OpenCV 4 Python高级配置—安装setuptools,matplotlib,six,dateutil,pyparsing 完整过程

      Matplotib 是python 的一个绘图库，里头有各种各样的绘图方法，可以用Matplotib 显示图像，放大图像，保存图像等等，对于OpenCV处理图像具有非常大的帮助。但是，安装Matplotib 会遇到一系列问题，因为matplotlib 需要依赖许多其他科学计算的第三方库，就需要一个一个的安装了。（OpenCV的基本配置请参见上一贴 http://www.cnblogs.com/sopic/p/4753413.html ）

      下面就是基于win7 32/64位系统完整解决方案：

      Python第三方模块中一般会自带setup.py文件，在Windows环境下，我们只需要使用cmd命令：

      cd c:python..

      python setup.py install

      两个命令就可以完成第三方模块的安装了。

      第一个cd命令将当前目前切换到待安装的第三方模块的目录下（这里假设第三方模块解压后的目录为c:python278..）若在其他盘符，例如G盘，则先执行D:，第二个命令就执行安装了。

      安装的过程中可能会出现“ImportError: No module named setuptools”的错误提示，这是新手很常遇见的错误提示。不用担心，这是因为Windows环境下Python默认是没有安装setuptools这个模块的，这也是一个第三方模块。

1， 安装setuptools

      官网直接下载：http://pypi.python.org/pypi/setuptools

      如果是Windows环境的话，下载setuptools-18.2.zip，解压，进入目录，双击ez_setup.py，即可完成安装。

      安装了setuptools之后，再运行“python setup.py install”就可以方便地安装各种第三方模块了。

2， 安装matplotlib

      官网直接下载：http://matplotlib.sourceforge.net/

      找到对应版本的.exe文件安装完毕之后，我用的是matplotlib-1.4.3-py2.7， 直接  import matplotlib，

      报错如下：

     

之后就是安装 six了

3， 安装six

      官网下载：http://www.pythonhosted.org/six/

我下载的是 six-1.9.0 的源码压缩包six-1.9.0.tar.gz， 解压之后，进入解压目录，命令行执行 python setup.py install 就可以安装完成。

      之后再次import matplotlib 还是缺少库： dateutil

4， 安装dateutil

      官网下载：https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil/1.4.1

      我下载的是 python_dateutil-1.4.1-py2.7， 源码安装  同样到解压目录下，执行 python  setup.py install 同样可以安装成功，

      继续执行：import matplotlib  ；依旧报错： 缺少 pyparsing库

5， 安装pyparsing

      官网下载： http://sourceforge.net/projects/pyparsing/files/pyparsing/pyparsing-2.0.3/
      下载pyparsing-2.0.3.win32-py2.6.exe，双击运行，安装完成====
      仍然 import matplotlib，还是缺少： numpy:

 

6， 安装numpy

      官网下载：http://www.numpy.org/

      下载numpy-1.9.1-win32-superpack-python2.7.exe，安装numpy 成功：

      执行 import  matplotlib  OK！可以愉快地在Python上使用openCV了！

测试代码：

import cv2 
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


img = cv2.imread("finger.jpg")
cv2.imwrite('1gray.png',img)
cv2.namedWindow("Image") 
cv2.imshow("Image", img) 


plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()


k = cv2.waitKey(0)&0xFF
if k == 27: # wait for ESC key to exit
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
    cv2.imwrite('messigray.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()

　　

实现效果：