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Python机器视觉编程环境使用指南_4

1. Why Python

C/C++

早期的计算机视觉领域大多数程序都是用C/C++编写。随着计算机硬件速度越来越快,开源平台越来越多,开发者选择计算机视觉算法的实现语言变得更加灵活,代码编写的效率和易用性成为选择编写语言时的考虑因素,而不再仅仅只考虑执行效率。

Python机器视觉编程环境使用指南

Python

Python的跨平台、开放性、易用性,加之丰富的资源使其成为近年来越来越多开发者的选择。国外出版了大量的Python编程、学习书籍,亚马逊搜索Python图书,结果列表长达100页共5712本(截止2016年5月28日)。你也可以从诸如Coursera或Edx等mooc平台找到像MIT校长讲授的Python入门等课程。国内也引进了许多优秀的学习资料和许多在线课程。除了这些学习资料,更重要的是Python自带很多可免费获取的强大而便捷的图像处 理、数学计算和数据挖掘模块和丰富的其他网络资源。

Python机器视觉编程环境使用指南

本文以windows平台为例,介绍使用Python进行计算机视觉编程的开发环境搭建与基本配置,总结了软件下载地址、安装方法和开发环境搭建的基本方法,并提供了简单的代码示例。想说的是,Python安装方法与系统、软件版本等诸多因素有关,要想一步到位比较难,遇到问题多种方式可以混合尝试。

2.下载安装软件包

Python机器视觉编程环境的常用配置如下:

Python:Pyhton2.7或Python3.x

pip:python的一个包管理器,安装后可方便的引入第三方库

NumPy:该模块用于python计算机视觉编程时的向量、矩阵的表示与操作

SciPy:更高级的数学计算模块

Matplotlib:结果可视化模块

PIL:Python的图像处理类库,提供通用的图像处理功能及大量基本图像操作

LIBSVM:用于机器学习的开源库

OpenCV:流行的开源机器视觉算法库,提供越来越多的Python接口,目前支持到Python2.7

2.1 Python

Python机器视觉编程环境使用指南

版本选择:
选择Python2还是Pyhton3这是一个问题,我们需要知道的:

Python2:用的人多,坑少,大多数第三方库目前都支持。

Python3:重大改进,发展趋势。但有些第三方库目前还支持不到3.x。

Python3与Python2有很多语法差异,并且不兼容2.x版本。

对初学者,可以先学Pyhton2.7,等第三方库支持较好了再学习Python3,也会比较快入手。

安装并添加环境变量:
下载与操作系统对应的版本,运行安装,这里选择默认安装路径C:\Python27。

然后添加Python的安装路径到系统环境变量PATH中:计算机-右键-属性-高级系统设置,系统环境变量后加;号,然后添加python2.7的路径,确定。

Python机器视觉编程环境使用指南

这样,命令行即可直接运行Pyhton,并查看版本信息

2.2 安装pip
pip是python中的一个包管理器,就是在电脑中自动安装、配制、卸载和升级软件包的工具组合。pip可以代替之前的easy_install,可方便的引入第三方库。

目前最新版本为PIP-8.1.2。

安装并添加系统环境变量:
下载对pip-8.1.2.tar.gz压缩包,打开cmd,进入相应解压目录使用命令行安装。

例如,下载的是PIP-8.1.2.tar.gz压缩包,解压后得到pip-8.1.2文件夹。将该拷贝到Python安装目录C:\Python27下(不拷贝到这个文件夹也可以),打开cmd进入pip-8.1.2目录下运行:
python setup.py install

然后再次编辑系统环境变量,将C:\Python27\Scripts也添加到Path,这样可以方便的运行pip

Python机器视觉编程环境使用指南

Python机器视觉编程环境使用指南

有了pip可以在命令行使用 pip install xxx 的方法方便的安装所需的第三方库,例如下面的NumPy和SciPy等第三方库了。

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