在学习算法,图像处理过程中,理论结合实际的时候总要写一些程序,我用的是PYTHON。这时候,选择一款称手的工具比较重要。之前我用自带的IDLE,也还可以,但是操作不够便捷,文件组织也不是很好。后来想用VIM,初步学习了下,觉得这个工具学好了肯定工作效率会大大提升,但是入门的门槛较高,所以果断知难而退,毕竟工具是次要的,学习算法的原理,图像处理的各种方法是首要任务,要在磨刀和砍柴之间寻找平衡点。最后,决定用Jupyter notebook,也就是IPython,他的一个很大优点就是可以把代码、运行结果保存在一个notebook中,这对于学习算法比较重要,因为以后看代码的时候,可以很明确代码运行结果(尤其是在图像处理方面)。总结来讲,这个工具适合编写很多试验性代码,按算法类型分类notebook,每个notebook中保存不同的实现方式和运行效果。

OK,进入正题。

一、安装

安装PYTHON,再pip install 的话,之前我是没有成功。后来直接安装Anaconda2,选择2的原因是现在opencv只支持python2,以后估计都会转到3。

https://www.continuum.io/downloads

二、运行

从控制台,通过jupyter notebook运行。

需要注意的是,电脑用户名是中文时,会出错……

然后就会弹出网页,开始notebook之旅

三、万年不变的Hello World

其实并不是Hello World,看图

是不是很酷,代码、运行结果,都保存在notebook里面啦,下次打开就能看到,简直是名副其实的notebook。

但是,关掉notebook呢,kernel也就关掉了,这意味着代码声明的变量不在内存中了,下次打开你虽然看到了运行结果,但还是上次的运行结果。说重点,就是假如想继续上次的试验,要重新运行代码,确保notebook里面的各段相互依赖的代码都已运行。自己试验一下去体会吧

Jupyter notebook还有很多给力的插件,这里推荐一个系列视频:O'Reilly - Jupyter Notebook for Data Science Teams,后面我也将学习这个视频,并记录学习心得。

再推荐一本书,IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook。

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