tensorflow和opencv安装教程

OPENCV初级教程及范例一、安装OPENCV要使用OPENCV，首先需要在计算机上安装它。

安装步骤如下：3.打开命令行工具，并进入解压后的文件夹。

4.运行以下命令来编译和安装OPENCV：cmake .makesudo make install二、OPENCV基本概念1.图像数据结构在OPENCV中，图像被表示为一个多维数组，每个数组元素对应着图像中的一个像素。

例如，对于一个RGB彩色图像，每个像素由三个颜色通道（红、绿、蓝）组成，可以使用3维数组来表示。

2.图像读取和显示import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#显示图像cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows3.图像处理import cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#图像模糊处理kernel = np.ones((5,5), np.float32) / 25blurred = cv2.filter2D(image, -1, kernel) #显示处理后的图像cv2.imshow("Blurred Image", blurred)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows三、OPENCV实例以下是一些使用OPENCV的实际范例：1.边缘检测import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg", 0)#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 100, 200)#显示边缘图像cv2.imshow("Edges", edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows2.目标识别import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#创建目标识别器cascade = cv2.CascadeClassifier("cascade.xml")#对图像进行目标识别objects = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))#绘制识别结果for (x, y, w, h) in objects:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)#显示识别结果cv2.imshow("Objects", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这些范例只是OPENCV功能的冰山一角，OPENCV还提供了很多强大的功能和工具。

（⼀）如何在Python3.8上安装TensorFlow（Mac版本）今天下载安装了Anaconda，需要在Anaconda上安装OpenCV和TensorFlow，但总会显⽰:Specifications:- tensorflow-gpu -> python[version='3.5.*|3.6.*|3.7.*|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.6,<3.7.0a0|>=3.5,<3.6.0a0|>=2.7,<2.8.0a0']Your python: python=3.8因为python=3.8是最新版本，相应的TensorFlow 还没能及时更新，需要⾃⼰下载安装TensorFlow2折腾了好久，⾛了很多弯路，最后使⽤了以下⽅法安装成功，希望能帮助到其他朋友：⼀、检查电脑上⽬前的python和pip版本 python3 --version pip3 --version**注意：必须使⽤最新版本的 pip，才能安装 TensorFlow 2。

升级pip：pip install --upgrade pip⼆、配置python3.8运⾏环境conda create -n env_name python=3.8conda activate env_nameconda install pandas scikit-learn matplotlib notebookpip3 install --user --upgrade tensorflow #安装最新版本的tensorflow三、测试是否安装成功import tensorflow as tfhello = tf.constant('hello,tf')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))此时可能出现报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'不⽤担⼼，你的tensorflow已经安装成功，原因是你安装的tensorflow是2.0以上版本可以将代码修改为：import tensorflow as tftf.executing_eagerly()with pat.v1.Session() as sess:hello = tf.constant('Hello, tf!')print(sess.run(hello))点击运⾏：安装成功！。

Opencv新手教程OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于处理图像和视频的各种任务。

它是一个强大的工具，可以应用于从简单的图像处理到复杂的计算机视觉任务。

在本教程中，我们将介绍一些基本的OpenCV功能和使用方法，以帮助你入门。

1. 安装OpenCV2. 导入OpenCV库在你的代码中，你需要导入OpenCV库。

你可以使用以下命令导入OpenCV库：import cv23.加载图像在OpenCV中，你可以使用imread(函数加载图像。

这个函数接受图像的文件路径作为参数，并返回一个代表图像的多维数组。

以下是一个加载图像的例子：image = cv2.imread('image.jpg')4.显示图像你可以使用imshow(函数显示图像。

这个函数接受两个参数，第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像。

以下是一个显示图像的例子：cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这个例子中，图像将在一个名为"Image"的窗口中显示。

