python -V
conda create -n py34 python=3.4 anaconda
conda activate py34
conda install -c anaconda git
conda install -c anaconda jupyter
conda install -c anaconda numpy
conda install -c anaconda matplotlib
conda install anaconda-client
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
conda update --all
Probablemente te preguntes ¿Cómo puedes comprobar que tu instalación es correcta?
Desde tu ventana de comandos de Anaconda, ejecuta la siguiente línea:
git clone https://github.com/SandraFB/instalaciones.git
Si te apareció el error que te hace falta "git", escribe:
conda install -c anaconda git
Anota la dirección en la que clonaste el directorio de "instalaciones" (observa que está indicado con recuadros anaranjados en la imagen anterior).
Abre el directorio en donde clonaste el repositorio con el comando "cd", como se muestra en la siguiente imagen.
- Vamos a generar otro entorno virtual para OpenCV2 (el cual ocuparemos para la práctica de calibración durante el curso).
Desde Anaconda, escribe las siguientes líneas de código:
conda create -n py27 python=2.7 anaconda
activate py27
conda install -c https://conda.anaconda.org/conda-forge opencv
jupyter notebook
- Ahora, desde Jupyter Notebook, crearemos un nuevo documento:
- Importamos librerías escribiendo el siguiente código en el Notebook creado y ejecutamos:
import numpy as np
import cv2
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle
%matplotlib inline
%matplotlib qt
(Nota: Estas líneas de código importan las librerías mencionadas. Si no te marca error, has instalado correctamente las librerías).
cv2.version
(Nota: Esta línea de código imprime la versión de OpenCV instalada. Si no te marca error, has instalado correctamente OpenCV.
- Prácticas en Python
A forma de taller introductorio para Python, puedes ejecutar las prácticas 1, 2 y 3 en Jupyter Notebook.
Primero selecciona la práctica a realizar y abre el enlace.
Después, ejecuta el código línea por línea y observa el resultado.
- Python 3.6 documentation.