图片来源官网

打算花时间入门一下计算机视觉,

做点东西出来玩一玩,顺便

考虑一下用来做毕设的可能性,

这篇用来记录环境配置。

安装环境:Windows(64 bit)CPU

安装版本:Anaconda3-4.5.4-Windows-x86_64(Python3.6)

​ Opencv 3.4.2

后面安装介绍基于此环境和版本

Anaconda

为什么要装Anaconda

你可能已经安装了 Python,那么为什么还需要 Anaconda?有以下3个原因:

1)Anaconda 附带了一大批常用数据科学包,它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。

2)管理包

​ Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。

​ 在数据分析中,你会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这 些包,包括安装、卸载和更新包。

3)管理环境

​ 为什么需要管理环境呢?

​ 比如你在A项目中用了 Python 2,而新的项目B老大要求使用Python 3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

​ 还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个 Numpy 版本,你要做的应该是,为每个 Numpy 版本创建一个环境,然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到。

上面这段摘自知乎回答:初学python者自学anaconda的正确姿势是什么?? - 猴子的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663

安装Anaconda

  • 从官网 https://www.anaconda.com/download/ 下载对应版本,如我选择的版本为Anaconda3-4.5.4-Windows-x86_64(Python3.6),目前(2018.07.17)更新到Anaconda3-5.2.0

  • 安装部分没有坑,next即可,切记将Anaconda添加到系统变量路径中,即勾选第一项,否则配置环境变量会很麻烦,能方便就方便吧。

    图片来源水印

修改镜像

  • 通过 conda config 命令生成配置文件

    这里,我们使用清华的镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

    首先,在CMD命令行输入以下两条命令:

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    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes

    此时,目录 C:\Users<你的用户名> 下就会生成配置文件.condarc,内容如下:

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    channels:
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    defaults
    show_channel_urls: true
  • 修改配置文件

    删除上述配置文件 .condarc 中的第三行,然后保存,最终版本文件如下:

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    channels:
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    show_channel_urls: true
  • 查看是否生效

    通过命令 conda info 查看当前配置信息,内容如下,即修改成功,关注 channel URLs 字段内容

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    >conda info
    Current conda install:

    platform : win-32
    conda version : 4.3.22
    conda is private : False
    conda-env version : 4.3.22
    requests version : 2.12.4
    channel URLs : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-32
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch

OpenCV、tensorflow、notebook

这部分先用图形界面操作会比较直观,打开Anaconda Navigator,按照如图创建虚拟环境:

之后打开命令行终端,如图:

如果用命令行创建的话,打开Anaconda Prompt(或直接管理员身份运行cmd)输入conda create -n tensorflow即可,然后执行activate tensorflow激活环境。

图片来源见水印

这里先排一个坑:检查一下pip版本,输入pip -V

后面在安装的时候如果出现pip版本不够的提示,请升级pip版本,报错信息可能为:

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You are using pip version 9.0.3, however version 10.0.1 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

升级执行:

另外还有numpy的版本,可执行pip install numpy 安装

OpenCV安装

到此镜像站下载opencv http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

选择最新windows64位的版本opencv,我下载的是opencv_python-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl(win32或i386或x86指的是32位操作系统,amd64指的是64位,而不是指amd处理器)
将下载所得的whl文件放至anacoda3安装目录下的Scripts文件夹(anaconda正确安装的话,此文件夹中应有pip.exe)

打开cmd或在上面打开的终端输入 pip install D:\Anaconda\Scripts\opencv_python-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl(文件路径)

初次安装显示Successful installed opencv-python-3.4.2即安装成功。

测试一下:

tensorflow安装

TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDAcuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA

这里安装的tensorflow是CPU版本的,很多教程都有要求说Python 版本必须是3.5,实际上我们现在安装TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6,之前的官方是不支持的。
安装过程和上面一样,执行代码pip install –upgrade tensorflow

我这里都安装过了结果如上。

notebook安装及helloworld测试

在Anaconda Navigator的home页面把虚拟环境切换到tensorflow,点击notebook的按钮安装,安装成功后会变成Lunch如下图:

点击Lunch在浏览器中运行notebook,如下图新建一个文件helloword.ipynb

输入如下代码运行,测试环境:

本篇博客整理参考自:(感谢大佬们带入坑)

https://blog.csdn.net/qq_28818465/article/details/78441006

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/80469489

https://www.jianshu.com/p/042fd657e2d4