你可以使用waitKey(函数等待用户的按键操作，然后使用destroyAllWindows(函数关闭窗口。

5.图像预处理OpenCV提供了许多图像预处理功能，如图像的调整、裁剪、旋转、缩放等。

你可以使用这些功能来改变图像的外观和大小。

以下是一些常用的图像预处理函数的例子：gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图像resized_image = cv2.resize(image, (width, height)) # 调整图像大小cropped_image = image[y:y+h, x:x+w] # 裁剪图像rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) # 旋转图像这个例子中，我们将图像转换为灰度图像、调整大小、裁剪和旋转图像。

【opencv】1.opencv安装之使⽤pip或conda安装opencv⽂章⽬录基于conda安装⽅法1. 创建需要的python版本虚拟环境2. 激活该虚拟环境并安装opencv3. 验证opencv是否正确安装4. 不想使⽤，可卸载opencv3,退出并删除虚拟环境基于pip安装总结本⽂将介绍如何在linux系统中安装opencv，从源码中安装的⽅式参见我的博客从源码安装很耗时，也很复杂，不推荐,源码安装的博客有⼀些安装OpenCV之前的依赖，如读写本地图⽚视频的软件包；并且也可以通过python⾃有的包管理⼯具pip来安装或常⽤科学计算包Anaconda的包管理⼯具conda来安装 .先要说明的是，The PyPi/PiWheels包含的opencv版本并不包括⼀些“non-free" 算法，⽐如SIFT,SURF或其它专利算法。

如果不介意这些，并且想快速搭⼀个opencv的环境，就是本⽂以下要讨论的。

还有就是通过pip或conda安装的包并不是opencv官⽅的包，⽽是由第三⽅维护的，但这并不影响我们的使⽤。

我们有两种⽅案安装基于conda和pip基于conda安装⽅法Anconda(或者Minianaconda)安装完成后，python版本固定（2019年8⽉27⽇，安装好anaconda后python默认版本是3.7),但我们可以⾃⼰指定所需要的python版本：conda将把包安装在$YOURENV/vm/lib/python3.6/site-packages1. 创建需要的python版本虚拟环境conda create -n vm python=3.6 #创建⼀个名叫vm,python3.6版本的虚拟环境1conda search opencv -c conda-forge3. 验证opencv是否正确安装pythonimport cv2print(cv2.__version__)此处遇到问题：环境为centosImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory解决办法yum install mesa-libGL.x86_64，测试可⽤4. 不想使⽤，可卸载opencv3,退出并删除虚拟环境conda unstall opencv3 #卸载opencv3conda deactivate #退出虚拟环境conda remove -n vm --all #删除虚拟环境基于pip安装基于pip安装，有两种选项：安装到系统的site-packages安装到虚拟环境的site-packages.也就是说可以通过pip在系统进⾏安装或在anaconda 或virtualenv的虚拟环境来安装。

银河麒麟服务器操作系统V4 TensorFlow软件适配手册天津麒麟信息技术有限公司2019年5月目录1概述 (2)1.1系统概述 (2)1.2环境概述 (2)1.3TENSORFLOW软件概述 (2)1.4TENSORFLOW特点 (2)1.5TENSORFLOW原理介绍 (4)2TENSORFLOW软件适配 (4)2.1安装编译需要的依赖包 (4)2.2下载指定分支源码 (5)2.3编译选项和以及平台相关修改 (5)2.4编译及安装 (5)3TENSORFLOW软件功能验证 (6)3.1验证TENSORFLOW安装 (6)3.2尝试CONVOLUTIONAL MODEL (6)1概述1.1系统概述银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能特性，兼容适配联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主可控服务器操作系统。

1.2环境概述服务器型号长城信安擎天DF720服务器CPU类型飞腾2000+处理器操作系统版本Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910.Z1内核版本 4.4.131TensorFlow版本 1.101.3TensorFlow软件概述TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。

TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google 机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

人工智能程序的比较：OpenCV vsTensorFlow人工智能的使用正在逐渐普及，许多人都在使用不同的程序来实现人工智能的应用。

其中，OpenCV和TensorFlow是两个非常受欢迎的程序。

OpenCV是一种计算机视觉库，最初是由英特尔公司开发的。

它是一个广泛使用的开源库。

它用于图像处理、计算机视觉和机器学习等方面。

然而，与OpenCV不同，TensorFlow是人工智能领域中的另一种程序，是由Google开发的开源库。

它用于机器学习和深度学习方面。

在这篇文章中，我们将比较这两种程序的特点和应用。

一、特点1. OpenCVOpenCV是一种早期的程序，它最早是用于计算机视觉方面的，现在的版本不仅覆盖了计算机视觉，同时也涉及到机器学习等方面。

下面是OpenCV的主要特点：- OpenCV是一个开源库，因此它可以在不同的平台上运行。

-它是用C++编写的，但也存在Python等其他语言的接口。

-它支持多线程处理和GPU加速，能够有效地处理大规模数据。

-它提供了大量的图像操作函数，可用于图像处理和计算机视觉。

-它能够利用机器学习算法进行线性代数、图形分割、目标检测等的功能。

2. TensorFlowTensorFlow是Google公司开发的深度学习框架，由于其出色的性能和丰富的功能特点，被广泛应用于人工智能领域。

下面是TensorFlow的主要特点：- TensorFlow是一个开源库，因此它可以在不同的平台上运行。

-它支持Python、C++等多种编程语言，并提供了良好的API接口。

-它提供了内置的机器学习算法，以及可以用于各种层级的预训练模型。

-它支持GPU加速，并提供了分布式计算功能，能够解决大规模数据的处理问题。

二、应用1. OpenCVOpenCV由于其良好的图像处理和计算机视觉功能，在许多不同的应用场景中都得到了广泛的应用，下面是一些在不同领域中使用OpenCV的例子：-军事和安全：像目标跟踪、人脸识别和自动车辆识别等任务都可以用OpenCV实现。

VSCode调试TensorFlow应用程序方法TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，而VSCode则是一个强大的集成开发环境（IDE）。

结合二者，我们可以方便地调试TensorFlow应用程序，提高开发效率和代码质量。

本文将介绍如何在VSCode中进行TensorFlow应用程序的调试。

## 准备工作在开始之前，我们需要确保已经完成以下准备工作：1. 安装并配置好VSCode：前往VSCode官网下载并安装最新版本的VSCode，确保安装成功并能正常运行。

2. 安装Python和TensorFlow：在本地环境中安装好Python和TensorFlow，并确认TensorFlow能够正常运行。

## 步骤一：创建项目文件在VSCode中，打开一个新的文件夹，并创建一个新的Python项目文件夹。

将TensorFlow应用程序的代码文件复制到该文件夹中。

## 步骤二：创建调试配置文件在VSCode的侧边栏中，点击调试按钮（红色的正方形图标），然后点击左上角的齿轮图标，选择"create a launch.json file"。

在弹出的选项中，选择"Python"。

在生成的launch.json文件中，找到"configurations"字段，将其修改为以下内容：```json{"name": "Python: TensorFlow","type": "python","request": "launch","program": "${file}","cwd": "${workspaceFolder}","env": {"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}"}}```保存并关闭launch.json文件。

Win10环境安装Anaconda（3-2021.05）+Tensorflow（2.6）Win10环境安装Anaconda(3-2021.05)+Tensorflow(2.6)在学习机器学习的过程中会⽤到许多Python库，例如tensorflow、pandas等，⽤到的时候单独去安装⼗分不⽅便，因此⼤多数情况，⼈们会先安装Anaconda。

1. 安装Anaconda3版本在官⽹可以发现最新版本 [Anaconda]()Anaconda官⽹安装包下载速度巨慢，国内⼩伙伴不建议尝试。

我们可以使⽤清华⼤学开源软件镜像站：，请选择适合⾃⼰系统⾃⾏下载。

我这⾥选择的是Windows系统86位的安装包注意安装anaconda时⼀定要把环境变量加⼊windows环境中。

要没有勾选，安装完后还要⼿动加⼊。

安装过程较慢，耐⼼等待即可。

安装好了后，运⾏开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt，在终端中键⼊命令conda -V2. 安装tensorFlowTensorFlow 有cpu和 gpu两个版本，gpu版本需要NVIDIA显卡的⽀持并下载CUDA 和 cuDNN ，对于初学者我们使⽤cpu版本即可（这⾥，仅介绍cpu版本的安装）1.打开开始菜单->Anaconda3->Anaconda Prompt，打开Anaconda Prompt控制台;2.先选择清华软件仓库镜像安装TensorFlow，这样更新会快⼀些键⼊conda config --add channels https:///anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes# pip配置国内源pip config set global.index-url https:///pypi/web/simple# 查询pip config list3.⽤Anaconda3创建⼀个python3.8的环境，环境名称为tensorflow可以从 [tensorflow安装]() ⾃⾏查阅当前 tensorflow ⽀持的 python 版本键⼊conda create -n tensorflow python=3.8在给出Proceed时键⼊y在tensorflow环境创建完成后，键⼊conda info --envs可以发现，除了基础环境base外，我们还可以看到刚刚创建的名为tensorflow的环境4.安装cpu版本的TensorFlow上⼀步中我们仅是创建了⼀个名为tensorflow的python环境，这⼀步我们将TensorFLow配置进这个环境中在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：键⼊activate tensorflow⽤来激活我们创建的名为tensorflow的环境，在这个环境下进⾏配置正式下载安装cpu版本的TensorFlow键⼊#不指定版本及⾃动下载最新版本pip install tensorflow-cpu#指定版本（建议安装所需版本）pip install tensorflow-cpu==2.5后期更换版本# 卸载pip uninstall tensorflow-cpupip uninstall keraspip install tensorflow-cpu==2.5pip install keras==2.4.3耐⼼等待下载安装。

教你如何在pycharm中安装opencv,tensorflow,keras ⽬录⼀.⾸先安装Anaconda,python和pycharm⼆.⾸先安装opencv三.安装tensorflow和kerass四.⼩结我在安装环境的时后，怎么都装不上去，搞了好久，现在来写⼀下⼼得。

⼀.⾸先安装Anaconda,python和pycharm有很多教程，我就不在此赘述⼆.⾸先安装opencv1.点击左下⾓的Terminal2.输⼊pip install opencv-python，然后按键盘上的enter(亲测有效）3.看到successfully就说明安装好了三.安装tensorflow和kerass1.点左上⾓的File选择Settings找到图中python Interpreter2.找到你配好的环境3.点击加号4.在上⾯的框框上搜索你要安装的框架5.将Specify version前⾯的框框中打勾，选中⼀个合适的版本（注意版本不要太⾼）6.点击Install Package7.这样⼀般就可以了，keras也是这样滴四.⼩结如果你看来很多教程下了很多次软件还是没有成功，你可以参考以下建议（我⾃⼰没有试过，看看就好）⾸先要找到你安装的anaconda3所在的⽂件，在找到envs,把别⼈已经配置好⽂件复制在此⽂件夹下。

（例如BY，pytorch_envs都是配置的环境）重点就是要选中已经配置好的环境（就是别⼈刚刚配好的那个）剩下就是像我上⾯写的那样找到你要安装的库下载下来，就⼤公告成啦。

因为每个⼈的电脑不⼀样，所以我的⽅法不⼀定适合所有⼈，如果你没有成功，请见谅。

到此这篇关于教你如何在pycharm中安装opencv,tensorflow,keras的⽂章就介绍到这了,更多相关pycharm安装opencv,tensorflow,keras内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。