针对于Python的OpenCV环境搭建

简介: OpenCV依赖下载OpenCV配置总结给Python搭建opencv的环境还真是略嫌麻烦,于是做下笔记,以备不时之需。OpenCV依赖opencv有些依赖,我们必须安装一下,否则接下来的opencv配置就有可能出现一些问题了。

给Python搭建opencv的环境还真是略嫌麻烦,于是做下笔记,以备不时之需。


OpenCV

依赖

opencv有些依赖,我们必须安装一下,否则接下来的opencv配置就有可能出现一些问题了。具体如下:

  • NumPy:pip install numpy 即可

  • SciPy11.0: scipy-0.11.0-win32-superpack-python2.7比较推荐,但是这个module可以不装的

下载OpenCV

下载链接。唯一需要注意的是下载对应于自己电脑操作系统的OpenCV。

配置

  • 解压 :
    OpenCV是一个自解压的文件,这里以Windows版的为例。下载下来源文件也就200多兆吧。点击opencv-2.4.13.exe,选择自己喜欢的解压路径即可。

  • 配置:
    现在回过头来看,配置的过程还不是很麻烦。可能是之前对这方面完全不了解的缘故,所以从这里也可以看出,只要肯去下功夫,没有什么是办不到的。给自己一点信心,就会多一份精彩。
    详细步骤就是将解压好的opencv文件夹下的build文件夹下的python文件夹下的cv2.pyd文件拷贝到Python的安装文件夹下的LIB文件下的site-packages文件夹下。即可!

  • 测试:
    好了,万事俱备,只欠东风了。不妨测试一下。
    图片放在了与python文件的同级目录下了

# coding:utf-8
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
#    __author__ = '郭 璞'
#    __date__ = '2016/9/5'
#    __Desc__ = 测试opencv的Python环境是否搭建成功
import cv2
image = cv2.imread(r'mine_modify.png')
cv2.imshow("MyImage",image)
cv2.waitKey(0)

结果图:
测试结果图

好了,环境搭建成功了!

总结

回顾一下,做了什么。

  • 安装了opencv
  • 安装了Python以及opencv依赖的模块numpy
  • 配置了opencv+Python的工作环境
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