况说明。总结步骤应该是：创建conda环境，安装Python 3.6，用conda或pip安装兼容的TensorFlow版本，测试安装，最后在Jupyter中使用。同时提醒用户可能遇到的依赖问题，比如需要安装特定版本的库，或者编译时的注意事项。可能的问题包括版本冲突、依赖缺失，或者安装后导入错误。需要给出解决方案，比如使用虚拟环境，指定版本号，或安装额外的依赖库。例如，引用3中提到安装keras相关库和h5py，可能需要在安装TensorFlow之后进行这些步骤。最后，确保用户知道如何验证安装是否成功，比如运行import tensorflow as tf并检查版本。同时，提供相关的问题供用户进一步参考，比如如何更新环境或处理兼容性问题。</think>### 分步解答根据您的需求，以下是兼容 **Anaconda3 5.2.0 (64-bit)** 和 **Jupyter** 的 TensorFlow 安装方法： --- #### **1. 确认 Python 版本** Anaconda3 5.2.0 默认使用 Python 3.6[^2]。 TensorFlow 的版本需与 Python 3.6 兼容。建议选择 **TensorFlow 1.14.0** 或 **TensorFlow 2.0 以下的版本**。 --- #### **2. 创建独立虚拟环境（推荐）** 为避免依赖冲突，使用 Conda 创建新环境： ```bash conda create -n tf_env python=3.6 conda activate tf_env ``` --- #### **3. 安装 TensorFlow** **方法一：通过 Conda 安装（优先）** ```bash conda install tensorflow=1.14.0 ``` **方法二：通过 Pip 安装** ```bash pip install tensorflow==1.14.0 ``` > 注：若安装后出现 `keras_processing` 缺失问题，需手动安装依赖[^3]： > ```bash > pip install keras_applications==1.0.4 --no-deps > pip install keras_preprocessing==1.0.2 --no-deps > pip install h5py==2.8.0 > ``` --- #### **4. 验证安装** 启动 Python 解释器，运行： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出 1.14.0 ``` --- #### **5. 集成到 Jupyter** 在虚拟环境中安装 Jupyter： ```bash conda install jupyter ``` 启动 Jupyter： ```bash jupyter notebook ``` 在 Notebook 中测试 TensorFlow 是否可导入。 --- ### 常见问题解决 - **编译问题**：若需从源码编译，需安装 CMake 和 Visual Studio 2015 工具集[^1][^4]。 - **依赖缺失**：安装 OpenCV 或其他库时，需补充系统依赖[^5]。 ---