Anaconda3环境下安装OpenCV(cv2) 主要步骤 1 首先查看自己的Anaconda安装的python版本 2 下载相应的OpenCv.whl文件 3 使用cmd安装.whl文件 查看自己的Anaconda安装的python版本 1 进入Anaconda Prompt (Anaconda3) 输入python即可查看,比如我的是3.7.3版本 下载相应的OpenCv.whl文件 进入网页https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载Open

yolov3 进化之路,pytorch运行yolov3,conda安装cv2,或者conda安装找不到包问题 conda找不到包的解决方案. 目前是最快最好的实时检测架构 yolov3进化之路和各种性能对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 yolov3效果实现,大片段 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36478097 yolov3,pytorch运行试验 https://blog.csdn.net/discoverer100/

conda install opencv-python或者 pip install opencv-python(不过好像是这个比较有效)

error: -------src-dir-------/opencv-2.4.10/modules/highgui/src/window.cpp:501: error: (-2) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-co

ubuntu18.04 下利用conda安装opencv3 安装opencv3 conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 出现的问题: EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: /home/huangli/anac

使用pip3 安装cv2包的时候报错 PS C:\Users\lenovo> pip3 install cv2 Collecting cv2 Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: ) No matching distribution found for cv2 解决方案: pip3 install opencv-python

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html 参考网址: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 之前的一篇,直接安装tensorflow的: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html =======================================

pip和conda安装源更改 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 永久使用: Linux下: 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修

conda安装的国内镜像配置,实现快速下载 anaconda的所有的软件包全部在国外,安装起来很麻烦,关键是下载速度慢,而且经常中断,所以需要配置国内安装的镜像,下载速度就很快了. 一.conda换国内源 1.1 查看源 命令 conda config --show-sources 显示结果 ==> /home/xxx/.condarc 本文由博客一文多发平台 [OpenWrite](https://openwrite.cn?from=article_bottom) 发布!

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

1.问题描述 当非conda安装的RStudio,在调用Anaconda中的R环境时,报如下错误: 2.解决办法 下载同版本的R,对Anaconda中R相应的文件进行替换(图标中标注的部分) R3.5.1 Anaconda中的R3.5.1

Conda安装及第一个py程序 安装Conda 下载安装 在Anaconda官网下载Anaconda 打开Conda安装程序 设置好安装目录(这个一定要记好,后边要用),比如我的目录就是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 剩下的按默认进行就可以了 环境变量配置 环境变量配置非常重要

首先用Anaconda是因为方便(管理方便,包安装真心不方便).下面是我的安装过程: 首先使用如下命令安装opencv conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv 不过装完之后用不了,这时候找到如下文件夹 Anaconda\pkgs\opencv-2.4.9.1-np19py27_0\Lib\site-packages 把所有的文件复制到: Anaconda\Lib\site-packages 这就OK了 来自为知笔记(Wiz)

问题描述:import cv2 报错提示未安装此包. 解决措施: 1.cmd框中输入pip install cv2,若安装成功,则恭喜你一次性成功,如提示"无法找到与你当前版本的匹配"则尝试第2种方法. 2.手动下载cv2包,解压后将cv2.pyd放到site_packages的目录下,下载地址:https://pypi.python.org/pypi/cv2-wrapper/0.1 3.再次到cmd框中输入python,回车,import cv2,正常显示图1,若提示出现图2的报错,

1. 下载anaconda2安装,一路默认,注意添加/home/wang/.bashrc选择yes 2. 在/home/wang/envs/py3安装anaconda3,其他同anaconda2 3. conda create --name xxx27 python=2.7  (我的是myPy27),实际上我的包名是2.7.14版本 4. conda create --name xxx36 python=36 (我的是myPy36),实际上我的包名是3.6.4版本 5.可以切换了,conda a

电脑上同时有python2 和python3,python2 里有cv2,Python3里没有. 用pip3 install opencv-python 安装,提示: You are using pip version 9.0.1, however version 10.0.1 is available.You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. 所以先升级pip3,但是提示这个命令没用,使

http://m.blog.csdn.net/u010167269/article/details/62447648 下载离线安装包:https://anaconda.org/menpo/opencv3/files 安装: $ conda install --channel menpo package 这里的 package 替换为自己的指定安装包:linux-64-opencv3-3.1.0-py27_0.tar.bz2 如要卸载: $ conda uninstall opencv3 cond

conda的确是一个非常好的工具,对于初学者而言,安装软件就跟用XXX软件管理器一样方便.正因为他如此便利,以至于我介绍如何手动安装工具时,总有人问我为啥不用conda. 我用conda,并且用的很好. 下面解决一个非常有趣的conda安装工具后出现的动态库缺失的问题.这是我最近遇到的例子, $ samtools samtools: error while loading shared libraries: libtinfow.so.5: cannot open shared object fi

1. 添加以下channels到~/.condarc $ conda config --add channels conda-forge $ conda config --add channels ostrokach-forge 2. 安装graph-tool $ conda install graph-tool 3. 进入python terminal 检查是否安装成功 >>> from graph_tool.all import *

1.之前已经安装了anaconda,之前疏忽使用的pip安装的tensorflow,但pycharm还是使用的anaconda环境. 现在把pip的tensorflow删除了 pip uninstall tensorflow-gpu 2.之前的环境变量有的在root用户下配置,有的在非root用户下 于是把root用户下~/.bashrc中的export内容复制到非root用户下~/.bashrc中 3.重新在conda中安装tensorflow conda install tensorflow