快乐虾
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很久没有摸图像处理的东西了,近期刚好需要有此需求,希望能够有一个比较好用的开发环境。在学校的时候做图像处理一直用的是matlab,不过现在正好在做VELT的开发,尝试用vs2013+python构造一个适合于自己用的开发环境。
出于对兼容性的考虑,在此选择python-2.7.9,win32版本,而不是最新的3.x版本。
安装目录为c:\python27
这个就没什么可说的了。
PTVS是ms提供的一个python插件,我用的是2.2,安装完成后可以在VS2013的扩展与更新中看到它:
接下来需要让PTVS能够使用我们安装的python-2.7.9,打开VS2013的参数配置,加上python-2.7.9的支持:
pip是python对库的一种管理方式,它使得我们可以很方便地安装python的扩展库,因而我们需要首先安装它:
在联网的情况下,只需要简单地单击pip的安装链接,PTVS将自动在MS的网站上下载pip并安装,如上图,目前安装的版本是pip-6.1.1。
numpy是用python进行科学计算的一个基础库,在pip库中可以直接搜索到,但这种方式获取的包无法安装成功,因为它只支持vs2008,而不支持vs2013。
因此我们直接在网上找一个别人编译好的numpy包:
numpy-1.9.2+mkl-cp27-none-win32.whl
将之解压到
C:\Python27\Lib\site-packages
接下来让ptvs更新一下numpy库,以支持自动提示。
选择Refresh DB即可。
测试一下numpy库,打开一个python的交互窗口:
搞定!
scipy这个库实现了一些基本的科学计算函数,如:
cluster --- Vector Quantization / Kmeans fftpack --- Discrete Fourier Transform algorithms integrate --- Integration routines interpolate --- Interpolation Tools io --- Data input and output lib --- Python wrappers to external libraries lib.lapack --- Wrappers to LAPACK library linalg --- Linear algebra routines misc --- Various utilities that don't have another home. ndimage --- n-dimensional image package odr --- Orthogonal Distance Regression optimize --- Optimization Tools signal --- Signal Processing Tools sparse --- Sparse Matrices sparse.linalg --- Sparse Linear Algebra sparse.linalg.dsolve --- Linear Solvers sparse.linalg.dsolve.umfpack --- :Interface to the UMFPACK library: Conjugate Gradient Method (LOBPCG) sparse.linalg.eigen.lobpcg --- Locally Optimal Block Preconditioned Conjugate Gradient Method (LOBPCG) [*] special --- Airy Functions [*] lib.blas --- Wrappers to BLAS library [*] sparse.linalg.eigen --- Sparse Eigenvalue Solvers [*] stats --- Statistical Functions [*] lib --- Python wrappers to external libraries [*] lib.lapack --- Wrappers to LAPACK library [*] integrate --- Integration routines [*] ndimage --- n-dimensional image package [*] linalg --- Linear algebra routines [*] spatial --- Spatial data structures and algorithms special --- Airy Functions stats --- Statistical Functions
它的安装与numpy类似,不能通过pip直接安装,可以下载:
scipy-0.15.1-cp27-none-win32.whl
同样将之解压到
C:\Python27\Lib\site-packages
再刷新一下IntelliSense:
验证scipy的安装:
搞定。