Anaconda3环境下安装OpenCV(cv2) 主要步骤 1 首先查看自己的Anaconda安装的python版本 2 下载相应的OpenCv.whl文件 3 使用cmd安装.whl文件 查看自己的Anaconda安装的python版本 1 进入Anaconda Prompt (Anaconda3) 输入python即可查看,比如我的是3.7.3版本 下载相应的OpenCv.whl文件 进入网页https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载Open

Anaconda3 的安装,参考:手把手教你如何安装Tensorflow(Windows和Linux两种版本) tensorflow的安装,参考:深度学习(TensorFlow)环境搭建:(三)Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3 我选的是CPU下的安装,参考以上链接安装,如果出现: ①下载的TensorFlow对应的Python版本一定要和conda create -n tensorflow python=

使用pip3 安装cv2包的时候报错 PS C:\Users\lenovo> pip3 install cv2 Collecting cv2 Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: ) No matching distribution found for cv2 解决方案: pip3 install opencv-python

下载页面 : https://www.anaconda.com/download 直接下载(Windows) : Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64.exe | Anaconda3-5.0.0-Windows-x86.exe 直接下载(macOS) : Anaconda3-5.0.0-MacOSX-x86_64.pkg | Anaconda3-5.0.0-MacOSX-x86_64.sh 直接下载(Linux) : Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_6

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问题描述:import cv2 报错提示未安装此包. 解决措施: 1.cmd框中输入pip install cv2,若安装成功,则恭喜你一次性成功,如提示"无法找到与你当前版本的匹配"则尝试第2种方法. 2.手动下载cv2包,解压后将cv2.pyd放到site_packages的目录下,下载地址:https://pypi.python.org/pypi/cv2-wrapper/0.1 3.再次到cmd框中输入python,回车,import cv2,正常显示图1,若提示出现图2的报错,

电脑上同时有python2 和python3,python2 里有cv2,Python3里没有. 用pip3 install opencv-python 安装,提示: You are using pip version 9.0.1, however version 10.0.1 is available.You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. 所以先升级pip3,但是提示这个命令没用,使

一.下载软件 下载Anaconda Python3.6版本和Anaconda Python2.7版本.下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 下载需要FQ,也可以从其他源下载. 二.安装 1.先安装Anaconda Python3.6,注意勾选下面两个选项. 打钩的两个选项的大概意思是: Add Anaconda to the system PATH environment variable 这个选项是将安装目录加入到系统的PATH环境变量中,以后在命令行

转载于:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/6720425.html 1.先从网站(国内的清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)下载两个版本的安装包 2.安装Anaconda2: bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh 3.安装Anaconda3 bash Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/ana

1)去https://www.anaconda.com/download/#download下载Anaconda安装文件(python3.6的版本). 2)进入到Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh文件所在的路径下,运行命令:sudo bash Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh 3) 然后,根据提示按回车继续.接下来,它会提示你是否接受协议,这里直接输入yes,再按回车即可(不要直接按回车,这样默认是no) 4)接下来会提示你指定安装路径,

安装条件:win10+anaconda3+tf-gpu+pytorch 安装完tf-gpu后,安装pytorch. pytorch采用conda安装:见 https://ptorch.com/news/72.html 安装 torchvision, 见 https://github.com/pytorch/vision

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34730661 1. 安装anaconda3:自行下载.安装[注意版本] (可参考引用链接) 2. 搭建TensorFlow环境 cuda10.1 cudnn10.1 opencv4.11 显卡1050ti win10 2.1 输入清华库,更新快一点: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda co

1.Anaconda是什么? 简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器. 先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点: Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立即开始处理数据. 管理包. Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的.在数据分析中,你会用到很多第三方的包,而cond

Anaconda run python程序的时候,如果有import cv2, 但是遇到报错的时候, 可以考虑在anaconda 中安装opencv, 安装过程非常简单. 什么是opencv , opencv(全称是Open source Computer Vision Library,开放源代码计算机视觉库), 是一个免费的计算机视觉库. 下面介绍通过anaconda的图形界面安装opencv: 打开Anaconda Navigator, 点击Environments: 如下图, 选中 Not

http://m.blog.csdn.net/u010167269/article/details/62447648 下载离线安装包:https://anaconda.org/menpo/opencv3/files 安装: $ conda install --channel menpo package 这里的 package 替换为自己的指定安装包:linux-64-opencv3-3.1.0-py27_0.tar.bz2 如要卸载: $ conda uninstall opencv3 cond

首先下载boost库,根据提示:1)运行 bootstrap.bat.  生成三个文件,其中包括b2  --  bootstrap.bat2)运行b2  --     b2 install3) 利用b2编译库文件 --     b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static这里遇到些问题, address-model=64参数设置出现问题,后改成32则成功.4)设置变量    --     set BOO

问题:在windows命令窗口输入pip install cv2后出现:Could not find a version that satisfies the requirement cv2... 解决办法:换成以下命令: pip3 install opencv-python 答案地址:https://stackoverflow.com/questions/37776228/pycharm-python-opencv-and-cv2-install-error

前提条件 如果是CentOS8,可以参考这篇文章centos8.0安装docker Docker 运行在 CentOS 7 上,要求系统为64位.系统内核版本为 3.10 以上. Docker 运行在 CentOS-6.5 或更高的版本的 CentOS 上,要求系统为64位.系统内核版本为 2.6.32-431 或者更高版本. 移除旧版本以及相关内容 sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-co

https://hub.docker.com/r/stilliard/pure-ftpd Docker Pure-ftpd Server https://hub.docker.com/r/stilliard/pure-ftpd/     Check out our basic example workflow & our slightly more advanced workflow with tls & an auto created user. Pull down latest ver

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor