Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV开发环境搭建与入门
Python OpenCV入门：环境设置
学习目标
通过本课程，学员们将学习在Windows、macOS和Linux操作系统上安装Python和OpenCV，配置开发环境，以及如何使用Jupyter Notebook和PyCharm等集成开发环境（IDE）进行基本操作。同时，学员们将能够顺利搭建Python OpenCV的开发环境，为后续的学习打下坚实的基础。
相关知识点
- Python OpenCV环境设置
学习内容
1 Python OpenCV环境设置
1.1 Python和OpenCV的安装
1.1.1 Python的安装
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其代码的可读性和简洁性著称。在开始安装Python之前，首先需要确定操作系统类型，因为安装过程会有所不同。
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Windows:
- 访问Python官方网站下载最新版本的Python安装包。
- 运行下载的安装程序，确保勾选“Add Python to PATH”选项，这将使Python命令可以在命令行中直接使用。
- 按照安装向导的指示完成安装。
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macOS:
- 访问Python官方网站下载最新版本的Python安装包。
- 双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。
- 安装完成后，可以通过终端输入
python3 --version来验证安装是否成功。
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Linux:
大多数Linux发行版默认已经安装了Python。如果没有，可以通过包管理器安装。例如，在Ubuntu上，可以使用以下命令安装Python 3：
sudo apt update
sudo apt install python3
1.1.2 OpenCV的安装
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。安装OpenCV之前，确保Python已经正确安装。
- 使用pip安装:
无论使用的是哪种操作系统，都可以通过Python的包管理器pip来安装OpenCV。打开命令行工具，输入以下命令：
pip install opencv-python
这将安装OpenCV的官方发行版，包含大多数常用的计算机视觉算法。
1.2 开发环境配置
1.2.1 配置Python环境
安装完Python和OpenCV后，需要配置开发环境。这包括设置环境变量、安装必要的开发工具等。
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环境变量:
在Windows上，如果安装Python时没有选择“Add Python to PATH”，需要手动将Python的安装路径添加到系统的环境变量中。这可以通过“系统属性”->“高级”->“环境变量”来完成。 -
安装开发工具:
推荐安装一些常用的开发工具，如虚拟环境管理工具virtualenv，这有助于管理不同项目的依赖关系。安装命令如下：
pip install virtualenv
1.2.2 创建虚拟环境
虚拟环境允许不同的项目创建独立的Python环境，避免不同项目之间的依赖冲突。创建虚拟环境的命令如下：
virtualenv myenv
激活虚拟环境：
- Windows:
myenv\Scripts\activate
- macOS/Linux:
source myenv/bin/activate
1.3 使用Jupyter Notebook和PyCharm
1.3.1 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，支持实时代码、数学方程、可视化和叙述性文本。非常适合进行数据科学和机器学习的实验。
- 安装Jupyter Notebook:
在激活的虚拟环境中，使用pip安装Jupyter Notebook：
pip install jupyter
- 启动Jupyter Notebook:
在命令行中输入以下命令启动Jupyter Notebook：
jupyter notebook
这将打开一个浏览器窗口，显示Jupyter Notebook的界面。可以在这里创建新的Notebook文件，编写和运行Python代码。
1.3.2 PyCharm
PyCharm是一个功能强大的Python集成开发环境，支持多种开发需求，包括Web开发、科学计算等。
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安装PyCharm:
访问PyCharm官方网站下载并安装PyCharm。有社区版和专业版两种选择，社区版免费且功能强大，适合大多数用户。 -
配置PyCharm:
打开PyCharm，创建一个新的项目，选择之前创建的虚拟环境作为项目的解释器。这样，就可以在PyCharm中使用安装在虚拟环境中的所有库了。
通过本课程的学习，学员们已经成功搭建了Python OpenCV的开发环境，为后续的图像处理和计算机视觉学习打下了坚实的基础。接下来，可以尝试编写一些简单的OpenCV代码，体验图像处理的乐趣。