用10分钟，搭建图像处理编程环境，0失败！（python语言，windows系统）

以前，你可能看过很多的文章，开始搭建一个图像处理的编程环境。

结果，按照教程一步一步做的时候，总是出现各种各样的问题。

就算成功了，后续开发过程中要用到不同版本的opencv，不同版本python，更换特别麻烦。

今天，我以我多年的经验，给你一个安装教程。

零失败！

以后你想更换python版本、opencv版本，可以一键切换编程环境。

下面正式开始！

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• 第一步：安装python

很多文章推荐直接去python官网下载，其实官网的python安装包并不是最好的选择。

这里推荐下载Anaconda，下载地址：https://www.continuum.io/downloads

建议下载Anaconda for Python 3

注：Anaconda是一个python编程工具，里面已经集成了python发行版本。所以，安装了Anaconda就等于安装了python。

• 第二步：创建虚拟编程环境

使用Anaconda还有一个好处：Anaconda可以创建虚拟的编程环境。

比如说：你的某个程序要用python2.7，而另外一个程序要用python3.6。

你很难在你的电脑上同事安装两个版本python，因为会起冲突。

使用Anaconda分别为python2.7和python3.6创建虚拟环境，可以完美解决这个问题，虚拟环境彼此不冲突。

打开“命令提示符”，输入以下命令：

conda create --name facecourse-py3 python=3.6

 

得到以下提示：

输入"y"，然后回车

OK，到这里，一个虚拟python编程环境创建成功了。

我们回头看一下，刚刚那条命令上我们干了啥？

conda create --name facecourse-py3 python=3.6

 

conda 指的是我们要调用Anaconda编程工具

create 创建，指的是我们接下来要创建一个虚拟环境

--name 用来指定虚拟环境的名称

facecourse-py3 就是我们这次创建的虚拟环境名称，你可以改成任何其他没用过的名称

python=3.6 用来指定这个虚拟环境是用3.6版的python

• 第三步：安装opencv和dlib库

opencv和dlib是做图像处理必备的两个开发库！

打开“命令提示符”，输入以下命令：

activate facecourse-py3

 

上面这条命令，是让我们进入到了刚刚创建的mycource-py3虚拟编程环境中了。

接下来，我们要安装的opencv和dlib都是在这个虚拟环境里。跟其他的编程环境没半毛钱关系！

接下来，安装opencv和dlib，以及numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn、jupyter ipython等必要的数学运算库。输入以下命令：

1.  
   pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn jupyter ipython
2.  
   pip install opencv-contrib-python dlib

• 第四步：检查安装是否成功

在刚刚的“命令提示符”中依次输入以下命令：

1.  
   python
2.  
   import cv2
3.  
   print(cv2.__version__)

如果成功打印出opencv的版本号，则安装成功！

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尾记：彩蛋

下次，你要启用这个虚拟编程环境，只需要执行命令：

activate facecourse-py3

 

你若要退出这个虚拟编程环境，只需要执行命令：

deactiva

 

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