


Tutoriel PyCharm : Comment installer OpenCV dans PyCharm
Dans le monde d'aujourd'hui, la technologie de vision par ordinateur est de plus en plus utilisée dans divers domaines, tels que la reconnaissance faciale, le traitement d'images, la conduite autonome, etc. OpenCV (Open Source Computer Vision Library), en tant que bibliothèque de vision par ordinateur open source, offre aux développeurs une multitude de fonctions et d'outils pour les aider à réaliser diverses tâches de vision. Lorsque vous utilisez OpenCV dans un environnement Python, vous pouvez développer et déboguer du code plus efficacement à l'aide de PyCharm, un puissant environnement de développement intégré.
Cet article vous apprendra comment installer OpenCV dans PyCharm et fournira des exemples de code spécifiques pour vous aider à démarrer rapidement.
Installez PyCharm
Tout d'abord, vous devez vous assurer que PyCharm est correctement installé. Si vous n'avez pas installé PyCharm, vous pouvez vous rendre sur son site officiel (https://www.jetbrains.com/pycharm/) pour télécharger et installer la dernière version de PyCharm.
Installer OpenCV
L'installation d'OpenCV dans PyCharm est principalement implémentée via pip, l'outil de gestion de packages Python. Entrez la commande suivante dans le terminal de PyCharm :
pip install opencv-python
Cette commande téléchargera et installera automatiquement la dernière version de la bibliothèque OpenCV. Une fois l'installation terminée, vous pouvez vérifier si OpenCV est installé avec succès en utilisant le code suivant :
import cv2 print(cv2.__version__)
Si le numéro de version d'OpenCV est affiché, cela signifie qu'OpenCV a été installé avec succès dans votre environnement PyCharm.
Utilisation d'OpenCV
Ensuite, nous fournirons un exemple de code simple qui montre comment utiliser OpenCV pour lire et afficher une image dans PyCharm.
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, utilisez d'abord cv2.imread
函数读取了名为example.jpg
的图片,然后使用cv2.imshow
函数显示图片,并通过cv2.waitKey(0)
pour attendre que l'utilisateur appuie sur n'importe quelle touche avant de fermer la fenêtre d'image.
Grâce aux exemples de code ci-dessus, vous pouvez découvrir les fonctions puissantes d'OpenCV dans PyCharm. Avec l'apprentissage et l'exploration continus d'OpenCV, vous pouvez développer des applications de vision par ordinateur plus complexes et intéressantes.
J'espère que cet article pourra vous aider à installer avec succès OpenCV dans PyCharm et à commencer à développer d'incroyables applications de vision par ordinateur dans l'environnement Python !
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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Sujets chauds

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 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.

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"

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)

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.

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.
