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因为下一步要開始研究下深度学习。而深度学习领域非常多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码。

搭建Python环境的过程是非常耗时的,可是如今回头来看又认为事实上没有多少步骤。主要是在自己不明确的时候老是会出现各种各样奇奇怪怪的问题。如今仅仅是对正确的步骤做个记录吧。

环境搭建:

1.Python的安装,没什么可说的。一直下一步即可了。

我安装的是Python2.7.11。安装时选择增加环境变量。

2.IDE用的是Pycharm Community

3.安装numpy。

4.在 *\opencv\build\python\2.7\x64目录中找到cv2.pyd。拷贝到Python安装文件的*\Python2.7.11\Lib\site-packages目录中。

然后应该就能够了。依据我的回顾应该这就能够了。

然后打开Pycharm,Create  new project。建好之后在建好的工程上右键,new。Python file。

然后输入自己的第一个Python版的opencv程序:

<span style="font-size:18px;">import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:\miao1.jpg")
cv2.imshow("miao",img)
cv2.waitKey(10000)</span>

貌似比C++简洁一下哈。并且配置过程也比配置VS简单。

执行结果例如以下:

这里仅仅是用自己最熟悉的opencv来熟悉一下Python,更深入的应用有待研究。

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