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双击运行
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
检conda 是否安装成功
查看conda的版本号
查看所有环境
conda env list
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)
进入环境
conda activate 环境名称
退出环境
conda deactivate
删除环境
conda remove --name 环境名称 --all
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
出现下面界面表示安装成功
查看环境列表
进入demo_py3.8环境,查看python版本号
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。
目前用户目录下没有.condarc文件
执行命令生成.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
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。
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
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
验证是否换源成功
conda config --show-sources
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
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
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
conda install opencv
conda install opencv-contrib
conda install opencv=4.6.0
安装完成
检查opencv是否安转成功
import cv2
cv2.__version__
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
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
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
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
pip命令安装opencv
pip install opencv-python
安装mediapipe
pip install mediapipe
下载完成可以在对应环境的lib 中看到
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()
运行demo