import tensorflow import keras import torch import skimage import matplotlib import cv2

### 正确导入常用深度学习和图像处理库的方法

为了确保能够顺利使用 TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-image, Matplotlib 和 OpenCV-Python 这些库，在确认已经正确安装之后，可以按照如下方式来导入它们：

import tensorflow as tf  # 导入TensorFlow并简化调用名为tf
print(tf.__version__)    # 打印版本号以验证是否成功加载

from keras.models import Sequential  # 如果单独使用Keras，则这样导入；如果通过TensorFlow集成则无需此句
# 若上述语句引发错误，尝试下面这行代替：
#from tensorflow.keras.models import Sequential  

import torch  # 导入PyTorch框架
print(torch.__version__)

from skimage import data, io  # 只需从skimage中引入所需模块即可
                           # 如这里只用了data和io两个子包作为例子

import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图工具matplotlib通常被缩写成plt方便后续调用
print(matplotlib.__version__)

import cv2  # OpenCV-Python可以直接用cv2这个名称访问
print(cv2.__version__)

当执行以上代码片段时，如果没有遇到任何异常情况，并且打印出来的各个库的版本信息都是预期中的数值，那么就说明这些库已经被成功地安装并且可以在当前环境中正常使用了。