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作为一个C# 上位机#xff0c;我认为上位机的终点就是机器视觉运动控制。最近学了会Halcon发现机器视觉还… 文章目录 前言相关链接环境配置AnacondaPython配置OpenCVOpencv-contrib:Opencv扩展 Notebook:python代码笔记vscode配置配置AnacondaJupyter文件导出 前言
作为一个C# 上位机我认为上位机的终点就是机器视觉运动控制。最近学了会Halcon发现机器视觉还是要学一下OpenCV。作为一个爱学习的程序员我认为Python是逃不过的毕竟Python可以使用的场景实在太多了深度学习人工智能。虽然我是本科学历但是我还是想去了解一下。 【2022B站最好的OpenCV课程推荐】OpenCV从入门到实战 全套课程 CSDN标题里个括号对应视频的分P
相关链接 【2022B站最好的OpenCV课程推荐】OpenCV从入门到实战 全套课程 OpenCVPython CSDN专栏 Gitee 项目地址 环境配置Anaconda
Anaconda是一个方便管理的Python集成包优点如下
集成了180个常用的科学计算的包方便管理多个版本的Python环境 Anaconda python常用配置环境 Anaconda 下载网址 一路确定就可以了要记得安装的位置 Python配置
如果你的电脑只装了一个Python环境就直接安装就好了。我这里提供多个python环境的解决方案。
找到你的Anaconda的安装位置使用命令行进入然后输入python就可以看到你安装的Python版本了。我这里的安装位置是E盘的Anaconda位置 然后再cd到Script目录输入pip list查看安装包
OpenCV
在Scirpt目录中直接运行
pip install opencv-python然后退到根目录看看OpenCV是否安装成功 如果我们cv2.__version__能正常显示Python版本那就说明我们python版本安装是正确的版本。
Opencv-contrib:Opencv扩展 Notebook:python代码笔记 vscode配置
我个人选择vscode史上最强IDE。
配置Anaconda Anaconda 环境变量手动设置(详细) Python环境部署Anaconda VS Code on Windows 运行如下代码
import sys
print(sys.version)
print(hello world!) Jupyter vscode中配置jupyter彻底解决Failed to start the Kernel问题 运行成功虽然我暂时也不知道有啥用 运行如下代码
#%%
# 测试注释
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
p np.linspace(0,20,100)
plt.plot(p,np.sin(p))
plt.show()文件导出
vscode建议直接导出html再使用html转pdf进行转换因为直接导出pdf需要安装xelatex。 Jupyter第一次接触我后面再去用一下了解一下
