windows平台和linux平台安装参见 官方文档:http://docs.opencv.org/3.2.0/da/df6/tutorial_py_table_of_contents_setup.html
mac下安装在官方平台没找到。参考:
https://www.learnopencv.com/install-opencv-3-on-yosemite-osx-10-10-x/
核心指令就两句,超简单。
brew tap homebrew/science brew install opencv3
但是也遇到了一堆问题。记录过程如下:
1.
brew install opencv3
报错:
Error: You must `brew link openexr` before homebrew/science/opencv3 can be installed
2. 以为没有装openexr, 查了一下http://www.openexr.com/ 觉得不装也可以,刚好有 --without-openexr这个选项,因此:
brew install opencv3 --without-openexr
报错:
Error: The `brew link` step did not complete successfully The formula built, but is not symlinked into /usr/local Could not symlink share/aclocal/cmake.m4/usr/local/share/aclocal is not writable. You can try again using: brew link cmake ………………
3. 那就按照提示吧:
brew link pkg-config
报错:
Error: Could not symlink share/aclocal/pkg.m4/usr/local/share/aclocal is not writable.
4. 哦,没权限。那么:
sudo brew link pkg-config
报错:
Error: Running Homebrew as root is extremely dangerous and no longer supported.
5. 原来不允许,那么只好改文件夹权限了
whoami# 下面两个命令中的‘whoami’用刚才命令的输出代替sudo chown -R 'whoami':admin /usr/local/share sudo chown -R 'whoami':admin /usr/local/local/bin
brew link pkg-configbrew link cmake brew install opencv3 --without-openexr
成功,估计一开始的第一步报的错误,也是没有没有权限建立软件接的问题。
6. 链接到python环境,我这是链接到anaconda建的tensorflow1.0环境下
cd /Users/yuetiezhu/anaconda2/envs/tensorflow1.0/lib/python2.7/site-packagesln -s /usr/local/Cellar/opencv3/3.2.0/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
/usr/local/Cellar/opencv3/3.2.0/lib/python2.7/site-packages 没有cv.py 只有cv2.so,但是可以用啦
7. 测试一下
source activate tensorflow1.0python import cv2
以上是MacOS X安装OpenCV3.2说明介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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