ubuntu 下 tensorflow虚拟环境下安装opencv

本文介绍如何在已安装Anaconda和TensorFlow的Ubuntu环境中轻松安装OpenCV。只需激活TensorFlow环境并使用pip安装opencv-python即可。
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在ubuntu下,若已经安装好anaconda和tensorflow,则安装opencv特别简单。

在命令行输入:

source activate tensorflow

pip install opencv-python

很简单就安好了。


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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>我们正在Ubuntu系统上安装Anaconda虚拟环境,并在其中安装DeepFace库。以下是详细步骤: 1. **下载Anaconda安装脚本**: 前往Anaconda官方网站获取最新的Linux安装脚本链接,通常是一个.sh文件。我们可以使用`wget`命令下载。 2. **运行安装脚本**: 使用`bash`命令运行下载的脚本,按照提示进行安装安装过程中需要同意许可协议并确认安装路径(默认安装在用户主目录下的`anaconda3`文件夹)。 3. **初始化conda**: 安装完成后,初始化conda以便在shell中使用conda命令。 4. **创建虚拟环境**: 使用conda创建一个新的虚拟环境,例如命名为`deepface_env`,并指定Python版本(DeepFace要求Python>=3.5,建议使用3.7以上)。 5. **激活虚拟环境**。 6. **安装DeepFace**: 在激活的虚拟环境中,使用pip安装DeepFace包。 7. **验证安装**: 启动Python解释器,尝试导入DeepFace验证是否安装成功。 下面我们详细展开每个步骤。 ### 步骤1:下载Anaconda安装脚本 打开终端,执行以下命令下载Anaconda安装脚本(这里以Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh为例,实际请替换为最新版本链接): ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh ``` ### 步骤2:运行安装脚本 运行脚本并按照提示安装: ```bash bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh ``` 安装过程中,会提示阅读许可协议,按回车键继续,然后输入`yes`同意协议。接着会提示安装路径,一般按回车使用默认路径即可。最后,会询问是否初始化conda,输入`yes`。 ### 步骤3:初始化conda 安装脚本通常会提示是否初始化conda,如果已经选择了`yes`,则不需要额外操作。否则,关闭并重新打开终端,或者手动执行以下命令使conda生效: ```bash source ~/.bashrc ``` ### 步骤4:创建虚拟环境 创建一个名为`deepface_env`的虚拟环境,并指定Python版本(例如3.8): ```bash conda create --name deepface_env python=3.8 ``` ### 步骤5:激活虚拟环境 激活新创建的环境: ```bash conda activate deepface_env ``` ### 步骤6:安装DeepFace 在激活的虚拟环境中,使用pip安装DeepFace: ```bash pip install deepface ``` ### 步骤7:验证安装虚拟环境中启动Python解释器,导入DeepFace: ```bash python -c "from deepface import DeepFace; print('DeepFace安装成功!')" ``` 如果没有报错,则安装成功。 ### 注意事项 - 如果安装过程中遇到权限问题,可以尝试使用`sudo`运行安装脚本,但通常不建议,因为Anaconda安装在用户目录下不需要root权限。 - 如果下载速度慢,可以考虑更换Anaconda的镜像源(如清华源)或使用代理。 - DeepFace依赖的库较多,安装可能需要一些时间。 §§相关问题§§ 1. 如何配置Anaconda的镜像源加速下载? 2. 在虚拟环境安装DeepFace时遇到依赖冲突怎么办? 3. 如何使用DeepFace进行人脸识别? </think>### Ubuntu系统下安装Anaconda虚拟环境及DeepFace的详细流程 #### 1. 安装Anaconda 1. **下载Anaconda安装脚本**: ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. **运行安装脚本**: ```bash bash Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 按`Enter`阅读许可协议,输入`yes`同意 - 使用默认安装路径(`/home/用户名/anaconda3`) - 安装完成后输入`yes`初始化conda 3. **激活conda环境**: ```bash source ~/.bashrc ``` 4. **验证安装**: ```bash conda --version ``` #### 2. 创建虚拟环境 1. **创建Python 3.8环境**(DeepFace推荐版本): ```bash conda create --name deepface_env python=3.8 ``` 2. **激活虚拟环境**: ```bash conda activate deepface_env ``` #### 3. 安装DeepFace及相关依赖 1. **安装DeepFace**: ```bash pip install deepface ``` 2. **安装依赖库**: ```bash pip install opencv-python tensorflow keras pandas matplotlib ``` 3. **安装GPU支持**(可选,需NVIDIA显卡): ```bash conda install -c anaconda cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 pip uninstall tensorflow pip install tensorflow-gpu ``` #### 4. 验证安装 1. **启动Python解释器**: ```bash python ``` 2. **测试导入库**: ```python from deepface import DeepFace import cv2 print("DeepFace版本:", DeepFace.__version__) ``` #### 5. 测试人脸识别(示例代码) 创建`test_face.py`文件: ```python from deepface import DeepFace # 人脸验证 result = DeepFace.verify( img1_path="img1.jpg", img2_path="img2.jpg", model_name="VGG-Face", detector_backend="opencv" ) print("验证结果:", result) # 人脸分析 analysis = DeepFace.analyze( img_path="img.jpg", actions=['age', 'gender', 'emotion'] ) print("分析结果:", analysis) ``` #### 常见问题解决 1. **OpenCV错误**: ```bash sudo apt install libgl1-mesa-glx ``` 2. **缺少依赖库**: ```bash sudo apt install build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev ``` 3. **环境恢复**: ```bash conda env export > environment.yml # 导出环境 conda env create -f environment.yml # 恢复环境 ``` ### 注意事项 1. Anaconda默认安装会占用约3GB空间,建议确保至少有5GB可用空间 2. DeepFace首次运行会自动下载预训练模型(约500MB) 3. 使用GPU加速需安装NVIDIA驱动和CUDA工具包[^1]
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