1.0 miniconda下载1.1 下载链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/1.2 下载的版本Miniconda3-py310_23.10.0-1-Windows-x86_64可以复制这个去“链接”里面用“CtrlF”搜索这个版本2.0 miniconda安装默认是安装在C盘如需要安装在其他磁盘可点击Browse...更换安装目录2.1 查看是否安装成功查看当前的conda版本 conda --version 或 conda -V 查看当前所有的虚拟环境 conda env list2.2 创建虚拟环境conda create -n A python3.7 -y这个命令用于创建名为A的Conda环境的命令该环境将使用Python 3.7版本conda: 这是Conda软件包管理器的命令行工具。create: 这是指示Conda创建一个新环境的命令。--name A: 这指定了要创建的环境的名称为A。你可以将A替换为任何你想要的名称。python3.7: 这是指定新环境将使用的Python版本。在这种情况下指定为Python 3.7。你可以更改版本号以选择其他Python版本。-y: 这是一个可选参数它告诉Conda在确认之前自动接受所有提示从而使整个过程无需用户交互。查看创建的虚拟环境conda env list2.3 进入虚拟环境进入虚拟环境conda activate A2.4 更换清华源更换国内的源安装一些库会稍快一些。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件 可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。 这是创建文件的目录 Windows: C:\Users\YourUserName\.condarc 这里使用电脑自带的记事本打开并编辑.condarc文件 复制下面这段代码 channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud 或者通过以下命令添加第三方源 conda config --set custom_channels.auto https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/可以使用以下命令查看当前配置的源conda config --show-sources2.5 其实到这一步虚拟环境创建已经全部结束了下面进入 PyCharm 使用当前环境测试一段简单的程序。2.6 安装opencv-python库可以使用以下命令安装opencv-python库pip install opencv-python3.0 进入PyCharm使用创建的A虚拟环境3.1 修改环境PyCharm 内更换环境 File--Settings...--Project:Name--Python Interpreter--Add Interpreter--Add Local Interpreter...--System Interpreter这是我的虚拟环境路径C:\Users\123\AppData\Local\miniconda3\envs\A\python.exe看到后就可以OK了上面两次OK之后这个界面也会刷新刷新完OK就完了。3.2 测试环境是否可用以及安装的opencv-python库程序源代码 import cv2 import numpy as np # 1. 读图 img cv2.imread(your_image.jpg) # 彩色原图 if img is None: raise FileNotFoundError(找不到图片请检查路径) # 2. 灰度化 Otsu 二值化 gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY cv2.THRESH_OTSU) # 3. 把二值图扩展成 3 通道方便与原图并排 binary_3ch cv2.cvtColor(binary, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 4. 拼接并显示 combined np.hstack((img, binary_3ch)) cv2.imshow(Original (left) vs Binary (right), combined) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()3.3 运行结果