2020年11月28日 星期六

Python with Anaconda and Visual Studio Code

因應這幾年來深度學習熱潮,來介紹一下如何使用Anaconda建立虛擬環境,並搭配使用Visual Studio Code做程式編輯,步驟如下:

步驟1:下載Anaconda,連結為https://www.anaconda.com/products/individual,下載64位元版本


然後下載VS Code,連結為https://code.visualstudio.com/,我自己習慣是下載免安裝版本比較好使用

步驟2:安裝Anaconda,這步驟其實很單純,基本上就是一直下一頁就是了









步驟3:啟動VS Conde後,先到擴充工具安裝Python,這樣後續才能挑選自己想要的直譯器(環境),如果想要中文介面也可一併下載中文包,如下圖所示。


步驟4:在Anaconda中建立虛擬環境,可根據不同專案需求加入不同package,以避免會互相干擾,例如我想建立一個專門開發OpenCV的虛擬環境,該如何做呢?

步驟4-1:開啟Anaconda Prompt.exe,一般可從windows 開始中找尋Anaconda 資料夾,如下圖所示。


步驟4-2(建立環境):輸入conda create -n Opencv python=3.6,代表建立一個Opencv虛擬環境,並安裝Python 3.6版本 




完成後,系統還會跟你說接下來可以做啥

步驟4-3(啟用環境):輸入activate Opencv,可發現原本的base變成Opencv,代表我們已經切換環境了


步驟4-4(安裝套件):輸入conda install --y -c menpo opencv,然後等待安裝完成,此外,還需再安裝opencv-python才能正確使用OpenCV lib,所以再輸入pip install opencv-python,然後慢慢等



步驟4-5(測試):進入Python 直譯器,並直接將下列程式碼複製貼上測看看(記得貼上時每一行前面不能有空白,不然會出錯),會直接跑出一個視窗,裡面為一張500 x 500黑色影像,等跑到cv.destroyAllWindows()時再按下Enter就結束了,這樣就能確認OpenCV lib是否有安裝成功。

import numpy as np
import cv2 as cv
img = np.zeros((500, 500, 3), np.uint8)
cv.imshow('Image test', img)
cv.waitKey(1000)
cv.destroyAllWindows()

步驟4-6(停用環境):輸入conda deactivate 或deactivate,但有些版本下deactivate會出現警告


步驟4-7(刪除環境):假設有個test環境,輸入conda env remove --name test,就會刪除其環境,如下圖所示


步驟1~4主要介紹如何安裝Anaconda與Visual Studio Code,並建立虛擬環境,而下個步驟則要說明如何用Visual Studio Code做程式碼的修改與測試。

步驟5:開啟Visual Studio Code,選擇一個練習用的資料夾,如TestFolder

新增一個檔案,test.py,然後將剛剛步驟4-5的程式碼貼到此py檔中


再來就是將
直譯器設為剛剛建立的虛擬環境OpenCV,如下圖所示。



步驟6:最後,右鍵點選test.py並選擇在終端機中執行Pytone檔案,如果有正常顯示結果,就代表這次環境安裝成功可使用摟,並且未來可直接在Visual Studio Code修改程式碼。


結果:

#opencv #Python #Anaconda #Visual Studio Code 


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