一.配置环境官网下载python对应版本,配置好环境变量【下载后选择直接添加到路径即可】jetbrain官网下载pycharm(社区版就行),可在设置里添加汉语包或者其他插件下载opencv,如果使用cmd命令的pip下载不成功,就去官网下载python对应版本的opencv。并去项目设置里安装好相应的解释器和软件包二.一些铺垫实现一个简单功能:找到图片中的人脸:#下载opencv-python4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-21 18:34:27
                            
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            最近在学习opencv2,由于我的linux机器处于内存考虑没有安装gui,但是调试的时候有时候又不得不需要使用gui查看比如opencv2中的cv2.imshow('image',img)
cv2.namedwindow('image')此时运行终端运行会报出如下错误cannot connect x server解决方案X11经过一番资料查找;了解到了一个叫做x11的东西X11也叫做X Wind            
                
         
            
            
            
            pycharm对opencv库不提示怎么办opencv库的安装在pycharm中无法使用代码提示功能在opencv的安装路径中的pyd文件复制到site-package路径下分析原因  pycharm是一款很好用的python编辑器,对于python提供的方法和模块都会有提示,但是当我安装使用opencv库的时候,发现没有提示功能,导致写opencv的代码好慢啊,因此我在百度上搜索各种解决办法,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录前言PythonPyCharmPython下安装OpenCvPycharm安装opencv-python测试小程序 前言因为自己打算开始学图像视觉的知识,所以,就从OpenCv开始学起,没想到,一开始就被这个装环境搞得有点烦了,这里做一个记录,我觉得还是跟网上现在随便搜下来的一些教程不同的,特别是我会教你怎么比较快速的安装一些东西,不然,你应该是会觉得很烦的,比较要安装OpenCv的很多库都            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录前言一、新建项目二、语言更改三、新建文件四、代码配色五、代码模板六、安装库总结前言此文主要为介绍Pycharm基础的操作使用,在使用过程中还需自己进行探索一、新建项目    1.项目地址:创建项目后,项目在本地保存的地址    2.虚拟环境:只对此项目产生作用,安装的库不会再其他项目中继承(日常操作中不建议使用)    3.本地环境:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用pycharm自带的安装打开anaco            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Anacondaanaconda是python中一个管理包很好用的工具,可以轻松实现python中各种包的管理。相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了。这里我们就来说一下anaconda的好处。(1            
                
         
            
            
            
            在安装opencv数据库时候,很多人都会遇到这样那样的问题,以下是我在试错多次之后觉得最容易安装的一种方法,如果尝试无果,建议在备份重要文件之后重装系统1.安装python在浏览器上搜索python 根据你所要安装的版本进行下载,如果你使用的是pycharm,建议安装3.6及以上版本,pycharm的部分安装包在python3.6以下版本使用时,会出现不兼容的情况,我这里安装的是3.6版本 win            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pycharm安装opencv的几种方法 之前在默认环境中用pip安装过一次opencv,当时就是参考别人方法弄,稀里糊涂的,然后今天想在自己别的环境下(tensorflow)下安装终于弄懂了一些,暂时发现了几种安装的方法,特此记录下。方法1:在Pycharm自带的库中下载(暂且这么叫吧,如下图) 这个方法我也是看别人说的,自己还没试过,描述也没介绍版本啥的,所以个人也不推荐…方法2: 就是op            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            学更好的别人,做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为4239字,预计阅读12分钟前言前面几篇文章实现了pyTorch训练模型,然后在Windows平台用C++ OpenCV DNN推理都实现了,这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能。本篇最后会放出源码地址。实现效果代码实现  微卡智享实现Android端后写数字识别,一个是项目的OpenCV的环境搭建,详细的搭建可以看《O            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Anaconda下载 (1)版本不要下载太新,可以从以下两个方式下载   a. 官网 https://www.anaconda.com/下载安装 Anaconda   b. 清华大学开源镜像网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive(速度快,个人比较推荐)(2)双击exe文件下载ana            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                写这篇文章的目的:量化交易的平台众多,从国外的Quantopian 到 国内的各种平台。 但对于刚入门的人来说,总是喜欢找到一种知根知底的offline的本地处理的方式。这样做的好处是特别灵活,同时不用被各种平台所限制。随心所欲的加上自己的算法,心情舒畅。如果你也和我一样,那么就看下去吧。我使用的平台 and 准备工作操作系统:Win10 Python 环境:Anaconda Python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、配置PyCharm的GitHub和Git打开default settings  不管你用哪种方法,进入PyCharm的配置菜单。选择上图中的version control。(这里插一句,不管有多难,在程序员的世界,请不要汉化,坚持使用英文原版),用户名不是邮箱按照图中所示,配置好github相关内容。没有github的同学,建议你自己前往官网注册,而不要通过PyCharm的快速注册通道。这一步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               新手用原生的Python安装计算机视觉相关环境不是太方便,所以可以选择集成环境,可以选用Anaconda集成开发环境。第一步,下载: 从官方地址https://www.continuum.io/downloads#windows下载,windows操作平台下官网现在给出了“Python 3.6 version" 和“Python 2.7 version”两个版本,根据系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、python3版本的安装1).拿到源码安装包(python3.6)--->去官网下载
2).解压安装包到/opt目录
		tar zxf Python-3.6.4.tgz -C /opt						##解压缩到/opt,外部软件一般安装在/opt下
		cd /opt/
		cd Python-3.6.4/
3).安装编译过程中需要的依赖包:gcc,zlib,zlib-devel,ope            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于刚刚入手OpenCV的小白,又第一次接触pycharm编译器。所以在配置opencv库的时候遇到很多问题。最后,我用下面的方法解决。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            第一次写blog,还在学习ing,有些地方做得不够好,会存在一些问题,如果有大神发现了问题或者有他解,欢迎指正交流呀一. 下载PyCharmPyCharm是在官网下载的,community版本(初学者是完全够用的)进入官网网址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows  下载后,点击进入,没有需要特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # PyCharm 调用 Java 的方法
在现代软件开发中,跨语言协作变得越来越普遍。很多开发者希望在 Python 中调用 Java 代码,以便利用 Java 的强大库和生态系统。本文将探讨如何在 PyCharm 中实现 Python 调用 Java 的功能,并提供示例代码。
## 1. 环境准备
首先,确保你已经安装了以下工具:
- Python 和 PyCharm
- Java JD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # PyCharm 调用 PyTorch:深度学习入门指导
随着人工智能的发展,深度学习成为一个重要的研究领域。PyTorch 作为一个强大的深度学习框架,因其简洁易用而受到广泛欢迎。在这篇文章中,我们将探讨如何在 PyCharm 中调用 PyTorch,并提供相关代码示例。
## 一、环境准备
首先,你需要在系统上安装 PyCharm 和 PyTorch。这里以 Windows 系统为例。            
                
         
            
            
            
            【编程技巧】py文件批量编译,py批量转pyd,PyCharm设置py转pyd功能python文件*.py都是明文,很难对代码进行加密。而python -m py_compile xxx.py的编译操作只能编译成pyc,pyc是很容易反编译的。 如果想彻底编译成二进制文件,必须用到Cython编译成pyd二进制文件。 但是使用Cython处理比较麻烦,要编写setup.py等很多设置。本文的代码可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-08 14:07:29
                            
                                1296阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    