记录Anaconda环境下使用pip安装Opencv4

1.激活环境

source activate *******

2.安装pip(直接使用pip安装opencv,默认安装的目录不在环境中,先激活环境在环境中用conda安装pip)

conda install pip

报错:EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment.

修改权限:进入Anaconda3文件目录修改权限

sudo chown -R username Anaconda3

再次安装pip

conda install pip

3.安装opencv

pip install opencv-python==******(版本)

4.测试

 

为了在Linux系统中安装OpenCV并配置相关的依赖环境,我们可以通过Anaconda这一科学计算平台来简化整个过程。首先,需要激活一个预先配置好的TensorFlow环境,以便安装OpenCV。假设你已经根据推荐资料更换了pip源,那么接下来可以按照以下步骤进行: 参考资源链接:[Linux下Anaconda安装OpenCV教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3xp8bdhn3b?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 激活TensorFlow环境: ```bash source activate tensorflow ``` 2. 使用conda安装OpenCV: ```bash conda install opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2 ``` 注意版本号应根据实际发布的最新版本进行调整。 3. 安装依赖的NumPy库(如果尚未安装): ```bash pip install numpy -i *** ``` 安装过程中,确保你有稳定的网络连接和适当的权限。在某些情况下,可能需要重启Python解释器以使安装的库生效。 通过以上步骤,你将在Linux下的Anaconda环境中成功设置好OpenCV及其依赖库,为后续的计算机视觉项目打下坚实的基础。如果你希望更深入了解condapip使用Anaconda环境管理以及OpenCV的高级配置,可以参考《Linux下Anaconda安装OpenCV教程》。这份资料不仅介绍了安装步骤,还提供了环境配置的背景知识和解决常见问题的方法,帮助你在使用Anaconda进行项目开发时更加得心应手。 参考资源链接:[Linux下Anaconda安装OpenCV教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3xp8bdhn3b?spm=1055.2569.3001.10343)
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