以前，你可能看過很多的文章，開始搭建一個影象處理的程式設計環境。

結果，按照教程一步一步做的時候，總是出現各種各樣的問題。

就算成功了，後續開發過程中要用到不同版本的opencv，不同版本python，更換特別麻煩。

今天，我以我多年的經驗，給你一個安裝教程。

零失敗！

以後你想更換python版本、opencv版本，可以一鍵切換程式設計環境。

下面正式開始！

• 第一步：安裝python

很多文章推薦直接去python官網下載，其實官網的python安裝包並不是最好的選擇。

建議下載Anaconda for Python 3

注：Anaconda是一個python程式設計工具，裡面已經集成了python發行版本。所以，安裝了Anaconda就等於安裝了python。

• 第二步：建立虛擬程式設計環境

使用Anaconda還有一個好處：Anaconda可以建立虛擬的程式設計環境。

比如說：你的某個程式要用python2.7，而另外一個程式要用python3.6。

你很難在你的電腦上同事安裝兩個版本python，因為會起衝突。

使用Anaconda分別為python2.7和python3.6建立虛擬環境，可以完美解決這個問題，虛擬環境彼此不衝突。

開啟“命令提示符”，輸入以下命令：

conda create --name facecourse-py3 python=3.6

得到以下提示：

輸入"y"，然後回車

OK，到這裡，一個虛擬python程式設計環境建立成功了。

我們回頭看一下，剛剛那條命令上我們幹了啥？

conda create --name facecourse-py3 python=3.6

conda 指的是我們要呼叫Anaconda程式設計工具

create 建立，指的是我們接下來要建立一個虛擬環境

--name 用來指定虛擬環境的名稱

facecourse-py3 就是我們這次建立的虛擬環境名稱，你可以改成任何其他沒用過的名稱

python=3.6 用來指定這個虛擬環境是用3.6版的python

• 第三步：安裝opencv和dlib庫

opencv和dlib是做影象處理必備的兩個開發庫！

開啟“命令提示符”，輸入以下命令：

activate facecourse-py3

上面這條命令，是讓我們進入到了剛剛建立的mycource-py3虛擬程式設計環境中了。

接下來，我們要安裝的opencv和dlib都是在這個虛擬環境裡。跟其他的程式設計環境沒半毛錢關係！

接下來，安裝opencv和dlib，以及numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn、jupyter ipython等必要的數學運算庫。輸入以下命令：

pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn jupyter ipython
pip install opencv-contrib-python dlib

• 第四步：檢查安裝是否成功

在剛剛的“命令提示符”中依次輸入以下命令：

python
import cv2
print(cv2.__version__)

如果成功打印出opencv的版本號，則安裝成功！

尾記：彩蛋

下次，你要啟用這個虛擬程式設計環境，只需要執行命令：

activate facecourse-py3

你若要退出這個虛擬程式設計環境，只需要執行命令：

deactiva

Anaconda 是一個非常好用的python程式設計工具，需要了解更多，請加我的微訊號：xyz999xyz666

python是一門非常實用的程式語言，在影象處理、人工智慧領域應用非常廣泛。

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