1.1　如何使用

Python的开发环境有很多种，在实际开发时我们可以根据需要选择一种适合自己的。在本书中，我们选择使用Anaconda作为开发环境。本节简单介绍如何配置环境，来实现在Anaconda下使用基于Python语言的OpenCV库。

1.Python的配置

在本书中，我们使用的是Python 3版本。虽然Python 2和Python 3有很多相同之处，以至于Python 2的读者也可以使用本书，但还是要说明一下，本书直接面向的版本是Python 3。

可以在Python的官网下载Python 3的解释器。在下载页顶部已经指出了最新的版本，例如“Download Python 3.11.2”就表示当前（2023年3月3日）的最新版本是Python 3.11.2，单击“Download Python 3.11.2”按钮，就可以开始下载Python解释器软件。

如果想安装其他版本，可以向下拖动光标，将会看到一个滚动页面，其中显示了一个列表集，列出了不同的安装包，具体选择哪种安装包依赖于两个因素：

●　操作系统，例如Windows、macOS、Linux等。

●　处理器位数，例如32位或者64位。

根据自己的计算机配置，在列表集中选择对应的安装包下载。

下载完成后，按照步骤提示完成安装即可。

2.Anaconda的配置

可以在Anaconda的官网下载Anaconda。在下载页顶部指出了当前的最新版本。

如果想安装其他版本，可以在下载页内根据实际情况选择。具体选择哪种安装包依赖于三个因素：

●　Python的版本，例如Python 2.7或者Python 3.8等。需要额外注意的是，Anaconda不一定支持最新的Python版本，当然，它很快就会支持。

●　操作系统，例如Windows、macOS、Linux等。

●　处理器位数，例如32位或者64位。

根据自己的环境配置，在下载页中选择对应的安装包下载。

下载完成后，按照步骤提示完成安装即可。

3.OpenCV的配置

可以从官网下载OpenCV的安装包，编译后使用；也可以直接使用第三方提供的预编译包安装。

通常情况下，在Anaconda Prompt内使用pip install安装opencv-python即可，如图1-1所示，使用的语句为

运行该语句后，opencv-python自动完成安装。安装完成后，会显示安装成功语句“Successfully installed opencv-python-4.5.1.48”，如图1-2所示。

可以在Anaconda Prompt内使用conda list语句查看安装是否成功。如果安装成功，就会显示安装成功的OpenCV库及对应的版本等信息。需要注意，不同安装包的名称及版本号可能略有差异。例如，图1-3中的包列表显示了系统内OpenCV的配置情况，该图说明在当前系统内配置的是OpenCV 4.5版本。

如果因为网络等问题，无法完成安装，那么可以下载安装包后完成安装。Python官方专门架设了一个PyPi网站，用于查找、安装、发布包。PyPi是Python Package Index的首字母缩写，表示该网站索引了Python的各种资源。如果因为网络等问题，无法直接完成在线安装，那么可以在PyPi网站下载安装包后完成安装。例如，可以选择由PyPi提供的OpenCV安装包。一般情况下，PyPi在“面向Python的OpenCV库”栏目的推荐位置会提供当前最新版本的下载链接。

如果想安装其他版本，可以在Download files栏目内根据实际情况选择。具体选择哪种安装包依赖于三个因素：

●　Python的版本，例如Python 2.7或者Python 3.8等。

●　操作系统，例如Windows、macOS、Linux等。

●　处理器位数，例如32位或者64位。

完成下载后，在Anaconda Prompt内使用“pip install完整路径文件名”完成安装。例如，假设文件存储在D：\anaconda\Lib目录下面，则要使用的语句为

这里主要介绍了如何在Windows系统下对环境进行配置，如果需要配置其他操作系统下的环境，请参考官网的具体介绍。