jupyter notebook 如何配置opencv
时间: 2025-05-13 22:53:22 AIGC 浏览: 35
### 如何在 Jupyter Notebook 中安装和配置 OpenCV
要在 Jupyter Notebook 中成功使用 OpenCV,需要完成以下几个方面的操作:
#### 1. 安装 OpenCV 库
可以通过 `pip` 工具来安装 OpenCV 的核心库及其扩展功能模块。以下是具体的命令:
```bash
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
```
这些命令会分别安装基础的 OpenCV 功能和支持额外算法的功能[^2]。
#### 2. 验证 OpenCV 是否安装成功
为了确认 OpenCV 成功安装并可以正常工作,在 Python 脚本或者 Jupyter Notebook 单元格中运行以下代码片段:
```python
import cv2
print(cv2.__version__)
```
如果能够打印出版本号,则说明 OpenCV 安装无误。
#### 3. 使用 Anaconda 环境管理工具进行安装 (可选方法)
对于已经搭建好 Anaconda 或 Miniconda 环境的用户来说,推荐通过 Conda 命令来进行依赖包的管理和安装。执行如下指令即可快速集成 OpenCV 到当前环境中:
```bash
conda install -c conda-forge opencv
```
此方式不仅简化了跨平台兼容性的处理还提供了更稳定的软件组合方案[^1]。
#### 4. 在 Jupyter Notebook 上启用 OpenCV
当上述准备工作完成后就可以直接于新建好的 .ipynb 文件里调用所需函数实现图像读取、展示等功能实例演示如下所示:
```python
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('image.jpg') # 加载图片
rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR转RGB色彩空间转换因为Matplotlib采用的是RGB模式而OpenCv默认保存为BGR顺序所以这里做一次颜色通道互换以便正确显示出来效果更好看一些。
plt.imshow(rgb_img), plt.axis("off") # 显示去掉坐标轴后的最终成果图样貌特征清晰可见啦!
plt.show()
```
以上就是在基于 Python 编程语言环境下利用 Jupyter Notebook 平台加载外部第三方视觉计算框架——OpenCV 进行基本图形数据可视化分析全流程指南^。
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