计算机视觉入门 - MacOS搭建Python的OpenCV环境并在VScode上使用的详细步骤(完整版)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了计算机视觉入门 - MacOS搭建Python的OpenCV环境并在VScode上使用的详细步骤(完整版)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

过程:

下载VScode编辑器:

在VScode中安装Python插件: 

安装Python解释器:

测试Python程序: 

安装wget插件:

安装cmake插件: 

安装opencv:

通过程序来测试opencv:

运行成功: 


过程:

下载VScode编辑器:

要使用的东西:VScode编辑器、Terminal终端、Homebrew软件包管理工具、Python、OpenCV

首先在Mac上下载VScode编辑器,VScode官网地址:

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

打开官网后,点击Download按钮:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉  

在VScode中安装Python插件: 

下载完成之后直接安装,打开VScode,在扩展页面输入Python,如图:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

因为我已经安装过了,这里显示的是禁用,在这里之间点击安装即可,安装完了最好把编辑器重新启动一下。 

安装Python解释器:

接下来就是Python解释器的安装了,在我之前这篇文章中:

MacOS配置Python开发环境和Pycharm的详细步骤(完整版)https://blog.csdn.net/weixin_45571585/article/details/128606516?spm=1001.2014.3001.5502讲过关于Pycharm和Python的安装步骤,可以进行参考,安装完解释器之后,停留在VScode界面按F1,然后输入:

Python:Select Interpreter

如图:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

然后会让你选择,这是我刚才下的解释器,选择就行了,如图:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

测试Python程序: 

弄完了之后我们来试一下,在桌面上创建一个HelloWorld.py的文件输入以下代码;

msg = "Hello World"
print(msg)

然后点击左上角的运行按钮:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

如图:成功将Hello World输出,这意味着VScode编辑器中已经可以成功地运行Python程序了。下来我们进入正题,进行OpenCV第三方库的安装。

安装wget插件:

我们打开终端,首先我们要安装wget插件,在终端中输入命令:

brew install wget

如图:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

安装cmake插件: 

然后进行第二个插件cmake的安装,在终端中输入命令:

brew install cmake

如图:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

因为我这里已经安装过了,且Cmake的版本为3.24.2,输入命令即可。

安装opencv:

然后进行第三个插件,也就是我们这篇文章的主旨,opencv第三方库的安装,在终端中输入命令:

brew install opencv

等待完成之后我们来查看安装的opencv信息,输入命令:

brew info opencv

使用brew info opencv命令查看关于opencv的信息:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

如图检测到我的opencv版本为4.6.0,且下面的glog等依赖包均已安装完成,如果你输入完命令之后下面的这些插件有一些叉号,你可以使用这条命令对依赖包进行独立的安装;

brew install <Dependency's name>

其中Dependency‘s name指代的就是你需要独立进行安装的依赖包名。

通过程序来测试opencv:

安装完成之后,正常情况下,VScode应该是可以自动识别出你刚刚安装的opencv的,我们来写一个程序测试一下刚才安装的opencv库,有可能你没有学习过opencv,这里我会对这些语句以及一些函数的功能做相关的解释。

首先我们在桌面上创建一个OpenCV的文件夹,并在里面创建一个名为opencvtest.py的文件,然后在VScode中打开它,如图:

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

首先我们在此文件中引入我们刚刚下载的opencv第三方库,输入语句:

import cv2

然后我们调用opencv库里面的imread函数,imread函数用于图像读取:

img = cv2.imread("/Users/pg.zeng/Desktop/Picture/JK/NNJK/Thankyou.jpg")

img是我定义的一个类型值,cv.imread就是调用opencv里面的函数,后面的是我要读取的图像路径。

在这里我们给出一个条件,如果读取失败,返回“Image Read Error!”(图像读取失败!)语句。

if img is None:
    print("Image read Error!")

然后如果读取成功,我们再调用库里面的imshow函数将图像展示显示出来:

    cv2.imshow("Hello, Python OpenCV",img);

然后需要等待读者操作,调用库里面的waitKey函数,语句:

    cv2.waitKey(0);

最后调用destroywindow函数将窗口对象进行销毁操作,语句:

    cv2.destroyAllWindows();

完整代码:

import cv2
img = cv2.imread("/Users/pg.zeng/Desktop/Picture/JK/NNJK/Thankyou.jpg")
if img is None:
    print("Image read Error!")
else:
    cv2.imshow("Hello, Python OpenCV",img);
    cv2.waitKey(0);
    cv2.destroyAllWindows();

点击右上角的运行图标:

运行成功: 

使用python和opencv最好在什么编辑器上,python,opencv,计算机视觉

如图,图像读取成功!

至此在VScode编辑器下搭建Python环境并装载OpenCV第三方库的步骤就结束了。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792135.html

到了这里,关于计算机视觉入门 - MacOS搭建Python的OpenCV环境并在VScode上使用的详细步骤(完整版)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python OpenCV 计算机视觉:6~7

    原文:OpenCV Computer Vision with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说你做过某些事的时候,你也最好真的做过。 本附录显示了如何在

    2024年02月02日
    浏览(49)
  • 计算机竞赛 机器视觉的试卷批改系统 - opencv python 视觉识别

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于机器视觉的试卷系统 - opencv python 视觉识别 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 机器视觉的发展对存在的作业批改问题, 提供了有效的解决方案

    2024年02月07日
    浏览(62)
  • 计算机毕设 python opencv 机器视觉图像拼接算法

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月07日
    浏览(62)
  • 计算机竞赛 机器视觉人体跌倒检测系统 - opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 机器视觉人体跌倒检测系统 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/

    2024年02月07日
    浏览(65)
  • 计算机竞赛 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:3分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng

    2024年02月07日
    浏览(88)
  • 从Python到计算机视觉:入门指南

    Python一直是计算机科学领域中最受欢迎的语言之一。它不仅易于学习和使用,而且具有广泛的应用领域,尤其是计算机视觉方面。本文将为读者提供一份详细的入门指南,帮助初学者了解Python和计算机视觉的基础知识和应用。 安装Python 要开始使用Python,您需要下载并安装P

    2024年02月13日
    浏览(54)
  • python基于OpenCV预测图片中目标的实际尺寸(计算机视觉)

    本次实验需要根据已知的硬币的直径,预测图片中书本的长与宽以及书本右上方用铅笔画的圆圈的外圆直径。可以先对图片进行矫正,找到硬币的轮廓并计算硬币直径占据的像素大小,进而得到实际尺寸和像素的比例系数,然后找到书本和铅笔绘制的圆圈的轮廓,再根据它们

    2024年02月03日
    浏览(55)
  • python 机器视觉 车牌识别 - opencv 深度学习 机器学习 计算机竞赛

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于python 机器视觉 的车牌识别系统 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:3分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了,

    2024年02月06日
    浏览(57)
  • 计算机竞赛 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉)

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于深度学习的数学公式识别算法实现 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:4分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/d

    2024年02月07日
    浏览(59)
  • 计算机竞赛 python 机器视觉 车牌识别 - opencv 深度学习 机器学习

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于python 机器视觉 的车牌识别系统 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:3分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了,

    2024年02月12日
    浏览(64)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包