Python学习之一:Python2.7与opencv2.4安装配置
安装前准备:
1、确定所安装的电脑是32位还是64位系统;(作者电脑是64bit win10)
2、下载对应的安装包:
(1)下载最新Python安装包:https://www.python.org/downloads/ 这里下载python-2.7.10.amd64.msi ;
(2)下载python-numpy模块:http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/或者 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/,这下使用64bit模块:numpy‑1.10.1+mkl‑cp27‑none‑win_amd64.whl 由于安装.whl文件还要安装pip和wheel,所以在网上找了exe文件numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe ,exe安装就方便多了;
python需要安装python-numpy模块,不然即使找到了cv模块也不能够运行。而且会出现“ImportError: numpy.core.multiarray failed to import”错误。
在装这个模块的实现需要保证python的版本与numpy的版本相一致,例如当前numpy的版本最高支持python2.6,因此如果你的python版本不是2.6的话则安装不了该模块。
(3)下载最对应的opencv安装包:http://opencv.org/downloads.html 这里下载OpenCV 2.4.9.exe ;
python的版本需要与OpenCV的版本相一致,否则导入cv模块会出错。
开始安装:
1、安装Python:
(1)双击运行python-2.7.10.amd64.msi,修改安装路径,连续next直到安装完成,详细步骤请看http://jingyan.baidu.com/article/7908e85c78c743af491ad261.html;
(2)测试是否安装成功。
2、安装python-numpy
(1)双击运行numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe,修改安装路径,连续next直到安装完成。
(2)测试是否安装成功:输入import numpy,如报错,说明未安装成功。
3、安装opencv
(1)运行OpenCV 2.4.9.exe;
(2)配置Python:将\opencv\build\python\2.7\x64 这个目录下:cv2.pyd 复制到:Python27\Lib\site-packages\目录下;
(3)测试:输入import cv2,如报错,说明未安装成功,或者直接运行\opencv\samples\python下的drawing.py文件。
ok,慢慢享用python+opencv!
补充:如果需要画图,必须安装matplotlib模块,我在网上找到一个比较靠谱的下载安装教程,传送门在这里http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fb8aa0d0101qtt9.html。
我这里下载的是matplotlib-1.5.0.win-amd64-py2.7.exe版本,事先安装依赖模块:scipy,pyparsing,dateutil
1.安装PIP https://github.com/pypa/pip
2.安装wheel https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#installing-from-wheels
pip install SomePackage-1.0-py2.py3-none-any.whl 或者 pip install wheel
Python学习之一:Python2.7与opencv2.4安装配置的更多相关文章
- 吴裕雄--天生自然 python开发学习:在Cenos 7 系统上安装配置python3.6.5
安装相关依赖包. 在终端下输入命令:sudo yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-deve ...
- Python学习笔记(三)windows下安装theano
2016.6.28补充: 不论是实验室的电脑还是我的笔记本,只要是windows下,theano.test()都是不通过的.虽然能使用一些theano中的函数,但是我感觉很不好. 所以还是转Ubunt ...
- python爬虫框架(3)--Scrapy框架安装配置
1.安装python并将scripts配置进环境变量中 2.安装pywin32 在windows下,必须安装pywin32,安装地址:http://sourceforge.net/projects/p ...
- Centos6.5+Python2.7 +ffmpeg+opencv2自动安装脚本
今天安装opencv折腾了多个小时,为以后安装少走弯路,脚本安装 完整 脚本如下: #! /bin/bash sudo yum install -y gcc g++ gtk+-devel libjpe ...
- Python学习1-Python和Pycharm的下载与安装
本文主要介绍Python的下载安装和Python编辑器Pycharm的下载与安装. 一.Python的下载与安装 1.下载 到Python官网上下载Python的安装文件,进入网站后显示如下图: 网速 ...
- Python学习【第1篇】:环境配置
1. 下载安装包 https://www.python.org/ftp/python/2.7.14/python-2.7.14.amd64.msi # 2.7安装包 https://www. ...
- 【Python学习笔记】Jupyter Lab目录插件安装
Jupyter Lab目录插件安装 当然首先你得有python和已经安装了jupyter lab. 1 安装jupyter_contrib_nbextensions 首先先安装jupyter_cont ...
- python学习笔记(19)--PTVS的安装
说明: 1. 折腾了两天eclipse,pydev,好不容易都弄好了,发现不会建工程,建完工程打不开,老是提示工作空间里有隐藏文件什么的,网上查了说是把.project里面的name标签的名字改了就行 ...
- python学习笔记(16)--django的安装
说明: 1. 直接在cmd输入: pip install Django==1.10.6前提是安装了python,pip并添加了环境变量 2. http://www.lfd.uci.edu/~gohlk ...
随机推荐
- 【实验吧】Reverse400
在网上下载,pyinstxtractor.py,对Reverse400.exe进行反汇编 得到其源代码为 $ cat Revesre03 data = \ "\x1c\x7a\x16\x77 ...
- 强大的桌面用 PDF 重排工具:K2pdfopt 简明教程
用 Kindle 阅读 PDF 一直以来都遭到小伙伴们的无限吐槽,在那 Kindle 还能越狱的时代,我们有 Koreader 之类优秀的 Kindle 第三方插件实现 PDF 文档的实时重排,但是随 ...
- Sets 比赛时想错方向了。。。。 (大数不能处理负数啊)
Sets Time Limit: 6000/3000MS (Java/Others) Memory Limit: 128000/64000KB (Java/Others) SubmitStatus P ...
- hdu4678 Mine 2013 Multi-University Training Contest 8 博弈题
Mine Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submi ...
- IE兼容
这个基本知识http://www.cnblogs.com/yoosou/archive/2012/07/27/2612443.html 参考: http://www.cnblogs.com/cocow ...
- vue传数据到模态框中
写一下我的做法 <a data-toggle="modal" data-target="#delete_tpl_modal" class="bt ...
- CentOS7 Redis安装
Redis介绍 1.安装Redis 官方下载地址:http://download.redis.io 使用Linux下载:wget http://download.redis.io/redis-stab ...
- 普通<= >=和between的sql查询方式区别与推荐
推荐SQL Server精准时间查询方式 USE Test /*插入或修改3条时间为以下极端情况的记录 UPDATE dbo.UserInfo SET AddTime = '2016-8-1 00:0 ...
- Log4j按级别输出日志到不同文件配置分析 (转:projava)
关于LOG4J 按照级别输出日志,并按照级别输出到不同文件中的说法有很多, 网上贴的最多的log4j.properties的设置是这样的 log4j.rootLogger=info,stdout,in ...
- WPF 验证没有通过无法保存数据(非常好)+ 虚似数据库
Validation control with a single validation rule is easy, but what if we need to validate a control ...