前言python是解释型语言,源码是普通文本,也是它的执行程序。所以商业视觉软件包开发不能用这个。

python可以用于工业应用,因为除非你的设备绝密,否则让客户看到源码也无所谓。

python用于工业方面的应用有一些例子,但受限于硬件商,绝大部分硬件不支持python,以C#,C++,VB为主。

python在深度学习方面已经统一江湖,其它语言都成了陪练。

python支持opencv。

网上绝大部分视觉算法是用c++和opencv,python, matlab来做演示的。

综上所述,花点时间学习一下python是值得的。

python的作用更倾向于做视觉算法原理的验证,因为工业项目应用的少,

所以勇哥认为它可以当做电脑游戏每天娱乐一下就好。

这也是为啥子本系列贴子的主题是“python娱乐时间”。

这一篇说下Anaconda方式搭建python开发环境。

Anaconda是一个python的集成开发包,它把python和它的海量插件库直接给你安装上,并且提供了线上下载其它第三方插件包的命令行工具。

Anaconda的下载地址:

官网下载是不可能的,你懂的,上面国内的镜像站速度则飞快。

安装请一路下一步即可,安装完后在开始菜单中的程序组内容如下:

下面详细说下Anaconda Prompt和Jupyter Notebook的用法。

(1)  Anaconda Prompt

这个是显示、安装第三方插件库的控制台。

显示已经安装的库列表conda list

安装指定的库,如下:conda install numpy

对于不知道安装包名字的库,可以搜索取其信息,帮助我们找到可以安装的包。

(tensorflow是谷歌开源的深度学习框架)anaconda search -t conda tensorflow

按平台选择,我们发现了划线处的包,正是我们要的win64下的包。

接下来用show指令,显示通过什么指令安装这个包anaconda show dhirschfeld/tensorflow

显示结果是:

其划线处的就是我们安装这个包的指令,你复制出来执行就可以了。

(2) Jupyter Notebook

这个是网页版的python执行环境。

好处是:

对于指定行代码,如果想执行,按shift+回车。

这样可以一行行运行,如果是在ide里面,你得run整体。

这对我们分模块来run很方便。

另外,它对数据预处理和可视化显示方面很方便。

缺点是:

没有大程序的调试功能。

因此网页版用来学习测试小程序很方便,不适合开发工程。

运行后,如下新建一个python3的代码

然后敲入代码,按shift+回车执行即可。

#转载请注明出处 www.skcircle.com 《少有人走的路》勇哥的工业自动化技术网站。如果需要本贴图片源码等资源,请向勇哥索取。

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