


Tutoriel d'installation d'OpenCV : un incontournable pour les utilisateurs de PyCharm
OpenCV est une bibliothèque open source pour la vision par ordinateur et le traitement d'images, largement utilisée dans l'apprentissage automatique, la reconnaissance d'images, le traitement vidéo et d'autres domaines. Lors du développement à l'aide d'OpenCV, afin de mieux déboguer et exécuter des programmes, de nombreux développeurs choisissent d'utiliser PyCharm, un puissant environnement de développement intégré Python. Cet article fournira aux utilisateurs de PyCharm un didacticiel d'installation pour OpenCV, avec des exemples de code spécifiques.
Première étape : installer Python
Tout d'abord, assurez-vous que Python est installé. L'utilisation d'OpenCV dans PyCharm nécessite d'abord d'installer l'environnement Python. Vous pouvez télécharger la dernière version de Python sur le site officiel de Python (https://www.python.org/) et suivre l'assistant d'installation.
Étape 2 : Installez PyCharm
Ensuite, téléchargez et installez PyCharm. Vous pouvez trouver le lien de téléchargement de PyCharm sur le site officiel de JetBrains (https://www.jetbrains.com/pycharm/). Une fois l'installation terminée, ouvrez PyCharm et créez un nouveau projet Python.
Étape 3 : Installer OpenCV
L'installation d'OpenCV dans PyCharm peut être effectuée via la commande pip. Entrez la commande suivante dans le terminal de PyCharm :
pip install opencv-python
Cette commande téléchargera et installera automatiquement la bibliothèque OpenCV. Une fois l'installation terminée, vous pouvez commencer à utiliser OpenCV dans PyCharm pour le traitement d'images et le développement de vision par ordinateur.
Exemple de code :
Ensuite, regardons un exemple de code OpenCV simple. Le code suivant implémente une opération simple de lecture et d'affichage d'image :
import cv2 # 读取图片 image = cv2.imread('example.jpg') # 显示图片 cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Dans ce code, nous utilisons d'abord cv2.imread()
函数读取了名为example.jpg
的图片,然后使用cv2.imshow()
函数显示了该图片。最后,通过cv2.waitKey(0)
pour attendre que l'utilisateur appuie sur n'importe quelle touche pour fermer la fenêtre d'affichage.
Résumé :
Grâce au didacticiel de cet article, vous devriez avoir maîtrisé comment installer et utiliser OpenCV dans PyCharm, et être capable d'exécuter des exemples simples de code OpenCV. J'espère que ce tutoriel vous sera utile et vous permettra de mieux effectuer les travaux de développement liés au traitement d'images et à la vision par ordinateur. Si vous avez des questions ou des préoccupations, veuillez laisser un message pour en discuter. Bonne chance avec votre utilisation d'OpenCV et de PyCharm !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Les raisons pour lesquelles PyCharm s'exécute lentement incluent : Limitations matérielles : faibles performances du processeur, mémoire insuffisante et espace de stockage insuffisant. Problèmes liés au logiciel : trop de plugins, problèmes d'indexation et projets de grande taille. Configuration du projet : mauvaise configuration de l'interpréteur Python, surveillance excessive des fichiers et consommation excessive de ressources par la fonction d'analyse de code.

Pour exécuter un fichier ipynb dans PyCharm : ouvrez le fichier ipynb, créez un environnement Python (facultatif), exécutez la cellule de code, utilisez un environnement interactif.

Les solutions aux plantages de PyCharm incluent : vérifier l'utilisation de la mémoire et augmenter la limite de mémoire de PyCharm ; mettre à jour PyCharm vers la dernière version ; vérifier les plug-ins et désactiver ou désinstaller les plug-ins inutiles ; désactiver l'accélération matérielle ; pour aider.

Pour supprimer l'interpréteur PyCharm : ouvrez la fenêtre Paramètres et accédez à Interpréteurs. Sélectionnez l'interprète que vous souhaitez supprimer et cliquez sur le bouton moins. Confirmez la suppression et rechargez le projet si nécessaire.

Comment exporter des fichiers Py dans PyCharm : ouvrez le fichier à exporter, cliquez sur le menu "Fichier", sélectionnez "Exporter le fichier", sélectionnez l'emplacement d'exportation et le nom du fichier, puis cliquez sur le bouton "Exporter"

Comment installer le module Pandas à l'aide de PyCharm : ouvrez PyCharm, créez un nouveau projet et configurez l'interpréteur Python. Entrez la commande pip install pandas dans le terminal pour installer Pandas. Vérifiez l'installation : importez des pandas dans le script Python de PyCharm. S'il n'y a aucune erreur, l'installation est réussie.

Méthode pour modifier l'interface Python en chinois : Définissez la variable d'environnement du langage Python : set PYTHONIOENCODING=UTF-8 Modifiez les paramètres de l'IDE : PyCharm : Paramètres>Apparence et comportement>Apparence>Langue (chinois Visual Studio Code : Fichier>Préférences>) ; Recherchez « locale » > Saisissez « zh-CN » pour modifier les paramètres régionaux du système : Windows : Panneau de configuration > Région > Format (chinois (Chine)) ; macOS : langue et région > Langue préférée (chinois (simplifié)) faites glisser vers le haut de la liste)

Configurez une configuration d'exécution dans PyCharm : Créez une configuration d'exécution : Dans la boîte de dialogue "Configurations d'exécution/débogage", sélectionnez le modèle "Python". Spécifier le script et les paramètres : Spécifiez le chemin du script et les paramètres de ligne de commande à exécuter. Définir l'environnement d'exécution : sélectionnez l'interpréteur Python et modifiez les variables d'environnement. Paramètres de débogage : activez/désactivez les fonctionnalités de débogage et spécifiez le port du débogueur. Options de déploiement : définissez les options de déploiement à distance, telles que le déploiement de scripts sur le serveur. Nommer et enregistrer la configuration : saisissez un nom pour la configuration et enregistrez-la.
