opencv和numpy的安装

博主因学姐要求切割图片,需安装opencv和numpy。结合自身经验和网上资料,介绍了在Python 3.7.3专业版中用pip安装opencv和numpy的方法,还给出了另一种numpy安装途径。同时分享了在PyCharm中导入模块报错的解决办法。

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  近日,学姐让我们切割图片,查了一下资料,发现我需要安装opencv和numpy。但是在安装过程中却出现了很多小问题,我在此结合自和自己的安装经验和网上查找的资料,做一个笔记。

1.opencv的安装

  我的python版本是3.7.3专业版,安装的时候也安装了pip。所以这里我用pip安装opencv。进入python的安装目录下的Scripts中,按住shift键同时鼠标右击,找到PowerShell。点进去,然后执行命令:pip install opencv-python。之后等待下载安装。当出现Successfully....时,表明安装成功。

  

2.numpy的安装

  numpy的安装过程和opencv一致。我用的两个方法都可以。

  (1)进入python安装目录下的Scripts中,按住shift+右键,进入Powershell,执行命令:

pip install numpy

  当出现Successfully...时,表明安装成功。

  (2)打开网址:https://pypi.python.org/pypi/numpy。下载对应你的python版本的opencv版本,我这里下载的版本如图。

  将下载文件放到python安装目录下的Scripts中,然后打开cmd,执行代码:

pip3.7 install E:\Python\Install\Scripts\numpy-1.16.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl

  请注意:pip3.7中的3.7是版本号,可以看得到。路径需要自己改。

  当显示Successfully...时,表明安装成功。

3.我遇到的问题

  当我在PyCharm中import cv2和import numpy时,提示我没有这个模块:no module named cv2,no module named numpy。找了很多资料,最后只需这样做。

  (1)打开PyCharm,点开settings。

  (2)找到Project Interpreter,我们可以看到图片中有两个python,第一个是默认的,我们需要添加第二个,即我们安装的那一个。我们先点击showall,下面会显示我们的一些模块。

  (3)点击添加

  (4)点选Existing enviroment,添加我们安装的python目录下的python.exe即可。大功告成。

参考:

  https://blog.youkuaiyun.com/chengzihe_lu/article/details/79639804

  https://blog.youkuaiyun.com/u011321546/article/details/79499598

  https://www.cnblogs.com/cysblog/p/7675713.html

转载于:https://www.cnblogs.com/missdx/p/11052694.html

### 安装 Polanalyser 及其与 OpenCV NumPy 的集成 #### 一、安装 Polanalyser 为了充分利用 Polanalyser 提供的功能并将其与其他库如 OpenCV NumPy 结合使用,建议按照官方 GitHub 仓库中的说明进行操作[^1]。 可以通过 Python 包管理器 `pip` 来安装 Polanalyser: ```bash pip install polanalyser ``` 如果希望从源码编译最新版本,则可以克隆 GitHub 仓库后执行本地构建过程。这通常适用于想要参与开发或测试新功能的情况。 #### 二、准备环境依赖项 考虑到 Polanalyser 主要用于处理图像数据,在实际项目中经常需要配合其他计算机视觉数值计算库共同工作。因此除了 Polanalyser 外还需要确保环境中已正确配置了如下两个重要组件——OpenCV NumPy: - **NumPy**: 这是一个广泛应用于科学计算领域的基础包,提供了多维数组对象以及各种派生对象(如掩膜数组、矩阵)。对于大多数涉及大量数值运算的任务来说几乎是必不可少的选择。 - **OpenCV (cv2)**: 开源计算机视觉库之一,支持多种编程语言接口,并拥有丰富的图像处理函数集合。它能够读取、写入不同格式的图片文件,同时也具备强大的视频捕捉能力。 这两个软件包同样可通过 pip 工具轻松获取: ```bash pip install numpy opencv-python-headless ``` 这里选择了无图形界面版 (`opencv-python-headless`) ,因为它更适合服务器端部署场景而不必担心 GUI 组件带来的额外开销;当然也可以根据具体需求选择完整的 OpenCV 发行版。 #### 三、编写代码实现集成功能 下面给出一段简单示例来展示如何加载一幅偏振图并通过调用 Polanalyser API 获取 Stokes 参数向量,最后利用 Matplotlib 将结果可视化出来。此过程中会涉及到上述提到的所有三方库的合作。 ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import polanalyser # 加载原始 RGB 图像作为输入样本 image_path = 'path/to/your/image.png' img_bgr = cv2.imread(image_path) # 转换颜色空间至灰度模式以便后续处理 gray_img = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Polanalyser 计算斯托克斯参数 stokes_vector = polanalyser.calculate_stokes(gray_img) # 显示原图及其对应的 DoLP 分布情况 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(stokes_vector['dolp'], cmap='hot'), plt.colorbar(), plt.title('DoLP Distribution') plt.axis('off') plt.show() ``` 通过这段脚本可以看到,Polanalyser 不仅简化了极化成像数据分析流程,而且很容易与其他流行的 CV/Numpy 库无缝衔接起来,从而满足更复杂的科研技术应用场景下的要求。
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