1. 安装编译依赖的软件包 # 安装读写不同图片类型的库: sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev # 安装读取视频格式的库: sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev # 安装GTK库以使用OpenCV的GUI: sudo apt-get install libgtk2.0-

1 安装第三方包 python3自带安装工具pip,且在安装时勾选添加path也会将pip.exe所在目录加入到环境变量(python安装目录\Scripts). 因此安装第三方软件特别简单,打开命令行,输入命令 pip install 包名 第三方包默认安装到 python安装目录\Lib\site-packages 2 验证第三方包是否已安装 pip show 包名 方式二:在程序中导入包,import 包名,运行未报错既是安装ok 3 软件包升级 pip install --upgrade

21:39 2016/7/212016 windows安装phing:安装成功注意:出现错误时就去更新pear:参见:http://www.cnblogs.com/pinnasky/archive/2011/12/20/2295121.html国外解释:To fix it I had to upgrade PEAR itself:....... And then phing installed perfect:参见国外解释:http://gruz.org.ua/en/tech-blog/linu

解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题 复制自博客:https://blog.csdn.net/jorg_zhao/article/details/80075293 1.安装tensorflow官方方法与使用国内源方法 1.1 官方安装方法-适用翻墙 tensorflow安装方法比较常见,参考谷歌的官方教程,安装方法如下: python2版本的安装 pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.* pip in

1.验证是否成功安装django 上图证明安装成功 2.打开客户端的pycharm,在terminal中打开窗体,什么都没输入,运行下面的命令 python manage.py runserver 在浏览器中输入:127.0.0.1:8000 3.查看django的版本

安装过程及如何验证docker-compose安装成功 步骤1: 通过运行 curl 从GitHub上进行安装下载 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose 步骤2: 提交执行命令 sudo chmod +x /usr/local/bin/

本人cuda安装目录: 当然cuda安装目录也可默认:此处为方便安装不同cuda版本,所以单独建了文件夹. 转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/139668028 安装完成CUDA,使用 nvcc -V 验证是否安装成功,看到如下信息说明安装成功 接下来就可以安装 cuDNN 了. 安装cuDNN 下载 cuDNN,下载之前需要先注册一下 Nvidia 的账号,下载地址为:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

检查 Django 是否安装成功步骤如下: 1. 在dos 命令行中进入python环境: 2. 在python环境下面输入: import django     # 导入django 的包 django.get_version()    # 查看 django的版本 3. 如果可以显示出 当前 django的版本号,说明当前安装的 django是正确的.

自己按照网上的教程一步一步来的 http://www.jb51.net/os/RedHat/280309.html 虚拟机环境 CentOS 6.5 内核版本:4.1.14 64位 gcc,gcc 4.4.7 cmake version 2.8.12.2 Python version 2.6.6 安装OpenCV库 安装Python支持库 NumPy (用于矩阵向量运算,我没装) 安装opencv的依赖库(重要!) yum install cmake gcc gcc-c++ gtk+-devel

解决anaconda中已经安装了opencv3,但无法import的问题 你可能遇见的问题: ImportError: No module named cv2 ImportError: libz-a147dcb0.so.1.2.3: cannot open shared object file: No such file or directory 第一个问题: 你可能没有成功安装opencv环境,或者你需要重新安装opencv的环境进行尝试 你可以查看这一篇博客进行配置opencv卸载与安装 第

开发环境,win7 32bit, Anaconda3.之前尝试pip安装,但是总是不成功.后来,交流群里面废帝大神让我用conda安装,之后按照conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3,安装成功.开始的时候总是提示网络错误,后来发现,是自己在用pycharm的时候随便在包管理器手动加的几个网址出了问题,删去之后,conda install完美运行.至于编译,可以按照官方教程手动编译,在OpenCV官网也可下载

