1.1 TensorFlow+OpenCV编程环境的搭建

1.1.1 Anaconda介绍

​ Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，其中也包含TensorFlow框架、OpenCV库、以及Python常用的库（Numpy、matplotlib）等，因此使用anaconda搭建开发环境是非常方便的。

1.1.2 Anaconda安装及环境的搭建

​ Anaconda支持Windows、Linux、macOS多平台，打开Anaconda官网，点击Download，根据计算机系统、计算机位数、需要安装的Python版本和是否需要图像界面来选择下载，笔者黑苹果系统64位，下载了Python 3.7版带图像界面的版本。

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​ 安装软件可根据自己习惯选择安装地址，其他可以一律next，此时anaconda就安装完成。

​ 下面来搭建TensorFlow+OpenCV开发环境：

​ 第一步：点击左上侧的Environments，再点击靠近左下方的Create，按自己需求设置环境名字，选择Python版本，笔者创建名称为TensorFlow37，Python版本3.7；​

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​ 第二步：选中新建的环境，将中间偏上部分的install选项选为All。 image
​ 第三步：点击Seach Packages输入框，输入TensorFlow，回车，出现搜索到的结果和相应版本，选择下面出现的tensorflow选项，再点击右下角的Apply，待安装完成后TensorFlow环境已搭建完毕，由于笔者以及安装所以右下角未出现apply按钮。 image
​ 第四步：点击Seach Packages输入框，输入opencv，回车，出现搜索到的结果和相应版本，选择下面出现的opencv选项，再点击右下角的Apply，待安装完成后opencv环境已搭建完毕，由于笔者以及安装所以右下角未出现apply按钮。 image
​ 至此为止TensorFlow、OpenCV和Python环境以及搭建完毕。

1.1.3 编程平台的选择与安装

​ 以上便是搭建好了编程环境，但是我们在哪编写程序呢？其实Anaconda已经为我们准备好了，anaconda支持Notebook、VS Code、JupyterLab等开发平台。每个平台都有独特的地方，根据自己的习惯选择平台，笔者选择VS Code。下面以VS Code为例

​ 第一步：点击anaconda软件的Home，选择刚刚新建好的开发环境，点击VS Code下面的install（笔者已安装所以为Launch），此时会安装VS Code软件并打开。

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​ 第二步：打开VS Code，点击左边五个选项的最下面的一个，再点击Search Extension in Marketplace。 image
​ 第三步：输入Python，选择下面的第一个，点击右边的install。
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​ 第四步：按照第三步安装anaconda、Jupyter、MagicPython、tensorflow。

​ 至此编程平台已准备就绪。