Python如何配置图像处理环境？Python图像处理环境搭建教程

虽然在python之中通过matplotlib、opencv等第三方库就可以来对图像进行处理，但是有些特殊或者是独到的处理方式得使用其他的软件包才可以，所以要在python内实现完整图像处理功能就要搭建对应环境。下文所介绍的内容就是python图像处理环境搭建教程，往下看看吧。

一、安装anaconda

在本文开头就已经提到过python图像处理基本上都是通过各种第三方库和模块来完成的，但是涉及到图像识别、图像机器学习等方面开发的话，就会用到numpy、scipy等第三方库来编写算法或者是完成数据生成计算等等。而这些所需要使用到的库基本上都是已经包含在了anaconda之中，打开浏览器复制如下网址进入:

https://www.anaconda.com/products/distribution

在这个网址里面点击Download下载安装程序，然后将其打开选择安装路径之后一直点击next就会自动将其给安装好了，而且它的使用方式和普通python是没有什么区别的。

二、安装skimage

在之前安装完成anaconda环境之中，已经包含和matplotlib、opencv、scipy等等这些常用的图像处理软件包，上面提到的数据处理模块也基本上包含在了其中。而现在就是要去安装图像处理经常使用到的库skimage，不过在命令行中它的名称有些不同，示例如下所示：

pip install scikit-image

因为这个第三方库的体积有些大，在下载安装时可能会出现超时或者下载速度只有几b导致下载失败无法安装的情况，所以就需要去修改pip镜像源了，执行如下命令即可：

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

命令执行完毕之后，再去执行install安装命令就可以很快安装好了，然后使用anaconda环境自带的spyder集成开发工具来实现python图像处理功能开发即可。