win7系统下配置openCV python环境附加 numpy +scipy安装

本文详细介绍了在Win7 64位系统中,如何配置Python2.7环境,安装OpenCV2.4.9、numpy和scipy的步骤。包括OpenCV的下载、安装、环境变量配置,Python的安装及环境变量配置,以及numpy和scipy的安装过程。最后展示了成功运行OpenCV自带example的效果。

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最近在学习CMT跟踪算法的时候,遇到了一点小困难,就是作者的源码是python写的openCV程序,作为半路出道的小白,不得不想办法将程序运行起来。在网上查找到的资源大多不够详细,所以特地写这篇博客,分享一下,win7系统下,如何配置python写的openCV程序环境,因为CMT算法用到了numpy和scipy,这里一并说明这两个扩展程序的安装。

我的电脑是win7 64位,openCV是2.4.9,python是2.7.8,numpy和scipy都是2.7 64位。如果你的电脑是32位,软件是其他版本也不同,也不要担心,我会详细的说明。若文中有纰漏请读者指正,有问题请留言或者发我邮箱,thanks。

第一步:安装openCV

1.官网下载:点击打开链接,官网上有所有的openCV版本,找到你想要的版本和系统,点击之后,会弹出一个新的页面,不需要任何操作,便会自动下载。注明:这里没有32位和64位区别,安装程序会根据你的电脑系统自动选择安装32位还是64位的版本。如图中所示:



<think> 我们被要求安装以下Python库:opencv-python, numpy, librosa, matplotlib, scipy, tk。 根据引用内容,我们可以使用pip进行安装。需要注意的是,tk库通常随Python标准库安装,但在某些系统上可能需要额外安装。 另外,librosa库依赖于一些音频处理库(如librosa依赖的soundfile, audioread等),可能需要系统级的依赖。 安装步骤: 1. 确保已经安装Python和pip。可以通过以下命令检查: python --version pip --version 2. 使用pip安装每个库。一般情况下,在命令行(终端)中执行以下命令: pip install opencv-python pip install numpy pip install librosa pip install matplotlib pip install scipy 3. 关于tkinter(即tk库): 在Windows和macOS上,tkinter通常随Python安装一起提供。 在Linux上,可能需要单独安装。例如,在Ubuntu/Debian上,可以使用: sudo apt-get install python3-tk 4. 注意:librosa库在安装过程中可能会遇到系统依赖问题。在Linux上,需要安装一些音频开发库。例如,在Ubuntu/Debian上,可以使用以下命令安装依赖: sudo apt-get install libsndfile1 5. 如果遇到安装问题,可以尝试使用虚拟环境(如引用[2]中提到的virtualenv)来隔离环境,避免版本冲突。 6. 在Windows上,如果安装某些库(如scipynumpy)遇到问题,可以考虑下载预编译的whl文件安装(如引用[3]中所示),但通常pip会自动处理。 总结安装命令(在已具备Python和pip的环境中): pip install opencv-python numpy librosa matplotlib scipy 对于tkinter,如果运行程序时提示缺失,再按上述步骤3安装。 注意:由于librosa依赖的库较多,如果安装过程中出现问题,请根据错误信息安装相应的系统依赖。 下面给出各操作系统安装指南: </think> # 安装 opencv-pythonnumpy、librosa、matplotlib、scipy 和 tk 依赖库指南 以下是完整的安装指南,涵盖了Windows、Linux和macOS三大操作系统: ## 通用安装方法 ### Windows 系统安装 ```powershell # 1. 安装核心科学计算库 pip install numpy scipy matplotlib # 2. 安装计算机视觉库 pip install opencv-python # 3. 安装音频处理库 pip install librosa # 4. 安装图形界面库 pip install tk ``` ### macOS 系统安装 ```bash # 推荐先安装Homebrew包管理器 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # 安装Python科学计算库 pip3 install numpy scipy matplotlib # 安装计算机视觉库 pip3 install opencv-python # 安装音频处理库 pip3 install librosa # 安装图形界面库(macOS通常自带tk) ``` ### Linux 系统安装 ```bash # 更新包管理器 sudo apt update # Ubuntu/Debian sudo yum update # CentOS/RHEL # 安装系统依赖 sudo apt install python3-pip libsndfile1 ffmpeg tk-dev # Ubuntu/Debian sudo yum install python3-pip libsndfile ffmpeg tk-devel # CentOS/RHEL # 安装Python库 pip3 install numpy scipy matplotlib opencv-python librosa ``` ## 安装验证方法 ```python # 创建测试脚本 test_install.py import cv2 import numpy as np import librosa import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal import tkinter as tk print("所有库安装成功!") print(f"OpenCV版本: {cv2.__version__}") print(f"NumPy版本: {np.__version__}") print(f"Librosa版本: {librosa.__version__}") # 运行测试脚本 python test_install.py ``` ## 常见问题解决方案 1. **安装librosa失败**: - 确保安装了FFmpeg:`sudo apt install ffmpeg` (Linux) 或从[FFmpeg官网](https://ffmpeg.org/)下载安装 - 安装系统依赖:`sudo apt install libsndfile1-dev` (Linux) 2. **OpenCV无法导入**: ```bash # 尝试重新安装 pip uninstall opencv-python opencv-python-headless pip install opencv-python ``` 3. **Matplotlib中文显示问题**: ```python # 在代码中添加 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei'] # Linux plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 ``` 4. **权限问题**: ```bash # 使用虚拟环境避免权限问题 python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/macOS myenv\Scripts\activate # Windows pip install [包名] ``` ## 虚拟环境安装(推荐) ```bash # 1. 创建虚拟环境 python -m venv video_analysis_env # 2. 激活环境 source video_analysis_env/bin/activate # Linux/macOS video_analysis_env\Scripts\activate # Windows # 3. 安装所有依赖 pip install opencv-python numpy librosa matplotlib scipy ``` ## 安装注意事项 1. **版本兼容性**: - Python建议使用3.7+版本 - 保持库的最新版本:`pip install --upgrade [包名]` - 对于生产环境,固定版本:`pip freeze > requirements.txt` 2. **系统依赖**: - Windows:安装[Visual C++ Redistributable](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe) - macOS:安装Xcode命令行工具:`xcode-select --install` - Linux:确保安装开发工具包:`sudo apt install build-essential` 3. **加速安装**: ```bash # 使用国内镜像源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [包名] # 或永久配置镜像源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 4. **Librosa特殊依赖**: ```bash # Linux额外安装 sudo apt-get install libav-tools libavcodec-extra # macOS额外安装 brew install ffmpeg ``` 这些安装步骤涵盖了所有必要库的安装方法,适用于视频分析、科学计算和GUI开发等场景[^1][^2][^3]。
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