Python2.7 中使用64位OpenCV 3.2

本文详细介绍如何在Python环境中配置OpenCV,包括Python版本选择、依赖库安装、Anaconda使用及opencv_contrib模块集成等关键步骤。

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因为要做毕设,图像处理 考虑使用OpenCV,opencv中的很多函数直接可以拿来用,但使用C++的opencv虽然效率高,但不是很方便。最后发现opencv有python的版本,最终决定用python语言编写opencv的程序。

1.当前在opencv中,不管使用opencv那个版本,python只能使用2.7.x   ,要利用python写opencv还要有一个东西 Numpy,因为所有的opencv数组结构都被转化为Numpy的数组。

下载   Python-2.7.x                                Numpy                      Matplotlib(可选)              opencv3.x.x


我要安装的是64位的opencv     但是Numpy    没有64位的    只有32位。


最终为了不造成很多麻烦      下载了Anaconda      它是一种集成好的python。



下载完成之后    安装 Anaconda        安装   Numpy       都直接点下一步  。将 下载的opencv解压到 电脑硬盘上。



Anaconda 如果安装时选择  所有人可用的话    路径为


上图就是python的安装位置。



将python和opencv连接      将解压的opencv路径下的E:\opencv\build\python\2.7\x64文件夹下的cv2.pyd复制到C:\ProgramData\Anaconda2\Lib\site-packages中。


复制完成后   打开Python的IDLE     输入



如果  也是以上 结果  成功。

以上方法  为最简单的方法。

敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打敲打

但是opencv 3.2.0将很多功能 如SURF,face,sift 等很多功能放到opencv_contrib中。这需要另行下载  安装。上面安装opencv,python的方法就不适用了!!!


首选 下载opencv_contrib压缩包,并解压到硬盘。

敲打

下载 cmake,并安装   运行如图


source code 一栏  选择  刚才下载的64位opencv3.2.0解压的路径如:E:\opencv\sources

build the binaries 一栏  选择要将opencv编译生成的路径(自己建立)如:E:\win_opencv\build


选择完成后点Configure 出现:


如果是VS2015   选Studio 14     以此类推  因为下载的opencv为64位  所以编译选择64位,Win64.  点Finish。等待Configure完成。完成后如图:


在 红色区域  可以配置opencv,首先将ENABLE_SOLUTION_FOLDERS对钩去掉,因为不支持VS。



下面  配置Python,如图:


最后 寻找    OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH       ,在其中填写opencv_contrib的路径。配置完成后   点击 Genrate.



Generate完成后   在生成的文件夹中 利用VS打开OpenCV.sln





如上图 右键点击 ALL_BUILD点击生成。

生成完毕后 右键点击INSTALL 点击生成。生成完成后 opencv python 编译成功。



最后在 我的电脑---->属性---->高级系统设置----->环境变量 path 中添加生成的opencv路径。

(生成的OpenCV在生成的工程中的install文件夹中)






至此 python opencv 配置就完成了 打开VS 新建 python 工程 就可以写程序。





如果 要写 opencv C++程序 还要 在 VS中配置库和头文件。

可以参考http://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.html

### 安装 OpenCV 3.2 on Ubuntu #### 卸载现有 OpenCV 版本 为了确保旧版本不会干扰新版本的安装,建议先完全移除现有的 OpenCV 库。 ```bash sudo apt-get purge `dpkg -l | grep opencv | awk '{print $2}'` sudo apt-get autoremove sudo apt-get update ``` #### 安装必要的依赖项 在编译之前,需要安装一系列用于构建 OpenCV 的工具和库: ```bash sudo apt-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-22-dev libjasper1 libjasper-dev ffmpeg[^3] ``` #### 下载并解压源码包 可以从 GitHub 上获取特定版本的 OpenCV 源代码。对于 OpenCV 3.2: ```bash cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 3.2.0 git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b 3.2.0 ``` #### 编译配置 创建一个新的目录来存放编译文件,并运行 CMake 来设置编译选项: ```bash mkdir ~/opencv/build && cd ~/opencv/build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules .. ``` #### 开始编译过程 一旦完成上述步骤,则可以开始实际的编译工作: ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 这将会把 OpenCV 3.2 安装到系统的默认置 `/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so`. #### 验证安装成功与否 可以通过 Python 解释器验证是否能够正常导入 cv2 模块: ```python import sys sys.path.append('/usr/local/lib/python2.7/dist-packages') import cv2 print(cv2.__version__) ``` 如果一切顺利的话,应该会看到输出 "3.2.x".
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