• python opencv环境配置 保姆级教程


    1.下载安装Conda软件

    链接:https://pan.baidu.com/s/1-NCp_qJxQ_hOnlqr6velUA
    提取码:it9p
    –来自百度网盘超级会员V6的分享
    双击运行
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    我们这里选择只为当前用户安装,如果为所有用户安装,不能直接双击打开,需要右键以管理员身份运行
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    检conda 是否安装成功
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    查看conda的版本号
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    2.创建Python虚拟环境

    常用虚拟环境管理命令

    查看所有环境

    conda env list     
    
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    刚安转只有一个基础环境,目前我们就是基础环境中

    创建环境

    创建环境的时候不要开启网络加速
    创建环境的时候不要开启网络加速
    创建环境的时候不要开启网络加速

    conda create --name 环境名称 (必须英文)
    
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    进入环境

    conda activate  环境名称
    
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    退出环境

    conda deactivate
    
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    删除环境

    conda remove --name 环境名称 --all
    
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    创建指定Python 版本环境

    创建环境的时候不要开启网络加速
    创建环境的时候不要开启网络加速
    创建环境的时候不要开启网络加速

    conda create --name 环境名称 python=3.8
    
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    出现下面界面表示安装成功
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    查看环境列表
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    进入demo_py3.8环境,查看python版本号

    在这里插入图片描述

    3.Conda/pip安装第三方包

    国内加速镜像

    conda换源

    参考:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
    1.生成.condarc文件
    Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
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    目前用户目录下没有.condarc文件
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    执行命令生成.condarc文件

    conda config --set show_channel_urls yes
    
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    2.换源
    使用记事本打来.condarc文件
    删除掉文件自带的一行内容,将一下内容拷贝进去保存,即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
    在这里插入图片描述

    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
    
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    运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

     conda clean -i
    
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    验证是否换源成功

    conda config --show-sources
    
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    在这里插入图片描述

    pip换源

    临时使用:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple {包名}

    永久使用:
    第一步: 在C:\Users\Administrator 目录下 创建pip文件夹
    第二步:在第一步创建的文件夹下(C:\Users\Administrator\pip)创建pip.ini文件
    在这里插入图片描述

    第三步:记事本打开pip.ini拷贝保存一下容为:

    [global]
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    [install]
    trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    
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    conda安装opencv

    换源后所使用conda 的命令安装
    不指定opencv的版本号 默认安装最新的opencv
    我这里在刚才创建的python3.8的虚拟环境demo_py3.8 安装

    安转最新的opencv

    conda install opencv
    conda install opencv-contrib
    
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    conda install opencv=4.6.0
    
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    安装完成
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    检查opencv是否安转成功

    import cv2
    cv2.__version__
    
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    其他安转opencv方法

    没有换源所使用conda 的命令安装

    conda install -c conda-forge opencv
    
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    conda install opencv 命令会安装基本的 OpenCV 包,但可能不包括 opencv-contrib 扩展模块。如果你需要安装 opencv-contrib,你可以使用 conda-forge 渠道,该渠道通常包含了更多的 OpenCV 扩展模块。
    安装最新的

    conda install -c conda-forge opencv
    
    
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    这样会安装 opencv 包,其中可能包括了 opencv-contrib 扩展模块。

    如果你明确需要 opencv-contrib 的特定版本,可以在命令中指定版本号:

    指定版本号

    conda install -c conda-forge opencv=4.6.0
    
    
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    如果你已经使用 conda install opencv 安装了基本的 OpenCV 包,但希望添加 opencv-contrib 扩展模块,你可以通过以下方式安装:
    注意opencv-contrib要和你刚在安装的opencv保持版本号一致

    conda install -c conda-forge opencv-contrib=4.6.0
    
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    pip命令安装opencv

    pip install opencv-python
    
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    pip安转mediapipe

    安装mediapipe

    pip install mediapipe
    
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    下载完成可以在对应环境的lib 中看到
    在这里插入图片描述

    4.运行demo程序

    demo.py

    """
    演示Demo
    """
    
    # 导入opencv
    import cv2
    import numpy as np
    import math
    
    # 导入mediapipe:https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands
    import mediapipe as mp
    
    
    mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
    mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
    mp_hands = mp.solutions.hands
    
    hands = mp_hands.Hands(
        model_complexity=0,
        min_detection_confidence=0.5,
        min_tracking_confidence=0.5)
    
    # 读取视频流
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    
    # 获取画面宽度、高度
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    
    
    while True:
        ret,frame = cap.read()
    
    
        # 镜像
        frame = cv2.flip(frame,1)
    
        frame.flags.writeable = False
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 识别
        results = hands.process(frame)
    
        frame.flags.writeable = True
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
        
    
        # 如果有结果
        if results.multi_hand_landmarks:
            
            # 遍历双手
            for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
                mp_drawing.draw_landmarks(
                    frame,
                    hand_landmarks,
                    mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
                    mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
                    mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())
                
        
        # 显示画面
        cv2.imshow('demo',frame)
    
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    
    
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    运行demo
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/yangshengwei230612/article/details/127606771