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Python機器視覺編程環境搭建方法

來源：程序員人生發布時間：2016-06-13 11:29:52 閱讀次數：3980次

Python機器視覺編程環境搭建方法

1. Why Python

C/C++

初期的計算機視覺領域大多數程序都是用C/C++編寫。隨著計算機硬件速度愈來愈快，開源平臺愈來愈多，開發者選擇計算機視覺算法的實現語言變得更加靈活，代碼編寫的效力和易用性成為選擇編寫語言時的斟酌因素，而不再僅僅只斟酌履行效力。

Python

Python的跨平臺、開放性、易用性，加上豐富的資源使其成為最近幾年來愈來愈多開發者的選擇。國外出版了大量的Python編程、學習書籍，亞馬遜搜索Python圖書，結果列表長達100頁共5712本（截止2016年5月28日）。你也能夠從諸如Coursera或Edx等mooc平臺找到像MIT校長講授的Python入門等課程。國內也引進了許多優秀的學習資料和許多在線課程。除這些學習資料，更重要的是Python自帶很多可免費獲得的強大而便捷的圖象處理、數學計算和數據發掘模塊和豐富的其他網絡資源。

本文以windows平臺為例，介紹使用Python進行計算機視覺編程的開發環境搭建與基本配置，總結了軟件下載地址、安裝方法和開發環境搭建的基本方法，并提供了簡單的代碼示例。想說的是，Python安裝方法與系統、軟件版本等諸多因素有關，要想1步到位比較難，遇到問題多種方式可以混合嘗試。

2.下載安裝軟件包

Python機器視覺編程環境的經常使用配置以下：

Python：Pyhton2.7或Python3.x
pip：python的1個包管理器，安裝后可方便的引入第3方庫
NumPy：該模塊用于python計算機視覺編程時的向量、矩陣的表示與操作
SciPy：更高級的數學計算模塊
Matplotlib：結果可視化模塊
PIL：Python的圖象處理類庫，提供通用的圖象處理功能及大量基本圖象操作
LIBSVM：用于機器學習的開源庫
OpenCV：流行的開源機器視覺算法庫，提供愈來愈多的Python接口，目前支持到Python2.7

2.1 Python

下載地址：

https://www.python.org/downloads/

版本選擇：

選擇Python2還是Pyhton3這是1個問題，我們需要知道的：

Python2：用的人多，坑少，大多數第3方庫目前都支持。
Python3：重大改進，發展趨勢。但有些第3方庫目前還支持不到3.x。
Python3與Python2有很多語法差異，并且不兼容2.x版本。

對初學者，可以先學Pyhton2.7，等第3方庫支持較好了再學習Python3，也會比較快入手。

安裝并添加環境變量：

下載與操作系統對應的版本，運行安裝，這里選擇默許安裝路徑C:\Python27。

然后添加Python的安裝路徑到系統環境變量PATH中：計算機->右鍵->屬性->高級系統設置，系統環境變量后加“;”號，然后添加python2.7的路徑，肯定。

這樣，命令行便可直接運行Pyhton，并查看版本信息

2.2 安裝pip

pip是python中的1個包管理器，就是在電腦中自動安裝、配制、卸載和升級軟件包的工具組合。pip可以代替之前的easy_install，可方便的引入第3方庫。

下載地址：

https://pypi.python.org/pypi/pip

目前最新版本為PIP⑻.1.2。

安裝并添加系統環境變量：

下載對pip⑻.1.2.tar.gz緊縮包，打開cmd，進入相應解壓目錄使用命令行安裝。

例如，下載的是PIP⑻.1.2.tar.gz緊縮包，解壓后得到pip⑻.1.2文件夾。將該拷貝到Python安裝目錄C:\Python27下（不拷貝到這個文件夾也能夠），打開cmd進入pip⑻.1.2目錄下運行：

python setup.py install

然后再次編輯系統環境變量，將C:\Python27\Scripts也添加到Path，這樣可以方便的運行pip

有了pip可以在命令行使用 pip install xxx 的方法方便的安裝所需的第3方庫，例以下面的NumPy和SciPy等第3方庫了。

2.3 NumPy

NumPy（Numeric Python）是Python的1種開源的數值計算擴大。這類工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python本身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也能夠用來表示矩陣（matrix））。提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，和精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。

