Opencv计算机视觉之路(一)——环境配置

Opencv系列(一)：环境配置

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$1.$开始安装：

    重要的话说三遍，在 Linux的任何发行版配置 python的 opencv开发环境的话，用 anaconda，用 anaconda，用 anaconda。如果在 Linux下直接配置 python的 opencv开发环境的话，做好吐血的准备，折腾了俩星期的我，最终选择了anaconda。

$1.1$下载anaconda
   首先去下载一个anaconda，下载的网址为https://www.anaconda.com/download/#linux 。

$1.2$安装anaconda
   进入下载包所在的路径，通常是在~/home/Downloads，然后执行下面的命令:

bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

一路回车，一路yes，傻瓜式安装。在终端输入下面命令：

anaconda

如果不报错，那就证明anaconda安装成功。

$1.3$下载Opencv
   先去下载编译好的opencv3的包，
   下载网址为：https://anaconda.org/menpo/opencv3/files
   根据自己的实际情况选择合适的版本。

$1.4.1$第一种方案安装Opencv
   比如，下载了包：opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2，进入文件存放路径，执行下面的脚本:

conda install opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2  

$1.4.2$第二种方案安装Opencv
   不用去下载opencv的包，直接在中断输入下面的命令。

pip install opencv-python

   如果有permission权限错误，那么执行下面的代码：

pip install opencv-python --user

   中途安装的过程中会出现缺包等问题，那么缺哪个就pip安装哪个，最终大功告成。

$1.5$用jupyter测试Opencv
终端输入:

ipython notebook

都能导入就证明没问题了。

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