手把手带你配置win10下Anaconda(python)+opencv+pycharm环境

本文详细介绍了如何在Windows 10上安装和配置Anaconda、OpenCV和PyCharm,包括解决环境配置过程中遇到的问题,如路径隐藏、环境变量设置等,旨在帮助初学者顺利搭建计算机视觉开发环境。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

win10下Anaconda(python)+opencv+pycharm环境配置

  很多小伙伴在刚刚接触计算机视觉时,常常会用到opencv工具包,但是在配置环境的时候回出现很多坑,因此写了这篇文章,记录一下我的环境配置过程。
  本文用于配置Anaconda(python)+opencv+pycharm环境。
                              _by 依雪观天澜

环境配置前先对用到的相关软件进行介绍。

Python:python代码解释器,用于编译.py代码,python可以单独安装,本次环境配置目的用于解决计算机视觉处理问题,因此选用安装Anaconda,Anaconda中包含python.exe以及常用的工具包。
Opencv:包含大量的图像处理工具,需要配置相关环境。
Pycharm:python代码常用的IDE,python开发常用工具。
注:在配置python+opencv+pycharm中,版本兼容性相对较强,没有特定的版本配合要求,可以根据自己的需求选择合适的版本。

本文示范安装版本如下:

软件名称 安装包名称 版本号
Anaconda Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64 Python默认版本3.8
opencv opencv-4.1.1-vc14_vc15 opencv-4.1.1
pycharm pycharm-professional-2020.2.1 professional

安装包示意图
上述软件下载传送门:
Anaconda  https://www.anaconda.com/products/individual
opencv   https://opencv.org/releases/
pycharm  https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

1. Anaconda的安装

1.双击打开Anaconda安装包;
图1
2.想安装必然next;

### YOLOv8 环境配置教程 #### 工具准备 为了顺利配置YOLOv8环境,在开始之前需准备好必要的工具。对于Windows操作系统而言,推荐使用Anaconda作为Python环境管理器[^2]。Anaconda不仅能够创建独立的虚拟环境以避免不同项目间的依赖冲突,还提供了便捷的包管理和集成开发环境支持。 #### 安装 AnacondaPyCharm 确保已下载并安装最新版本的Anaconda以及PyCharm社区版或专业版。通过Anaconda Navigator启动PyCharm,并设置好关联的解释器路径以便后续操作。 #### 创建 Conda 虚拟环境 打开命令提示符窗口(建议以管理员身份运行),输入如下指令来新建一个名为`yolov8_env`的新Conda环境: ```bash conda create --name yolov8_env python=3.10 ``` 激活该环境后继续执行下面的操作: ```bash conda activate yolov8_env ``` #### 安装必备库 进入新创建的环境中,按照官方文档指示依次安装所需的Python库和其他依赖项。这里特别需要注意的是OpenCV、NumPy等基础科学计算库的支持情况。可以利用pip或者conda两种方式完成这些第三方模块的部署工作。 ```bash pip install ultralytics==8.0.20 # 特定于YOLOv8框架的核心组件 pip install opencv-python # 图像处理所需的基础库之一 pip install numpy # 科学计算常用库 ``` #### 下载预训练模型权重文件 访问Ultralytics官方网站获取最新的YOLOv8预训练模型参数文件(.pt),将其放置在一个易于访问的位置备用。此步骤并非强制性的,但对于初次使用者来说可以帮助快速验证整个流程是否正常运作。 #### 配置 PyCharm 开发环境 回到PyCharm界面内,选择File -> Settings -> Project:...-> Python Interpreter, 添加刚刚建立好的Conda Environment作为当前项目的默认解析器。接着导入本地克隆下来的GitHub仓库代码至IDE中进行编辑调试。 #### 测试与验证 编写简单的测试脚本调用上述提到过的`.pt`格式的预训练模型来进行目标检测任务尝试。如果一切顺利的话,则证明已经成功搭建起了基于Windows平台下的YOLOv8开发环境。 #### 文件传输 (可选) 如果有额外需求比如将最终成果打包上传到远程服务器上做进一步分析展示等工作时,可能需要用到SCP/SFTP协议把生成的结果拷贝过去指定位置如Docker容器内的特定目录下[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值