一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境（全平台通用）

前言

在学习 OpenCV 的时候，需要搭建 OpenCV 的环境并安装一些库，本文就准备了 OpenCV for Python，换而言之就是 OpenCV 的 python 的 API 接口。它拥有 OpenCV C++ API 的功能，同时也拥有 Python 语言的特性。

准备工作

安装 Anaconda 配置好国内镜像源

Windows 安装

Ubuntu 安装

版本信息

Python 版本 3.6
OpenCV 版本 3.4.1.15
OpenCV 扩展包版本 3.4.1.15
dlib 版本 19.6.1

开始搭建

Anaconda 创建 Python 虚拟环境

conda create -n OpenCV3.6 python=3.6    # 通过 anaconda 创建虚拟环境# 点 y 即可

激活虚拟环境

activate OpenCV3.6 # 激活虚拟环境

安装所需资源库

pip install opencv-python==3.4.1.15pip install opencv-contrib-python==3.4.1.15pip install dlib==19.6.1pip install numpypip install matplotlib

检查是否成功
显示 3.4.1 就没问题了

# 检查是否成功pythonimport cv2cv2.__version__

程序测试

# 导入cv模块import cv2# 读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式img = cv2.imread('img\cat.jpg')# 创建窗口并显示图像cv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0)# 释放窗口cv2.destroyAllWindows()

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

整理了我入门大模型的学习路线和自用资料，在全民LLM时期，多输入一些就多一重安全感。

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人工智能书籍

OpenCV（中文版）.(布拉德斯基等)OpenCV+3计算机视觉++Python语言实现+第二版OpenCV3编程入门 毛星云编著数字图像处理_第三版人工智能:一种现代的方法深度学习面试宝典深度学习之PyTorch物体检测实战吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记计算机视觉中的多视图几何PyTorch-官方推荐教程-英文版《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121)…

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第一阶段：零基础入门（3-6个月）

新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

第二阶段：基础进阶（3-6个月）

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。

第三阶段：工作应用

这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。

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本文链接：https://www.kjpai.cn/news/2024-05-02/164174.html，文章来源：网络cs，作者：焦糖，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！