Anaconda和python在windows上安裝的實例詳解

本文主要給大家介紹windows上安裝Anaconda和python的教程詳解，非常不錯，具有參考借鑒價值，需要的朋友參考下

 一提到數字圖像處理編程，可能大多數人就會想到matlab，但matlab也有自身的缺點：

1、不開源，價格貴

2、軟體容量大。一般3G以上，高版本甚至達5G以上。

3、只能做研究，不容易轉化成軟體。

因此，我們在這裡使用Python這個腳本語言來進行數位影像處理。

要使用Python，必須先安裝python，通常是2.7版本以上，不管是在windows系統，還是Linux系統，安裝都是非常簡單的。

要使用python進行各種開發和科學計算，還需要安裝對應的套件。這和matlab非常相似，只是matlab裡面叫工具箱（toolbox)，而python裡面叫函式庫或套件。基於python腳本語言開發的數位圖片處理包，其實很多，像是PIL,Pillow, OpenCV, scikit-image等。

對比這些包，PIL和Pillow只提供最基礎的數位影像處理，功能有限；OpenCV實際上是一個c++庫，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到現在python都發展到了3.5版本，而opencv只支援到python 2.7版本；scikit-image是基於scipy的一款圖像處理包，它將圖片作為numpy數組進行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進行數位影像處理。

一、需要的安裝套件

因為scikit-image是基於scipy進行運算的，因此安裝numpy和scipy是肯定的。要進行圖片的顯示，還需要安裝matplotlib包，綜合起來，需要的包有：

Python >= 2.6
Numpy >= 1.6.1
Cython >= 0.21
Six >=1.4
SciPy >=0.9
Matplotlib >= 1.1.0
NetworkX >= 1.8
Pillow >= 1.7.8
dask[array] >= 0.5.0

比較，安裝起來非常費事，尤其是scipy，在windows上基本安裝不上。

但是不用害怕，我們選擇一款集成安裝環境就行了，在此推薦Anaconda, 它把以上需要的包都集成在了一起，因此我們實際上從頭到尾只需要安裝Anaconda軟體就行了，其它什麼都不用裝。

二、下載並安裝anaconda

#先到www.continuum.io/downloads 下載anaconda, 現在的版本有python2 .7版本和python3.5版本，下載好對應版本、對應系統的anaconda，它實際上是一個sh腳本文件，大約280M左右。

本系列以windows7+python3.5為例，因此我們下載如下圖紅框裡的版本：

名稱為： Anaconda3-2.4. 1-Windows-x86_64.exe

是一個可執行的exe文件，下載完成好，直接雙擊就可以安裝了。

在安裝的時候，假設我們安裝在D盤根目錄，如：

#並且將兩個選項都選上，將安裝路徑寫入環境變數。

然後等待安裝完成就可以了。

安裝完成後，開啟windows的命令提示字元：

輸入conda list 就可以查詢現在安裝了哪些函式庫，常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什麼套件沒有安裝上，可以執行

conda install ***  來進行安裝。 （***為需要的套件的名稱）

如果某個套件版本不是最新的，執行 conda update *** 就可以更新了。

三、簡單測試

anaconda自帶了一款編輯器spyder，我們以後就可以用這款編輯器來寫程式碼。

spyder.exe放在安裝目錄下的scripts裡面，如我的 D:/Anaconda3/scripts/spyder.exe, 直接雙擊就能運作。我們可以右鍵傳送到桌面捷徑，以後運行就比較方便了。

我們簡單寫一個程式來測試安裝是否成功，該程式用來開啟一張圖片並顯示。首先準備一張圖片，然後打開spyder，寫如下程式碼：

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg')
io.imshow(img)

將其中的d:/dog.jpg 改成你的圖片位置

然後點擊上面工具列裡的綠色三角形進行運行，最終顯示

如果右下角「 Ipython console" 能顯示出圖片，說明我們的運行環境安裝成功。

我們可以選擇右上角的」 variable explorer" 來查看圖片訊息，如

我們可以把這個程式保存起來，注意python腳本檔案的字尾名為py.

四、skimage套件的子模組

skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：

子模块名称	主要实现功能
io	读取、保存和显示图片或视频
data	提供一些测试图片和样本数据
color	颜色空间变换
filters	图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
draw	操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等
transform	几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等
morphology	形态学操作，如开闭运算、骨架提取等
exposure	图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等
feature	特征检测与提取等
measure	图像属性的测量，如相似性或等高线等
segmentation	图像分割
restoration	图像恢复
util	通用函数

用到一些图片处理的操作函数时，需要导入对应的子模块，如果需要导入多个子模块，则用逗号隔开，如：

from skimage import io,data,color

以上是Anaconda和python在windows上安裝的實例詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！