https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ 注意要选择和你python版本号对应的文件,cp38即python3.8 我的opencv版本是3.4.16,python版本是3.8,运行平台是ubuntu虚拟机,因此我下载的版本应该是 opencv_python-3.4.16.57-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl 把文件扔到home主目录,执行(...
1 下载和安装OpenCV-Contrib-Python库 从清华镜像下载和安装OpenCV-Contrib-Python库的步骤如下: (1) 读者朋友可以参照图17和图18,打开命令提示符窗口。 (2)在命令提示符窗口中的光标处输入“pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python”,如图19所示。 图19 输入pip命令 ...
在使用pip安装opencv-python时,指定清华源(Tsinghua University Open Source Mirror)作为下载源可以加快下载速度,特别是在国内网络环境下。以下是具体的步骤和代码片段: 1. 确认清华源的正确URL 清华源的pip源URL是:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。 2. 使用pip安装opencv-python,并指定清华源为下载源 ...
opencv-python下载地址(清华源地址):https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/选择对应的版本下载到本地便可(我下载到E:\Software\Anaconda3\InstallProgram\envs\PyTorch\Lib\site-packages) 第三方库地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 注意cp36 表示python版本为3.6, amd64表...
但为提高下载速度,建议采用国内镜像源进行安装: pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplenumpy 知识点:pip默认从国外https://pypi.Python.org/simple/下载,下载速度慢, -i参数可以指定镜像源,采用国内镜像,提高安装速度。 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 为清华大学镜像源 ...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python 这样就会从清华镜像安装opencv-contrib-python库。 (2)永久修改,一劳永逸: windows下,直接在user\xxx目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,然后新建文件pip.in pip.in文件 在pip.ini文件中输入以下内容: [global] index...
1.进入清华大学镜像中心下载地址(比官网快):pypi.tuna.tsinghua.edu.cn (其中cp37表示python3.7,win_amd64表示windows64位操作系统) 2.将下载好的whl文件移动到D:\anaconda3\Lib\site-packages这个文件夹下,然后进入cmd命令行cd到whl文件所在目录,然后输入pip install opencv_python-4.2.0.32-cp37-cp37m-win_amd...
如果OpenCV官网下载速度慢,可以使用清华源下载: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==4.6.0.66 3.OpenCV版本问题 OpenCV版本与Python版本和numpy版本有匹配关系,三者不匹配会导致使用异常。 一般情况下,OpenCV3对应Python3.X～Python3.9版本,OpenCV4对应Python3.6及以上版本。
为了更快地进行安装配置，通常会从清华镜像中下载和安装 OpenCV-Contrib-Python。pip install -i https:...
pip pytorch 清华大学源 清华源下载opencv Windows下 OpenCV 的下载安装教程(详细) OpenCV简介 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台的计算机视觉库,可以在windows、Linux、Android和Mac OS等操作平台上运行,不但可以运行C和C++,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,主要用来实现物体识别、...