转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12000823.html 参考网址: https://www.imooc.com/article/34004 https://pypi.org/project/opencv-python/ 在anaconda中可直接使用pip安装opencv,如下: pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python 如第一个参考网址所示,国内常用

由于国外的pip源总是由于各种原因不能被访问或者网速过慢,而造成的timeout错误 解决方法是修改pip的配置文件(如果没有配置文件在相应的地方新建,配置文件的路径和名字参考这里),设置安装包时候访问的镜像,将其改为国内的镜像 然后设置timeout的时间长一些 例如配置文件设置如下: 配置文件地址: C:\ProgramData\pip\pip.ini Windows 7 and later the file is hidden, but writeable at C:\ProgramDat

一条命令就可以搞定: pip install opencv-contrib-python   opencv-python 或者: pip install opencv-contrib-python==3.4.0.12 下载网址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv OpenCV, a real time computer vision library. opencv_python‑2.4.13.5‑cp27‑cp27m‑win32

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ flask 要用https的 https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#configuration 三种配置位置 per-user, per-virtualenv or site-wide (shared amongst all users) configuration If multiple configuration files are found by p

直接pip安装,慢到你怀疑人生.豆瓣镜像安装,嗯,不能更爽. pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple 谢谢:https://blog.csdn.net/jxwzh/article/details/79119870

Ubuntu 16.04 安装opencv的各种方法(含opencv contrib扩展包安装方法) https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79511170 本文主要介绍安装opencv C++接口和python接口的几种方法. 首先介绍C++接口的,然后介绍Python接口的 C++接口安装 采用源码编译的安装方式,基本也就是这种方法了,首先在官网下载你想安装的版本的opencv压缩包,下载连接如下: https://github.

由于众所周知的原因,国内网络环境始终处于水深火热之中,python库的安装也不例外. 比如在安装 PyQt5-tools 的时候,网速奇慢无比. 好在国内有不少镜像服务源,以豆瓣为例,网速突飞猛进 使用官方源的安装方式如下: pip install PyQt5-tools 使用豆瓣镜像的安装方式如下: pip install PyQt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple 不让网络成为学习的认识世界的障碍.

2018/8/7  在使用pip安装pynum第三方库时的随笔 所有的前提都是你成功安装了pip 首先第一步 打开命令提示符  输入pip show pip 查看当前pip版本 然后可以上官网搜索一下当前最新的pip版本是多少  如果版本不是最新的 可以使用命令提示符   python -m pip install --upgrade pip 可以看到我的pip版本成功更新到了   19.2.1 之后我们使用pip install  requests 试一试能不能直接导入第三方库 可以看到安装成

场景 在使用pip进行安装库时,使用默认的库会很慢,甚至有时会出现远程主机中断了一个现有连接. 怎样在使用pip install 时指定镜像源为豆瓣镜像源. 实现 pip install moviepy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

本文转载自:https://blog.csdn.net/yucicheung/article/details/79095742 问题描述 基于国内网速的问题,我们直接pip安装包通常速度非常慢,而且经常会出现装到一半失败了的问题,既然这样,我们就要充分利用国内镜像的力量,节省时间,明显提高pip安装的效率.以下是我的操作分享,一共分为永久置换和暂时置换两种方法. 国内镜像源列表 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ (推荐) 清华大学 https:/

pip使用豆瓣的镜像源 豆瓣镜像地址: https://pypi.douban.com/simple/ 虽然用easy_install和pip来安装第三方库很方便 他们的原理其实就是从Python的官方源pypi.python.org/pypi 下载到本地,然后解包安装. 不过因为某些原因,访问官方的pypi不稳定,很慢,甚至访问不了. 跟Ubuntu的apt和centos的yum有各个镜像源一样,pypi也有 在国内强烈推荐豆瓣的源 https://pypi.douban.com/simple

mxnet安装比较简单,这里直接通过豆瓣镜像源用pip安装 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ mxnet-cu100 # 进入ipython验证 import mxnet mxnet.__version__ # '1.3.1' mxnet的官网显示支持到cu92,实际已经有了cu100版本.

1. 指定阿里云镜像, 安装requirements.txt中的所有 pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com -r requirements.txt 我这里是用了阿里云,当然可以指定其他的 2. 指定阿里云镜像, 安装flask pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-hos

python pip使用国内镜像安装第三方库:命令行或PyCharm 转载: https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/80646996

git 设置: $ git config --global http.proxy http://proxy.mysite.com 取消: $ git config --global --unset http.proxy npm 设置代理: $ npm config set proxy=http://proxy.mysite.com 取消代理: $ npm config delete proxy 设置镜像: $ npm config set registry https://registry.np

超超最近参加了学校里一位特别厉害的老师讲的课(两天,我就从一个小白然后了解了树莓派以及Arduino这些我之前都没有了解过的东西,由于结课的需要,我们需要自己设计一个创意以及完成作品)所以才有了这篇文章,来帮助大家解决下载opencv时遇到的坑(网上的流程好多都是有问题的) 首先,opencv是程序员钟爱的开源计算机视觉库,有强大的开源社区和一些内置函数,所以opencv跟树莓派结合起来之后就可以干好多事,比如读取来自树莓派摄像头的picamera视频以及进行人脸识别等等,超超现在就在做这个事.

首先介绍一个国内好用的镜像站 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 然后介绍一下修改源的方法 修改(如果没有此文件,就创建一个) ~/pip/pip.conf 修改内容如下 [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

网上搜到的pip国内镜像大部分是豆瓣的 http://pypi.douban.com/simple/ 但是根本不全,很多包没有 所以推荐清华大学的 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 临时使用 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent,这样就会从清

OpenCV于11月20日发布了OpenCV-3.4.4和OpenCV-4.0.0.这些版本中有很多错误修复和其他更改.发布重点如下: OpenCV现在是C ++ 11库,需要符合C ++ 11标准的编译器.所需的最低CMake版本已提升至3.5.1. 很多来自OpenCV 1.x的C API已被删除. 在核心模块中的持久性(在XML,YAML或JSON中存储和加载结构化数据)已在C ++中完全重新实现,并且也丢失了C API. 添加了新的模块G-API,它可以作为非常有效的基于图形的图像处理流