Python에서 cv2를 가져올 수 없는 이유는 무엇입니까?
OpenCV 사용 시 "Cannot Find Module cv2" 오류 문제 해결
Python 프로그램에서 OpenCV의 cv2 모듈을 가져올 때 " ImportError: cv2라는 모듈이 없습니다." 문제. 문제의 원인 분석과 해결 방법은 다음과 같습니다.
쿼리에서 언급한 대로 스크립트를 사용하여 Raspberry Pi에 OpenCV 버전 2.4.5를 설치했습니다. cv2를 가져오려고 하면 모듈을 찾을 수 없다는 오류 메시지가 나타납니다.
가장 먼저 고려해야 할 사항은 OpenCV가 올바르게 설치되었는지 여부입니다. 이를 확인하려면 cv2.so 파일이 "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/..." 디렉터리에 있는지 확인하세요.
Python 3.2용 폴더가 있는지 확인하세요. "/usr/local/lib"의 2.6은 잠재적인 경로 구성 문제를 나타냅니다.
이 문제를 해결하려면 터미널/CMD에서 다음 명령을 실행해야 합니다.
conda update anaconda-navigator conda update navigator-updater
실행 후 이러한 명령을 사용하는 경우 "pip install opencv-python" 명령은 Anaconda가 설치된 Windows 사용자의 문제를 해결해야 합니다.
Linux 시스템의 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
pip install opencv-python
또는 다음을 수행할 수 있습니다. 시도해 보세요:
conda install opencv
자세한 내용은 제공된 링크(Link1, Link2)를 참조하세요.
Python 3.5 업데이트:
Python 버전 3.5 이상을 사용하는 경우 Link3, Link4 리소스를 참조하십시오.
추가 솔루션:
Anaconda 사용자의 경우 다음을 활용할 수도 있습니다. 명령(menpo 채널을 추가할 필요가 없음):
conda install -c conda-forge opencv
위 내용은 Python에서 cv2를 가져올 수 없는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
