Windows7在Eclipse中配置Python2.7+OpenCV

本文详细介绍了如何搭建Python开发环境,包括JDK、Eclipse、Python及PyDev的安装配置过程。此外,还提供了OpenCV和NumPy的安装步骤,并通过一个简单的图像显示例子验证了配置的成功。

1.从http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-7u2-download-1377129.html下载jdk-7u2-windows-i586.exe,安装到D:\ProgramFiles\Java,

并将D:\ProgramFiles\Java\jdk1.7.0_02\bin添加到环境变量中;

2. 从http://www.eclipse.org/downloads/下载Eclipse Classic版本并解压缩;

3. 从http://www.python.org/下载python-2.7.3.msi安装到D:\Python27目录下,并将D:\Python27添加到环境变量Path中;

4. 从https://sourceforge.net/projects/pydev/files/下载PyDev2.7.1,解压缩,生成features和plugins两个文件夹;

5. 将PyDev2.7.1/features和PyDev2.7.1/plugins两个文件夹拷贝到eclipse/dropins文件夹下,重启Eclipse;

7. 将PyDev2.7.1/features里的内容拷贝到eclipse/features文件夹下,将PyDev2.7.1/plugins里的内容拷贝到eclipse/plugins文件夹下;

8. 重启eclipse,

Window-->Preferences-->PyDev-->Editor-->Interpreter–Python:点击New…,Interpreter Name:Python2.7.1,Interpreter Executable: D:\Python27\python.exe,点击OK,弹出Selection needed对话框-->Select All,点击OK,点击OK;

9. 测试是否搭建正确:File-->New-->Project…-->选择PyDev下的PyDev Project-->Next,Project name:TestPython, Project type:Python,Grammar Version:2.7, Interpreter:Python2.7.1,选中Create ‘src’ folder and add it to thePYTHONPATH,点击Finish;

10. 选中TestPython,右键单击-->New-->Other…-->选中Pydev下的PyDev &Module-->Next-->Name:Test-->Finish;输入一条语句: print “hello world!” ,点击Run-->Run As-->Python Run,正确运行,配置成功;

11.下载安装OpenCV2.3.1:

http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/7288079;

12.从https://sourceforge.net/projects/numpy/下载numpy-1.6.2-win32-superpack-python2.7安装;

13.    将OpenCV2.3.1文件夹下build-->python-->2.7文件夹下的所有文件复制到D:\Python27\Lib\site-packages中,双击D:\soft\OpenCV2.3.1\opencv\samples\python文件夹下的drawing.py文件,如果能够正确运行,说明配置正确;

14、最终测试:在Test.py文件中输入以下语句,运行正确。

#show an image

 

print"cinterface"

 

import cv2.cvas cv

 

im = cv.LoadImage("E:\\Python\\1.jpg")

cv.NamedWindow("Source") 

cv.ShowImage("Source", im) 

cv.WaitKey(0)

 

print"c++interface"

 

import cv2

 

im = cv2.imread("E:\\Python\\1.jpg")

cv2.namedWindow("Source")

cv2.imshow("Source", im)

cv2.waitKey(0)

 

参考文献:

1、 http://www.ourunix.org/post/320.html

2、 http://pydev.org/manual_101_install.html

3、 http://www.linuxso.com/linuxbiancheng/10600.htmll

4、 http://www.cnblogs.com/huzhiwei/archive/2012/09/07/2674676.html

5、 http://www.cr173.com/html/7367_1.html

 

原文链接:http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/8187446#comments

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ddhdd/p/8386209.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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