《Machine learning for OpenCV》 Windows下的Anaconda+OpenCV的环境配置
来源:互联网 发布:od跳过网络验证 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 20:11
我的电脑是win7,64位的系统,而且之前因为配置caffe下载安装了一些Anaconda Python 2.7版本,OpenCV2.4.13,还有就是OpenCV3.10版本。比较乱比较杂。而《Machine learning for OpenCV》一书中要求的是:
1.带有Python3.5 及以上版本Anaconda
2.OpenCV3.1及以上版本
3.一些支持工具包
所以我把原先的Anaconda卸载了,重新安装了新的版本,而且在Anaconda环境下配置OpenCV也和直接从OpenCV官网下载.exe然后安装不一样,相信也会有读者遇到和我一样的问题。
1、下载开源书籍
首先我们可以从 这里 从Github上下载《Machine learning for OpenCV》这本书籍。
(Tips:因为Windows自带的cmd界面感不是很友好,我们还需要安装Cmder 或者Git bash 命令行工具。)
下载完名为:opencv-machine-learning-master.zip 文件我们解压可以得到以下文件内容。
opencv-machine-learning-master目录下为:
notebooks目录下为:
可以看见书的内容是ipynb格式的,不是直接电脑编辑软件打开就可以看的格式。
2、安装Anaconda
Anaconda自带了包括Numpy,Scipy,scikit-learn,Matplotlib,Jupter Notebook等工具包,我们可以从Anaconda官网
要选择Python3.6版本的,根据电脑情况选择64位还是32位。64位的。(64位的百度云盘链接为:http://pan.baidu.com/s/1mhAU3Pm 密码:z4wx)
下载完.exe文件,正常选择路径然后安装就行了。而安装后需要将两个路径加入到电脑的环境变量中去,此处我安装的路径直接就是G盘,所以要在Path中将:
1、G:\Anaconda
2、G:\Anaconda\Scripts(这个很重要,当时我就是没有添加这个,不能使用conda命令行)
(有时可能需要将电脑重启环境变量才可以生效。)
以上操作完成后,打开我们刚才下载的命令行工具,我用的是Cmder(或者直接cmd也可以)
输入:conda list
若输出为:
以上就说明我们Anaconda环境配置成功了。
3、Anaconda环境下配置OpenCV
因为我们上面配置Anaconda环境下的Python是3.6版本的,而正常在官网下载的OpenCV Windows安装包都是这种:
若直接在build\python\2.7\x64\cv2.pyd文件复制进Anaconda目录下的Lib\site-packages文件夹中,后续安装过程会有版本不匹配的报错,因为cv2.pyd是使用于Python2.7版本的。
为了方便大家下载:
百度网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1dFla7RV
密码:44um
其他版本的下载地址在 这里 大家根据自己Pythond的版本需要选择自己的版本下载即可。
此处我们下载的是名为:opencv_python-3.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
的文件,将此文件下载到Anaconda目录下的Lib\site-packages文件夹中,然后在上述路径下打开Cmder(或者是cmd)输入:
pip install opencv_python-3.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
然后执行,(安装时忘记截图了)安装成功会有类似于
...Installing collected packages: opencv-pythonSuccessfully installed opencv-python-3.2.0
的出现。此时可以在Python的编译环境中输入 import cv2
回车 不报错,则配置成功。
然后就是依次输入:
conda config --add channels conda-forge
执行完输入:
conda create -n Python3 python=3.6 --file requirements.txt
因为我们的版本是Python3.6, 而原书是Python3.5,所以这里是 python=3.6。
上面这步是最容易出问题的。
可以看见 requirements.txt 文件的内容是如下,就是一些重要工具包的名称。
而在Anaconda\pkgs文件夹下可以看见很多压缩包
在这个文件夹中有一个urls.txt的文件,打开以后其实里面就是各个需要安装包的安装地址:
以上步骤中如果那个文件下载报错,就可以在这个文件中找到相关的下载地址,手动下载再放到这个文件夹中也可以。
一切准备就绪以后,直接输入activate Python3
就可以最终配置完成了。
4、验证配置
完成上述安装后,在opencv-machine-learning-master\notebooks路径下打开Cmder,在其中输入ipython notebook(或者 jupyter notebook)就可以在网页上打开书籍开始阅读啦。
在第1章和第2章书中只是带我们了解一下Numpy,scikit-learn等工具包的使用,我们可以在Cmder工具下输入ipyhton
就可以开始我们的探索之旅啦~
相关内容可以参考我相关的博客,有问题之处欢迎指出,共同交流学习!
- 《Machine learning for OpenCV》 Windows下的Anaconda+OpenCV的环境配置
- Anaconda环境下OpenCV的安装方法
- Windows下OpenCV的环境配置
- Windows下Opencv-Python环境的配置
- OpenCV<在windows下OpenCV与anaconda的集成>
- 【OpenCV】--Windows下配置OpenCV的Qt开发环境
- anaconda opencv环境配置
- anaconda下的opencv安装
- OpenCV的machine learning模块使用
- OpenCV的machine learning模块使用
- Mac anaconda OpenCV环境配置
- windows环境下配置OpenCV
- 【Windows】PyCharm+Anaconda+OpenCV配置
- 【OpenCV学习01】Windows下配置OpenCV的Qt开发环境
- Machine learning for openCV 学习笔记 day1
- Machine learning for OpenCV 学习笔记 day2
- Machine learning for OpenCV 学习笔记 day4
- Machine learning for OpenCV 学习笔记 day5
- Java里面CompletableFuture详解
- Android ReactNative 极光、友盟、高德地图、支付宝、微信支付解决方案
- Linux 定时任务cron配置
- ThinkPHP URL中去除index.php
- linux 下的nc使用
- 《Machine learning for OpenCV》 Windows下的Anaconda+OpenCV的环境配置
- 基于Java+SparkStreaming整合kafka编程
- Codeforces Round #426 (Div. 1) C. Ever-Hungry Krakozyabra(搜索)
- 初来乍到
- Kendo控件封装
- 转盘抽奖特效
- 矩阵分析与应用(二)——内积与范数
- zoj2588(tarjan求割边)
- Codeforces 834D The Bakery DP(线段树维护)