利用anaconda2 或者 anaconda3来配置使用opencv3 (IDE 为PyCharm)

本文详细介绍了如何从官网下载并安装Anaconda的不同版本,包括环境变量的配置方法,并演示了如何通过conda环境安装特定版本的OpenCV,以及如何在PyCharm中设置解释器。

官网进行下载Anaconda (选择合适的版本进行下载): https://www.anaconda.com/download/


其实两个 .exe 文件 都可以进行下载(为安装包),安装在不同的文件目录下,也可以安装在 同一个目录下(可以搜索词条 anaconda2和3共存 两者是可以进行切换的)。安装过程中如果不想手动配置环境变量,可以直接选中(如下图)


手动配置(我将其安装在D盘内):D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin;

然后在打开 cmd 键入 python --version 查看python 版本 Anaconda3 :为3.6 Anaconda2 为 2.7


即为配置成功。

安装Opencv (这里我选择 3 选择2的话,尽量选择 2.4+的版本,较为稳定,库比较多)

下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

选择:

  • opencv_python‑3.4.1+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 
  • 其中 cp36 cp36m为python的版本
  • 然后cmd 键入 conda 进入conda模式下 进入 那个.whl的下载目录,进行 pip install 文件名 (这个过程很快)
  • 安装成功后,进行测试下:
  • import cv2
     img=cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/1.jpg')
    cv2.imshow('w',img) 
    cv2.waitKey(0)
  • 会出现一个图片 即为成功
  • PyCharm 下载地址: http://www.jetbrains.com/pycharm/
  • 破解: https://blog.youkuaiyun.com/u014044812/article/details/78727496(选择博主第二种破解方法)
  • 安装后  在 File-->Setting-->project 中选择那个  Python interpreter 进行选择 path:D:\anaconda3\python.exe 
  • 然后就可以了 。

### 配置 PyCharm 3.13 中的 Anaconda 支持 OpenCV 为了在 PyCharm 3.13配置 Anaconda 并使其支持 OpenCV,可以按照以下方法操作: #### 创建虚拟环境并安装依赖项 首先,在 Anaconda 的环境中创建一个新的虚拟环境,并确保该环境已正确设置 Python 版本。可以通过以下命令完成此过程: ```bash conda create -n myenv python=3.x ``` 其中 `myenv` 是新环境的名字,而 `python=3.x` 表示指定的 Python 版本。 激活刚刚创建的新环境: ```bash conda activate myenv ``` 接着,安装所需的 OpenCV 和其他必要的库。这一步非常重要,因为只有当这些库被正确安装到目标环境中时,PyCharm 才能识别它们。 ```bash pip install opencv-python[^2] pip install opencv-contrib-python ``` 上述命令分别用于安装 OpenCV 主模块以及额外的功能模块(contrib)。如果仅需基础功能,则只需执行第一条命令即可。 #### 在 PyCharm配置解释器 打开 PyCharm 项目后,进入 **File -> Settings -> Project: YourProjectName -> Python Interpreter** 页面。点击齿轮图标选择 “Add...”。 在此窗口中,选择左侧列表中的选项卡为 **Conda Environment**,然后勾选右侧的单选按钮为 **Existing environment**。之后浏览至之前创建好的 Conda 环境路径下的 Python 解释器文件位置,通常位于类似于这样的目录下: ``` C:\Users\YourUsername\Anaconda3\envs\myenv\python.exe ``` 确认无误后保存更改退出对话框。此时应该能够看到刚才添加进去的那个特定版本号显示出来作为当前项目的默认解析程序了[^3]。 #### 测试配置有效性 最后验证一下整个流程是否顺利完成。新建一个简单的测试脚本来加载图片或者摄像头视频流来观察效果如何。例如尝试运行如下代码片段看看有没有报错情况发生: ```python import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 如果没有出现任何异常提示信息的话就表明已经成功完成了全部设定工作! --- ###
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