day1 Opencv安装 python 2.7 (32位)

【参考安装步骤】 http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html

　　　　　　　　http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/39395343

1.环境

win7 64

python2.7  32位  https://www.python.org/downloads/   

　　切记：安装过程中，添加到环境变量PATH中

　　　　

查看python是32位还是64位？

　　　　

 

 

2.openCV安装

　　2.1 安装 numpy     

　　　　　　下载地址：https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.7.1/numpy-1.7.1-win32-superpack-python2.7.exe/download

 　　　　　　　　

    打开cmd到存放文件的当前目录，（我的就在桌面放的）
    执行   pip2 install  numpy-1.13.1+mkl-cp27-cp27m-win32

 　　　　

 

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　　　　2）安装VC

　　　　error错误：缺少  Visual C++ 9.0

　　　　　　    error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required. Get it from http://aka.ms/vcpython27

　　　　下载地址：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266　　

　　　　安装vc成功后，cmd执行命令  pip2 install  numpy-1.13.1+mkl-cp27-cp27m-win32

　　

 

 

　　　3) 安装成功

　　 python环境下: import numpy

　　

 

 

 

 　2.2 安装matplotlib   

　　　　下载地址：https://downloads.sourceforge.net/project/matplotlib/matplotlib/matplotlib-1.3.0/matplotlib-1.3.0.win32-py2.7.exe

 　　　　

 

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　　　　1). error报错：缺少dateutil模块   

    　　raise ImportError("matplotlib requires dateutil")
　　　　ImportError: matplotlib requires dateutil

　　　　

 

　　　　dateutil模块    下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-dateutil　

　　　　　　

　　　　　　

 

　　　　2)报错： 缺少pyparsing模块

    　　raise ImportError("matplotlib requires pyparsing")
　　　　ImportError: matplotlib requires pyparsing

　　　　　　

　　

　　　　pyparsing模块,下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyparsing

　　　　　　　　

　　　　　　

 

 　　　　3)安装成功

　　　　

 

 

　2.3 安装opencv

　　　1）下载

　　　　地址 https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/latest/download?source=files

　　　双击安装

 　　　　　　　　

 

　　　　2）复制配置文件

　　到 安装目录下的 C:\opencv\build\python\2.7\x86

　　将cv2.pyd复制到C:\Python27\Lib\site-packages

 

　　　　

　　

　　　　3）安装成功：

 　　　　　　

 　　　　4）查看opencv版本

　　　　　　

　　　　在命令行输入以下代码：

　　　　　　　　python
　　　　　　　　import cv2
　　　　　　　　cv2.__version__

3. 测试程序

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
menStd =   (2, 3, 4, 1, 2)

ind = np.arange(N)  # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(ind, menMeans, width, color='r', yerr=menStd)

womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
womenStd =   (3, 5, 2, 3, 3)
rects2 = ax.bar(ind+width, womenMeans, width, color='y', yerr=womenStd)

# add some
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(ind+width)
ax.set_xticklabels( ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5') )

ax.legend( (rects1[0], rects2[0]), ('Men', 'Women') )

def autolabel(rects):
    # attach some text labels
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.05*height, '%d'%int(height),
                ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

plt.show()

　　

 

import cv2  
import numpy as np  
  
img = cv2.imread("22.png")  
emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)  
  
emptyImage2 = img.copy()  
  
emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  
cv2.imshow("EmptyImage3", emptyImage3)  
cv2.waitKey (0)  
cv2.destroyAllWindows()