"搭建Python中的OpenCV开发环境教程"
在Python中使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务是一项常见的需求。以下是一个详细的步骤指南，教你如何在Windows平台上配置Python的OpenCV环境：
1. **安装Python**:
首先，你需要从官方网站(https://www.python.org/downloads/release/python-2713/)下载Python安装包。在这个例子中，选择了Python 2.7.13版本。在安装过程中，确保勾选"Add Python to PATH"选项，这样Python将自动添加到系统的环境变量中。
2. **配置环境变量**:
如果在安装Python时未选择添加环境变量，需要手动操作。找到Python的安装路径（例如E:\Python27\）和Scripts文件夹（例如E:\Python27\Scripts\），将这两个路径分别添加到系统的PATH环境变量中。可以通过右键点击"计算机"，选择"属性"，然后在"高级系统设置"中进行环境变量的编辑。
3. **下载并安装OpenCV**:
访问OpenCV官网(http://opencv.org/)下载适合你的Windows平台的版本。下载完成后，解压缩文件，在解压后的"\opencv\build\python\2.7"目录下，根据你的系统是32位还是64位选择对应的文件夹（X86或X64）。将该文件夹中的`cv2.pyd`文件复制到Python安装路径下的"Lib\site-packages"文件夹。
4. **安装numpy**:
打开命令提示符（Win + R键后输入CMD），确保网络连接正常，然后输入以下命令安装numpy库，它是OpenCV的一个依赖：
```
pip install numpy
```
5. **验证安装**:
安装完成后，通过命令行输入`python`进入Python解释器。然后尝试导入numpy库：
```
import numpy
```
如果没有出现任何错误，说明numpy已成功安装。接着，尝试导入cv2库：
```
import cv2
```
若无异常，即表明OpenCV也已成功安装。
6. **测试程序**:
可以运行提供的"OpenCV_Salt.py"源代码来测试环境是否配置正确。这个文件通常包含了用OpenCV实现的一些基本功能，例如图像读取、显示等。运行结果将帮助确认环境是否可以正常使用。
通过以上步骤，你应该能在Python环境中成功搭建OpenCV，并能进行基本的图像处理操作。在实际开发中，可能还需要安装其他的Python库，如matplotlib用于图像可视化，PIL用于图像读取等，以扩展OpenCV的功能。务必保持Python和相关库的版本兼容性，以便避免潜在的问题。
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