摘要：点击导航栏，在打开的页面下载选择合适版本的安装包下载。环境的验证打开命令行窗口，输入后，系统能正常响应，并进入环境，则说明安装成功了。所以要先安装下。六的下载安装启动和配置的下载和安装注意。下面以为例说明，的虚拟环境的配置方法。
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注意：班级同学们请到班级资料下载安装包，可以不用到网上下载。
点击导航栏download->windows ，在打开的页面下载选择合适python版本的安装包下载。
a、双击启动安装程序， 在如下弹窗上点击【运行】，系统打开安装程序。
b.勾选窗口下方的选项后，点击【install Now】按钮开始安装
知识点：添加python路径到path后，你在命令窗口中的任何路径下执行python，系统都可以找到python.exe，如果不添加到环境变量path中，则必须指定完整的python.exe的路径才能正常启动python。
系统弹出是否允许对设备更改的提示窗口，点击【是】后继续安装
c.安装完成后关闭安装程序
当出现下面的窗口，就说明你已经成功安装了python，点击【close】结束安装。
打开命令行窗口（cmd） ，输入python后，系统能正常响应，并进入python环境，则说明安装成功了。
numpy库支持数组、矩阵等运算，是opencv需要的。所以要先安装下。
安装numpy只需要在命令行窗口中输入 ：
pip install numpy 但为提高下载速度，建议采用国内镜像源进行安装：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy知识点：pip默认从国外 https://pypi.Python.org/simple/ 下载，下载速度慢，
-i 参数可以指定镜像源，采用国内镜像，提高安装速度。
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 为清华大学镜像源
启动python后，执行import numpy，如果没有错误提示，则说明numpy正常安装了
matplotlib在显示图像，绘制图表方面很方便，建议大家安装一下。
安装和检查的方法同numpy。安装命令改为：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlibopencv有三种方式可以安装，pip方式，预编译方式和源代码方式。第三种方式较为复杂，就不在此介绍。上面pip的方式想必同学们已经掌握，所以建议同学们可以操练下预编译方式奥。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python在python官网下载预编译的opencv文件后，解压。
（班级同学不用下载，请到超星班级资料 的 安装包及组件 > opencv预编译文件 目录下下载）
著名的jupyter notebook还是很有必要安装下的。
它是一种交互式编程工具，你可以写上一段代码，就执行下，执行结果也可以保留下来，让学习过程变得更直接，更容易。
大家可以采用pip方式安装jupyter notebook。
安装命令不告诉你，是不是你已经可以自己搞定了呢？
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter notebook安装截图如下
安装完成后，运行jupyter notebook.exe即可启动。
注意。班级同学请去超星班级资料下载，无需去vscode官网下载安装包，
a）打开下载页面
b）根据操作系统选择相应安装程序
c）解压zip文件
解压到D盘根目录下（也可是其他盘，建议在根目录下方便查找）
d）启动程序
如上图所示，到解压目录下，双击code.exe启动程序。打开界面如下
如果你希望打开或保存文件到指定目录，可以点击【打开文件夹】选择哪个目录
例如，
打开后，列表显示文件夹中的文件
a）界面字体大小设置
b）界面汉化插件安装
点击【install】，安装完成后重启。下面就是汉化之后的界面
c).vscode上安装python插件
参考如下所示，安装python插件
6.安装python代码自动补全插件
Visual Studio IntelliCode
6. 设置python解释器
打开命令选项板（Ctrl + Shift + P）选择Python 3解释器，开始键入Python：select inter命令进行搜索，然后选择命令。
选择命令后，系统弹出可选的python解释器环境，根据需要选择
如果你要的python环境不再列表中，则点击“enter interpreter path...”，在弹出窗口中选择你要的那个python文件路径。
在vscode中点击新建一个python文件，如lesson01.py
输入代码如下：
注意：请确保执行前你已经将lena,jpg文件放到该py文件所在的目录，否则则会由于找不到文件而打开失败。
import numpy as npimport cv2 as cvimg = cv.imread("lena.jpg") #读取当前路径下的图像文件lena,jpgcv.imshow("lena",img) # 显示图像，窗口标题未:lenacv.waitKey(0) #等待用户输入cv.destroyAllWindows() #用户一旦输入任意键后，程序关闭窗口执行结果如下
我们手头可能有2个项目，项目A可能需要的opencv版本a可能和项目B需要的opencv版本，那么怎么办？
我们可以运行项目A时，按要求安装opencv版本a，运行项目B时，卸载opencv的版本a，再安装版本b，但是这样会不会让人难过，有点头晕呢？
还好，我们可以通过虚拟环境解决。
虚拟环境就好比你准备好多个独立的房间，不同的房间进行不同的装修，需要什么样的配置，就选用那个房间就好了。
虚拟环境的基本过程为：创建虚拟环境 -> 激活某个虚拟环境 -> 配置虚拟环境 -> 使用环境
下面我们来搭建一个虚拟环境看看吧！
下面命令在当前路径下创建一个文件夹myenv1作为虚拟环境文件的容器
python -m venv myenv1
根据需要安装相应的模块
激活后就可以根据需要安装相应的模块了。例如，如下所示：
4)使用虚拟环境
你可以在在你的python开发环境中去设置虚拟环境。
下面以vscoe为例说明，的虚拟环境的配置方法。
a）点击左下角的“管理”按钮后，点击弹出菜单[命令面板..]
然后，再点击下图中的【Find..】
设置之后，vscode左下角显示了当前使用的虚拟环境，及其python的版本
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