0, 用 import cv 测试,发现没有安装 opencv 模块. 首先先说本开发环境是在windows xp的环境下进行搭建的. 在搭建的过程中需要保证这三个条件: 1.python需要安装python-numpy模块,不然即使找到了cv模块也不能够运行.而且会出现“ImportError: numpy.core.multiarray failed to import”错误. 在装这个模块的实现需要保证python的版本与numpy的版本相一致,例如当前numpy的版本最高支持python

准备文件Anaconda: https://www.anaconda.com/download/ 我下载的时最新的 64-Bit (x86) Installer (524 MB) 然后在下载的anaconda 安装包的目录下进行安装 bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成之后要重启终端,anaconda才能生效 输入python 进行python环境 输入import scipy ,没有报错则安装成功 注意 不要直接回车,看一下,最后一步要添加环境

网上搜了好多文章安装opencv3.2.0都未能成功,写的也个不相同,后来找到了opencv官网的教程,看了后才发现,这上面才是最详细的. 于是按照opencv官网教程安装,安装的一半就中断了.经过苦苦的查找资料,最终发现是因为墙的原因,一个安装包[ppicv_linux_20151201.tgz](密码:tnj6)始终下不下来. 下载至opencv/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b/目录下即可,若没

Ubuntu下opencv的安装及IDEA开发配置 环境配置  这篇博客主要介绍Ubuntu下opencv的安装编译,以及IDEA对opencv进行Java开发的环境配置 安装opencv 首先安装opencv和opencv_contrib 在Ubuntu下可以方便的使用git指令进行下载 git clone https://github.com/Itseez/opencv.git git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git 下载

我安装的是社区免安装版,安装成功后密码忘记了.参考了网上的一些方法,自己也做下笔记.仅供参考. 我安装的mysql版本下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 选择的是: 安装后修改密码方式如下: 1,在mysql的安装目录修改修改my.ini  在mysqld下新增一行:skip-grant-tables 如图: 2,管理员身份打开cmd,进入mysql的bin目录.执行命令:mysqld --shared-memory --skip-grant-

安装 测试环境为centos 安装依赖 yum install cmake gcc gcc-c++ gtk2-devel gimp-develgimp-devel-tools gimp-help-browser zlib-devel libtiff-devel libjpeg-devellibpng-devel gstreamer-devel libavc1394-devel libraw1394-devel libdc1394-develjasper-devel jasper-utils sw

1.windows下 1.1 exe安装 windows下可以安装opencv的exe版本,已经编译好了,很省事. 到https://opencv.org/releases.html下载需要的opencv版本,比如我下载的是opencv-2.4.13.5-vc14.exe和opencv-3.3.1-vc14.exe(注意,带vc14的为vs2015编译的版本). 如果嫌下载速度太慢,可以在百度网盘下载:https://pan.baidu.com/s/1hs1sFjQ,密码:cvu0 这里以ope

刚开始学习tensorflow和opencv这一块的知识,所以用博客这个平台来把自己这段学习的经历与感想写下来. tensorflow和opencv则用Anaconda来下载和配置环境. 下载Anaconda,官网下载又慢又容易断,推荐一个网站:清华镜像,你可以自己去摸索.附上下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe             (64位的)

前言 最近深度学习Ultra-Fast-Lane-Detection/INSTALL.md at master · cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection (github.com)需要安装opencv c++,于是准备安装.于是按照OpenCV: Installation in Linux官网一顿操作,好像是成功了.但是在安装成功,进行软链接的时候 # First you need to install OpenCV C++. # After installation, m

1.先下载XE8,安装失败.2.后下载XE8U1(delphicbuilder_xe8_upd1_subscription.iso),安装,选择DelPhi.C++builder,输入系列号:3.安装序列号: QNDH-SNDR63-GQULQL-HHPN OK!OK!安装成功! 4.找到目录“C:\Program Files (x86)\Embarcadero\Studio\16.0\bin\”,将下列目录和文件拷入:tuningXE8UP1Kg_Unis.exe运行破解程序 点击按钮:Gen