64位系统下,Python的使用——numpy、matplotlib、opencv
2015-08-13 12:05
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继上一篇在Python中进行数值运算后,本人的终归目的是在Python中实现图像处理和机器学习。
然而,配置了整整一周啊!还是稀里糊涂的,说好的简单呢
1、Python的配置与WinPython是完全不同的两码事
此乃Python科学计算包的两种安装方式:
(1)分别安装科学计算平台内的软件包,一般在cmd下安装测试,安装成功后打开IDLE(Python GUI)即可;
(2)安装WinPython集成计算包【坑爹呀!还以为它能集成所有的科学计算包呢,其实并非如此。下面详细说明】
2、Python分别安装各个科学计算包(主要是numpy、matplotlib、opencv,前两者不详细说了,重点是opencv)
(0)下载安装Opencv,当前版本为249.
(1)下载Python,当前OPencv版本为249,不过其支持的最新版本的Python为2.7,所以可以下载276版本。
(2)下载numpy,开始我使用了1.6,没有通过,错误如图。下载了最新的1.8.1版本。
(3)将Opencv安装目录下opencv\build\python\2.7\x86中的cv2.pyd复制到python安装目录Lib\site-packages下
(4)找到opencv源文件内的draw.py运行。
3、WinPython
winpython实际上是整合了IDE工具spyder和一些科学计算包,默认包含了以下工具包,有了这些工具包,完全可以替代MATLAB做科学计算:
numpy,scipy: 数值计算工具包,里面我含了各种矩阵算,MATLAB有的,它基本上都有。不过,里面有array和matrix两种类型,最好是用array类型的,因为它的功能最全,大部分函数处理的类型都是array。scipy实际上包含了numpy的功能,并且还有2D绘图子工具包pylab,里面的plot用法很像matlab的。scipy里有各种最优化算法,比如约束最优化,非约束最优化等等,它的官方在线文档:
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
matplotlib: 2D和3D绘图工具,绘图功能强大,各种数据可视化表现方式,没有做不到的,只有你想不到的。
sklearn: 各种学习算法,聚类算法都在里面,比如svm,k-means,KNN,PCA,随机森林等等一大堆。官方网站:
http://scikit-learn.org/stable/
ctypes: 能使python和c交流的工具包有好几个,但是我认这个最好用,因为,你可以用VS生成一个动态库,而ctypes则可以直接去调用动态库中的函数。当你要处理复杂运算时,用纯粹的python实现出来的会慢的有如世界末日,但是用C实现无疑是最快的办法,而ctypes则可以帮你轻松做到这一点。想想matlab和c的混编,光是数据提取和类型转换就是一堆,估计很多人会有种想死的感觉。由于ctypes实现了python便捷访问c动态库的功能,你会觉得python和c的混编是一件非常轻松快乐的事情。它的方便之处还在于,numpy或scipy的数据成员中是默认包含ctypes的,这使python到c函数的各种数据类型的参数传递变得异常简单。
并不包含cv2.py、highgui.py等图像处理,所以在这个大坑里一呆就是好几天啊
然而,配置了整整一周啊!还是稀里糊涂的,说好的简单呢
1、Python的配置与WinPython是完全不同的两码事
此乃Python科学计算包的两种安装方式:
(1)分别安装科学计算平台内的软件包,一般在cmd下安装测试,安装成功后打开IDLE(Python GUI)即可;
(2)安装WinPython集成计算包【坑爹呀!还以为它能集成所有的科学计算包呢,其实并非如此。下面详细说明】
2、Python分别安装各个科学计算包(主要是numpy、matplotlib、opencv,前两者不详细说了,重点是opencv)
(0)下载安装Opencv,当前版本为249.
(1)下载Python,当前OPencv版本为249,不过其支持的最新版本的Python为2.7,所以可以下载276版本。
(2)下载numpy,开始我使用了1.6,没有通过,错误如图。下载了最新的1.8.1版本。
(3)将Opencv安装目录下opencv\build\python\2.7\x86中的cv2.pyd复制到python安装目录Lib\site-packages下
(4)找到opencv源文件内的draw.py运行。
3、WinPython
winpython实际上是整合了IDE工具spyder和一些科学计算包,默认包含了以下工具包,有了这些工具包,完全可以替代MATLAB做科学计算:
numpy,scipy: 数值计算工具包,里面我含了各种矩阵算,MATLAB有的,它基本上都有。不过,里面有array和matrix两种类型,最好是用array类型的,因为它的功能最全,大部分函数处理的类型都是array。scipy实际上包含了numpy的功能,并且还有2D绘图子工具包pylab,里面的plot用法很像matlab的。scipy里有各种最优化算法,比如约束最优化,非约束最优化等等,它的官方在线文档:
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
matplotlib: 2D和3D绘图工具,绘图功能强大,各种数据可视化表现方式,没有做不到的,只有你想不到的。
sklearn: 各种学习算法,聚类算法都在里面,比如svm,k-means,KNN,PCA,随机森林等等一大堆。官方网站:
http://scikit-learn.org/stable/
ctypes: 能使python和c交流的工具包有好几个,但是我认这个最好用,因为,你可以用VS生成一个动态库,而ctypes则可以直接去调用动态库中的函数。当你要处理复杂运算时,用纯粹的python实现出来的会慢的有如世界末日,但是用C实现无疑是最快的办法,而ctypes则可以帮你轻松做到这一点。想想matlab和c的混编,光是数据提取和类型转换就是一堆,估计很多人会有种想死的感觉。由于ctypes实现了python便捷访问c动态库的功能,你会觉得python和c的混编是一件非常轻松快乐的事情。它的方便之处还在于,numpy或scipy的数据成员中是默认包含ctypes的,这使python到c函数的各种数据类型的参数传递变得异常简单。
并不包含cv2.py、highgui.py等图像处理,所以在这个大坑里一呆就是好几天啊
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