Python与机器视觉（一）安装与环境

本系列博客主要分享Python在机器视觉/计算机视觉下的编程应用
cv2包是著名的视觉库OpenCV的Python实现

1.安装

在安装过python环境后，可以使用apt-get工具或者pip工具来安装视觉工具包cv2：

#利用apt-get工具安装
sudo apt-get install python-opencv#利用pip工具安装
pip install opencv-python#随后就可以在环境中导入cv2包使用了
import cv2
print(cv2.__version__)
>>> `3.4.3`

在Windows中，为了配置环境的方便，推荐使用anaconda来安装和配置所有的python环境以及opencv安装，可以利用conda工具便捷安装。
conda install -c conda-forge opencv

2.交互式环境jupyter notebook

为了更便捷直观地进行学习，我们可以安装jupyter来交互式的运行python命令，特别是在学习视觉包opencv时对于理解图像的各种操作很有帮助。

安装jupyter notebook：
pip install jupyter
在终端中启动：
pip install jupyter

如果遇到python2 版本问题可以选择安装
pip install ipython==5.0.0, jupyter==1.0.0
来解决.

如果出现编码问题：类似错误如下UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe5 in position 4: ordinal not in range(128)，这是由于python2中的编码bug，需要在python目录/lib/python2.7/site-packages/中新建一个文件：
sitecustomize.py,其中包含下列代码。

import sys
sys.setdefaultencoding(‘utf-8’)

随后再修改系统默认编码:
export LANG=en_US:UTF-8
export LANGUAGE=en_US:en
cd your work_folder,启动`jupyter notebook``即可解决

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