从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境

毕设准备做cv相关项目,今天开始学习cv基础知识,课程为B站“【不要再看那些过时的OpenCV老教程了】2022巨献,OpenCV零基础小白最新版全套教程(人工智能机器视觉教程)”

0.自行安装python3.7,注意版本不能过高或过低,注意安装64位版本而非32位版本

1.在windows系统中某文件夹下安装虚拟环境:

在这里插入图片描述

pip install virtualenv

2.新建一个虚拟环境,命名为venv:

virtualenv venv

3.进入该虚拟环境中的Script文件夹:

cd venv
cd Scripts

4.激活该虚拟环境:

activate

5.在该虚拟环境安装opencv包:

不要安装超过及3.4.2的包,因为有些算法被申请专利而不能使用。
opencv包:opencv-python3.4.11.45
opencv扩展包:opencv-contrib-python3.4.11.45
Jupyter:"Jupyter"名字来源于它所支持的核心编程语言:Julia、Python和R。Jupyter随IPython内核一起提供,该内核允许用户使用Python编写程序。目前,还有100多个其他内核也可以使用
Matplotlib:是一款用于数据可视化的 Python 软件包,支持跨平台运行,它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像,它使用简单、代码清晰易懂,深受广大技术爱好者喜爱。
NumPy 是 Python 科学计算的软件包,ndarray 则是 NumPy 提供的一种数组结构

pip install opencv-python==3.4.11.45 opencv-contrib-python==3.4.11.45 jupyter matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6.验证opencv是否安装成功

从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第1张图片

ipython
import cv2
cv2.__version__
exit();

7. 虚拟环境下安装ipykernel

在这里插入图片描述

pip install ipykernel

8.设置notebook,使用虚拟环境venv,jupyter中显示名称venv在这里插入图片描述

python -m ipykernel install --user --name venv --display-name venv

9.在你想要的地方打开jupyter notebook

这时能在C:/毕业设计/深度学习/venv/seript中打开jupyter,但是不能在C:/毕业设计/深度学习中打开jupyter。如果我们想要在C:/毕业设计/深度学习中打开jupyter,那么就要在C:/毕业设计/深度学习/venv/seript中安装jupyter:

pip install jupyter matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装后即可打开
在这里插入图片描述
如果没有弹出浏览器自动打开,那么需要我们手动复制url到浏览器打开:
从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第2张图片

10.在jupyter notebook以新建的虚拟环境为环境,新建文件

从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第3张图片
从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第4张图片
从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第5张图片
从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第6张图片
从零开始学习opencv——在虚拟环境下安装opencv环境_第7张图片

完成!

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