NumPy和SciPy都可以在http://www.scipy.org/scipylib/download.html下載。

下載地址：

https://sourceforge.net/projects/numpy/files/
https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/numpy⑴.9.2-win32-superpack-python2.7.exe/download

安裝：

方法1：

下載源碼，打開cmd，進入相應目錄使用命令行安裝

python setup.py install

方法2：

windows系統可以下載對應版本的.exe文件，如numpy⑴.9.2-win32-superpack-python2.7.exe安裝。

方法3：

使用pip直接安裝NumPy

pip install numpy

可能會由于網速等緣由安裝不成功，多試幾次。本機安裝時試了兩次裝成功。

2.4 SciPy

SciPy (Scientific Computing Tools for Python) 是1款方便、易用的python的科學和工程計算工具包。它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖象處理，常微分方程求解器等。

方法3：

一樣也能夠使用pip直接安裝scipy

pip install scipy

2.5 PIL

PIL (Python Imaging Library) Python圖象處理類庫。提供了通用的圖象處理功能，和大量游泳的基本圖象操作，如圖象縮放、裁剪、色采空間轉換等。

下載地址：

http://www.pythonware.com/products/pil/

安裝：

方法1：

下載源碼，打開cmd，進入相應目錄使用命令行安裝

python setup.py install

方法2：

windows系統可下載.exe文件，如PIL⑴.1.7.win32-py2.7.exe安裝。注意PIL目前免費版支持到Python2.7。

方法3：

使用pip安裝

pip install PIL

2.6 matplotlib

matplotlib是1個2維Pyhton跨平臺交互式繪圖庫。

下載地址：

http://matplotlib.org/users/installing.html
https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/

安裝說明文檔http://matplotlib.org/users/installing.html 提示在windows平臺安裝matplot需要安裝相應版本的setuptools, numpy, python-dateutil, pytz, pyparsing, 和 cycler。具體下載地址在該頁面下方有。本機只預先裝了numpy，其他包可能在pip安裝時自動下載安裝了吧。大家可以先試試下面的方法2。

安裝：

方法1：

使用pip離線安裝.whl文件。將上述下載地址下載好的matplotlib⑴.5.1-cp27-none-win32.whl拷入某文件夾<dir>

pip install e:\教程\python\matplotlib \ matplotlib⑴.5.1-cp27-none-win32.whl

方法2：

使用pip在線安裝

pip install matplotlib

2.7 LIBSVM

LIbSVM是臺灣同胞為世界機器學習的出色貢獻之1，目前支持Python, R, MATLAB, Perl, Ruby, Weka, CommonLISP, CLISP, Haskell, OCaml, LabVIEW, and PHP interfaces. C# .NET code and CUDA多種語言。

下載地址：

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

下載LIBSVM軟件包libsvm⑶.21.zip文件

安裝：

windows下安裝python的LIBSVM模塊及其艱巨，請務必做好思想準備：windows下安裝LIBSVM最多見問題出在libsvm.dll文件上，關鍵是要用正確版本的libsvm.dll文件替換windows下的libsvm.dll文件。

在嘗試網上各種方法未果后，終究找到1個在本機環境下能用的方法，并且此方法比較簡便，僅供大家參考。本機環境為：

系統為win7 64位
下載的LIBSVM版本是libsvm⑶.21緊縮包
python安裝路徑C:\Python27
Python版本：2.7.11 win32位

（1）將下載的libsvm⑶.21緊縮包解壓到C盤根目錄下（其他文件夾也可）

將libsvm⑶.21解壓到C:\libsvm⑶.21\

（2）下載libsvm⑶.21的.whl文件

到以下網址下載與自己Python版本對應的LIBSVM的.whl文件：

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#libsvm

拷貝到某目錄，例如：e:\教程\python\Libsvm

（3）使用pip安裝libsvm⑶.21-cp27-none-win32.whl

運行cmd，使用pip安裝上述.whl文件：

pip install e:\教程\python\libsvm\libsvm⑶.21-cp27-none-win32.whl

現在，符合本機環境和軟件版本的LIBSVM就被寄存到你python安裝目錄下的Lib\site-packages文件夾中，其中有1個\libsvm⑶.21.dist-info文件夾，里面都是說明文件。

