OpenCV 4 Python高级配置—安装setuptools,matplotlib,six,dateutil,pyparsing 完整过程

shanghaipc

　　Matplotib 是python 的一个绘图库，里头有各种各样的绘图方法，可以用Matplotib 显示图像，放大图像，保存图像等等，对于OpenCV处理图像具有非常大的帮助。但是，安装Matplotib 会遇到一系列问题，因为matplotlib 需要依赖许多其他科学计算的第三方库，就需要一个一个的安装了。（OpenCV的基本配置请参见上一贴 http://www.cnblogs.com/sopic/p/4753413.html ）
　　下面就是基于win7 32/64位系统完整解决方案：
　　
　　Python第三方模块中一般会自带setup.py文件，在Windows环境下，我们只需要使用cmd命令：
　　cd c:\python\..
　　python setup.py install
　　两个命令就可以完成第三方模块的安装了。
　　第一个cd命令将当前目前切换到待安装的第三方模块的目录下（这里假设第三方模块解压后的目录为c:\python278\..）若在其他盘符，例如G盘，则先执行D:，第二个命令就执行安装了。
　　安装的过程中可能会出现“ImportError: No module named setuptools”的错误提示，这是新手很常遇见的错误提示。不用担心，这是因为Windows环境下Python默认是没有安装setuptools这个模块的，这也是一个第三方模块。
　　1， 安装setuptools
　　      官网直接下载：http://pypi.python.org/pypi/setuptools
　　如果是Windows环境的话，下载setuptools-18.2.zip，解压，进入目录，双击ez_setup.py，即可完成安装。
　　安装了setuptools之后，再运行“python setup.py install”就可以方便地安装各种第三方模块了。
　　2， 安装matplotlib
　　      官网直接下载：http://matplotlib.sourceforge.net/
　　找到对应版本的.exe文件安装完毕之后，我用的是matplotlib-1.4.3-py2.7， 直接  import matplotlib，
　　报错如下：
　　
　　之后就是安装 six了
　　3， 安装six
　　      官网下载：http://www.pythonhosted.org/six/
　　我下载的是 six-1.9.0 的源码压缩包six-1.9.0.tar.gz， 解压之后，进入解压目录，命令行执行 python setup.py install 就可以安装完成。
　　之后再次import matplotlib 还是缺少库： dateutil

　　4， 安装dateutil
　　      官网下载：https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil/1.4.1
　　我下载的是 python_dateutil-1.4.1-py2.7， 源码安装  同样到解压目录下，执行 python  setup.py install 同样可以安装成功，
　　继续执行：import matplotlib  ；依旧报错： 缺少 pyparsing库

　　5， 安装pyparsing
　　      官网下载： http://sourceforge.net/projects/pyparsing/files/pyparsing/pyparsing-2.0.3/
      下载pyparsing-2.0.3.win32-py2.6.exe，双击运行，安装完成====
      仍然 import matplotlib，还是缺少： numpy:
　　
　　
　　6， 安装numpy
　　      官网下载：http://www.numpy.org/
　　下载numpy-1.9.1-win32-superpack-python2.7.exe，安装numpy 成功：
　　执行 import  matplotlib  OK！可以愉快地在Python上使用openCV了！
　　
　　测试代码：



import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("finger.jpg")
cv2.imwrite('1gray.png',img)
cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image", img)

plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()

k = cv2.waitKey(0)&0xFF
if k == 27: # wait for ESC key to exit
cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
cv2.imwrite('messigray.png',img)
cv2.destroyAllWindows()

　　
　　实现效果：