Windows10+Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3.4安装配置

简介: Windows10+Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3.4安装配置

环境

win10(64bit)+Anaconda3(python3.6.5)

下载opencv_python

image.png

执行下面命令安装opencv3.4.3:

pip install opencv_python-3.4.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl

测试

#!/usr/bin/python3
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
receptor_img = cv2.imread("protein.jpg")
plt.imshow(receptor_img)

image.png

目录
相关文章
|
4月前
|
计算机视觉 Windows Python
windows下使用python + opencv读取含有中文路径的图片 和 把图片数据保存到含有中文的路径下
在Windows系统中,直接使用`cv2.imread()`和`cv2.imwrite()`处理含中文路径的图像文件时会遇到问题。读取时会返回空数据,保存时则无法正确保存至目标目录。为解决这些问题,可以使用`cv2.imdecode()`结合`np.fromfile()`来读取图像,并使用`cv2.imencode()`结合`tofile()`方法来保存图像至含中文的路径。这种方法有效避免了路径编码问题,确保图像处理流程顺畅进行。
425 1
|
1月前
|
存储 负载均衡 Java
如何配置Windows主机MPIO多路径访问存储系统
Windows主机多路径(MPIO)是一种技术,用于在客户端计算机上配置多个路径到存储设备,以提高数据访问的可靠性和性能。本文以Windows2012 R2版本为例介绍如何在客户端主机和存储系统配置多路径访问。
93 13
如何配置Windows主机MPIO多路径访问存储系统
|
1月前
|
Dart 搜索推荐 IDE
Windows下Zed编辑器配置Dart环境
本文介绍了Dart编程语言及其主要框架Flutter的优势,并推荐使用轻量级编辑器Zed进行Dart开发。详细步骤包括Dart环境的安装与配置,Zed编辑器的安装与个性化设置,以及如何在Zed中编写并运行Dart的HelloWorld程序。通过自定义任务实现Dart文件的快速运行,提高了开发效率。
|
1月前
|
监控 安全 网络安全
Windows Server管理:配置与管理技巧
Windows Server管理:配置与管理技巧
79 3
|
2月前
|
计算机视觉 Python
python利用pyqt5和opencv打开电脑摄像头并进行拍照
本项目使用Python的PyQt5和OpenCV库实现了一个简单的摄像头应用。用户可以通过界面按钮打开或关闭摄像头,并实时预览视频流。点击“拍照”按钮可以捕捉当前画面并保存为图片文件。该应用适用于简单的图像采集和处理任务。
155 0
python利用pyqt5和opencv打开电脑摄像头并进行拍照
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
【Python篇】Python + OpenCV 全面实战:解锁图像处理与视觉智能的核心技能
【Python篇】Python + OpenCV 全面实战:解锁图像处理与视觉智能的核心技能
104 2
|
2月前
|
弹性计算 关系型数据库 数据安全/隐私保护
阿里云国际版如何配置Windows服务器的虚拟内存
阿里云国际版如何配置Windows服务器的虚拟内存
|
4月前
|
存储 编解码 API
python多种方法压缩图片,opencv、PIL、tinypng、pngquant压缩图片
python多种方法压缩图片,opencv、PIL、tinypng、pngquant压缩图片
330 1
|
4月前
|
算法 定位技术 vr&ar
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
700 0
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
|
3月前
|
Linux 开发者 Python
从Windows到Linux,Python系统调用如何让代码飞翔🚀
【9月更文挑战第10天】在编程领域,跨越不同操作系统的障碍是常见挑战。Python凭借其“编写一次,到处运行”的理念,显著简化了这一过程。通过os、subprocess、shutil等标准库模块,Python提供了统一的接口,自动处理底层差异,使代码在Windows和Linux上无缝运行。例如,`open`函数在不同系统中以相同方式操作文件,而`subprocess`模块则能一致地执行系统命令。此外,第三方库如psutil进一步增强了跨平台能力,使开发者能够轻松编写高效且易维护的代码。借助Python的强大系统调用功能,跨平台编程变得简单高效。
61 0
下一篇
DataWorks