anaconda如何安装已下载好的库 10C

这样一个问题,我anaconda之前安装好了opencv3.4版本,但是我想安装OpenCV的
contrib,从网上找方法发现需要用Cmake,跟着这个方法走,发现需要用到OpenCV文件夹的:*\opencv\sources 这个目录。但是我去anaconda里找到引用库的位置E:\anaconda\Lib\site-packages\cv2 ,发现里面根本没有sources。请问这个怎么回事啊

图片说明

再就是我从网上找了个别的办法,下载了人家已经编译好的:opencv3.4+contrib模块编译好的安装包。但不知道怎么导入我的anaconda中去,需要先卸载我之前安装好的
OpenCV3.4吗,如果要卸载怎么卸载呢?新手不懂,求指导,万分感谢!!

2个回答

双击打开Anaconda Navigator,选择Environments界面
Anaconda 下各种第三方库的安装
Anaconda 下各种第三方库的安装
2
选择想要配置的python环境,在右侧搜索框中输入要安装的第三方包,找到后勾选,点击右下方apply按钮,即可完成安装。
Anaconda 下各种第三方库的安装
Anaconda 下各种第三方库的安装
END
CLI方式
双击打开Anaconda Prompt,输入 pip install (xxx),括号内为要安装的第三方包名。回车即可完成安装。
Anaconda 下各种第三方库的安装
双击打开Anaconda Prompt,输入conda install (xxx),括号内为要安装的第三方包名。回车即可完成安装。
Anaconda 下各种第三方库的安装
3
安装完成后输入python -c "import **; **.test()"测试是否成功安装,如若未成功重新执行安装程序或根据错误信息进行后续操作。

CSDN_Black
csdn_black 这是联网安装啊,我是想安装我下载好的,请看清问题啊亲
2 年多之前 回复

安装完成后输入python -c "import **; **.test()"测试是否成功安装,如若未成功重新执行安装程序或根据错误信息进行后续操作。

weixin_40215561
汤姆的猫生 回复CSDN_Black: 最近在学这东西,也遇到了这个难题,楼主解决了吗T T
一年多之前 回复
CSDN_Black
csdn_black 我是用的anaconda啊
2 年多之前 回复
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32\Wbem;C:\Windo ws\System32\WindowsPowerShell\v1.0;D:\python閻╃鍙ф 潪顖欐\MySQL\mysql-5.7. 26-winx64\bin;D:\python閻╃鍙ф潪顖欐\mysql workben ch;C:\Program Files (x86 )\PuTTY;C:\Windows\System32;D:\anaconda3;D:\anaconda3\ Scripts;D:\anaco nda3\Library\bin;D:\anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D: \python閻╃鍙ф潪顖欐 \PyCharm Community Edition 2019.1.1\bin;.;. 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Tomcat服务器下载、安装、配置环境变量教程(超详细)

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图书管理系统(Java + Mysql)我的第一个完全自己做的实训项目

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linux下利用/proc进行进程树的打印

在linux下利用c语言实现的进程树的打印,主要通过/proc下的目录中的进程文件,获取status中的进程信息内容,然后利用递归实现进程树的打印

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

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[已解决]踩过的坑之mysql连接报“Communications link failure”错误

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人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战)

系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂,项目驱动学习与就业面试。 建议同学们按照下列顺序来进行学习:1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲:Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

Python数据分析师-实战系列

系列课程主要包括Python数据分析必备工具包,数据分析案例实战,核心算法实战与企业级数据分析与建模解决方案实战,建议大家按照系列课程阶段顺序进行学习。所有数据集均为企业收集的真实数据集,整体风格以实战为导向,通俗讲解Python数据分析核心技巧与实战解决方案。

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

2021考研数学张宇基础30讲.pdf

张宇:博士,全国著名考研数学辅导专家,教育部“国家精品课程建设骨干教师”,全国畅销书《张宇高等数学18讲》《张宇线性代数9讲》《张宇概率论与数理统计9讲》《张宇考研数学题源探析经典1000题》《张宇考

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

DirectX修复工具V4.0增强版

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期末考试评分标准的数学模型

大学期末考试与高中的考试存在很大的不同之处,大学的期末考试成绩是主要分为两个部分:平时成绩和期末考试成绩。平时成绩和期末考试成绩总分一般为一百分,然而平时成绩与期末考试成绩所占的比例不同会导致出现不同

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