opencv环境搭建-python

简介: 本文介绍了如何在Python环境中安装OpenCV库及其相关扩展库,包括numpy和matplotlib,并提供了基础的图像读取和显示代码示例,同时强调了使用Python虚拟环境的重要性和基本操作。

最近遇到了一些图像处理的需求,所以需要学习一下opencv,来记录一下我的学习历程。

  1. 安装numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  numpy
  1. 安装matplotlib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  matplotlib
  1. 安装opencv
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  opencv-python

扩展库

pip install opencv-python==3.4.2.17
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17
  1. 安装jupyter
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  jupyter notebook

基础环境搭建完毕,使用opencv来牛刀小试一把!(读取显示一张图片)

import cv2 as cv
import numpy as np

src_img = cv.imread("./ikun.jpg")
cv.imshow("ikun",src_img)
cv.waitKey(0)
cv.destoryAllWindows()

image.png

虚拟环境:使用Python虚拟环境很重要,它可以确保项目的隔离性、可维护性和稳定性。无论是在Web开发、数据科学、机器学习还是其他领域,使用虚拟环境都是一个有益的最佳实践。

  1. 隔离项目依赖,避免全局影响
  2. 易于复制和安装或共享项目
  3. 利于项目兼容性测试
python -m venv cv # 创建虚拟环境,名为cv

.\cv\Scripts\activate  # 激活虚拟环境 

deactivate # 退出虚拟环境

rm -r cv # 删除虚拟环境
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