1 基础环境
centos7.9镜像，自带python2，以及基本的开发工具
2 安装miniconda
切换目录
cd /data
安装wget
yum install wget -y
下载miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
安装miniconda
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按提示，Enter
Do you accept the license terms? [yes|no]，输入yes接受
安装完成后会问：Do you wish the installer to initialize Miniconda3，输入yes接受
source ~/.bashrc或用户登录后会自动进入(base)环境
source ~/.bashrc
禁止 用户登录后 自动激活base环境，可执行如下命令：
conda config --set auto_activate_base false
3 创建Python虚拟环境及miniconda使用
创建环境：conda create -n Python环境名称 [python=Python版本号]
创建一个python3.9的环境
conda create -n my_env python=3.9
进入环境：conda activate [环境名称]（默认进入base）
conda activate my_env
退出环境
conda deactivate
查看conda环境
conda info --envs 或者 conda env list
删除conda环境
conda env remove -n my_env
安装软件包
conda install numpy
或者 pip install numpy
查看安装的软件包
conda list
或者pip list
卸载软件包
conda uninstall numpy
或者pip uninstall numpy
4 conda更换为清华源
参考1： 最清晰的conda安装与切换源教程
参考2： anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
提示：后续安装opencv时出错，故可先不修改
首先生成~/.condarc配置文件
conda config --set show_channel_urls yes
编辑~/.condarc文件
vim ~/.condarc
文件内容：
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
auto_activate_base: false #修改默认不进入base环境清除索引缓存
conda clean -i
5 安装OpenCV
进入conda环境
conda activate my_env
安装OpenCV
1）pip库安装，https://pypi.org/project/opencv-python/
pip install opencv-python （不推荐，Pip安装后还需要安装一系列依赖包）
2）conda-forge库安装，https://anaconda.org/conda-forge/opencv
conda install -c conda-forge opencv (推荐，conda会自动检测依赖包并安装)
报错解决
报错：在python中，import cv2时报错：
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
解决方案：参考： import cv2 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
输入： yum whatprovides libGL，结果如下：
1:libglvnd-glx-1.0.1-0.8.git5baa1e5.el7.i686 : GLX support for libglvnd
Repo : base
Matched from:
Provides : libGL
1:libglvnd-glx-1.0.1-0.8.git5baa1e5.el7.x86_64 : GLX support for libglvnd
Repo : base
Matched from:
Provides : libGL选择其中x86_64版本的，安装：yum install libglvnd-glx-1.0.1-0.8.git5baa1e5.el7.x86_64
进入python，import cv2，问题解决。
6 运行OpenCV
在本地windows环境下，调试完成一个opencv案例
import numpy as np
import cv2
# 查看openCV的版本
print("the version of opencv is "+cv2.__version__)
# 读取图片
img_s = cv2.imread('../imgs/cat.jpg')
print("The shape of image is " + str(img_s.shape))
# 将cv2读取的BGR模式，转换为RGB模式
img = cv2.cvtColor(img_s,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 图片翻转,沿着x轴和y轴
img4 = cv2.flip(img,-1)
'''
显示图片
'''
while True:
cv2.imshow('Demo',img4)
# 等待至少100ms，并且用户按了q按键
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
break
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 图片保存,需要先将RGB转化为BGR
img5 = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite("../imgs/img5.jpg",img5)使用Xftp将该.py文件上传至centos服务器，并对代码进行改造，包括：
1）修改图片目录
2）删除imshow()相关代码，因为在centos上无图像环境，也不需要显示图片
import numpy as np
import cv2
# 查看openCV的版本
print("the version of opencv is "+cv2.__version__)
# 读取图片
img_s = cv2.imread('imgs/cat.jpg')
print("The shape of image is " + str(img_s.shape))
# 将cv2读取的BGR模式，转换为RGB模式
img = cv2.cvtColor(img_s,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 图片翻转,沿着x轴和y轴
img4 = cv2.flip(img,-1)
# 图片保存,需要先将RGB转化为BGR
img5 = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite("imgs/img5.jpg",img5)
执行，服务器会打印：
通过Xftp下载处理后的图像到本地windows，打开查看效果