（4）將安裝生成的libsvm.dll替換C:\libsvm⑶.21\windows下的libsvm.dll

使用安裝生成的C:\Python27\Lib\site-packages\下的libsvm.dll替換C:\libsvm⑶.21\windows下的libsvm.dll。至此，libsvm.dll文件和你電腦的版本號完全對應，安裝完成，本文在第3節測試安裝。

本方法參考了下文：

http://www.mamicode.com/info-detail⑴289587.html

2.8 OpenCV

OpenCV是業界最經常使用的開源機器視覺庫，無需多介紹。目前OpenCV僅支持到Python2.7。

下載地址：

http://opencv.org/downloads.html

安裝：

下載文件opencv⑵.4.10.exe是1個自解緊縮文件，將解壓后的文件夾opencv->build->python->2.7->x86中的 cv2.pyd復制到：C:\Python27\Lib\site-packages 中便可。

3. 測試安裝：示例程序

3.1 NumPy+PIL

Python IDLE GUI新建File，輸入以下代碼，保存后F5運行

from PIL import Image pil_im =Image.open("f:/images/Lena.jpg").convert('L') pil_im.show()

值得注意的是：

windows7下PythonPIL庫show()函數顯示圖片有問題，解決方法是在將Python安裝目錄下的Lib/site-packages/PIL目錄下的 ImageShow.py 文件的第 99 行進行替換：

將原

return "start /wait %s && del/f %s" % (file, file)

替換為

return "start /wait %s && PING127.0.0.1 -n 5 > NUL && del /f %s" % (file, file)

替換后圖片將使用windows圖片查看器打開。

NumPy參考文檔：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/

PIL參考文檔：

http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/index.htm
http://effbot.org/imagingbook/

3.2 NumPy+Matplotlib

打開Python，File->New File，輸入以下代碼，保存，F5運行

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) plt.plot(X,C) plt.plot(X,S) plt.show()

更多示例參考：

http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/

幫助文檔：

http://matplotlib.org/contents.html
http://matplotlib.org/Matplotlib.pdf

3.3 LIBSVM

2.7節已安裝配置好了LIBSVM，打開IDLE (PythonGUI)，新建1個文件，輸入以下代碼：

import os os.chdir('C:\libsvm⑶.21\python') from svmutil import * y, x = svm_read_problem('../heart_scale') m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4') p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)

取個文件名（例如svmlib_test1.py）保存后，按F5運行，運行結果以下，說明安裝成功

===================== RESTART:D:\Python\svmlib_test1.py =====================

Accuracy = 84.2857%(59/70) (classification)

3.4 OpenCV

打開解壓后opencv文件夾中的source\samples\python

選擇drawing.py右鍵->Edit with IDLE

如果沒有問題應當看到變換的彩色條紋：

自己寫個顯示圖象的例子，新建文件，輸入代碼

import cv2 im = cv2.imread("f:/images/Lena.jpg") imGray = cv2.imread('f:/images/Lena.jpg',cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) cv2.imshow("WinName",im) cv2.imshow("Gray WinName",imGray) cv2.waitKey()

保存，F5運行，結果以下

Python機器視覺編程環境搭建進程比較繁瑣，每步可能都有多種方法，也可能有各種問題，本文總結的是書上和網友給出的部份方法，難免疏漏，僅供參考。

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1. Why Python

C/C++

Python

2.下載安裝軟件包

2.1 Python

下載地址：

版本選擇：

安裝并添加環境變量：

2.2 安裝pip

下載地址：

安裝并添加系統環境變量：

2.3 NumPy

下載地址：

安裝：

方法1：

方法3：

2.4 SciPy

方法3：

2.5 PIL

下載地址：

安裝：

方法1：

方法3：

2.6 matplotlib

下載地址：

安裝：

方法1：

方法2：

2.7 LIBSVM

下載地址：

安裝：

（1）將下載的libsvm⑶.21緊縮包解壓到C盤根目錄下（其他文件夾也可）

（2）下載libsvm⑶.21的.whl文件

（3）使用pip安裝libsvm⑶.21-cp27-none-win32.whl

（4）將安裝生成的libsvm.dll替換C:\libsvm⑶.21\windows下的libsvm.dll

2.8 OpenCV

下載地址：

安裝：

3. 測試安裝：示例程序

3.1 NumPy+PIL

3.2 NumPy+Matplotlib

3.3 LIBSVM

3.4 OpenCV