之前有做过有关视觉的项目，不过用的是LabVIEW，Anaconda最开始接触是用于学习python，它相当于一个包管理器和环境管理器，可以在里面创建并管理多个不同的环境，而且互不干扰。这段时间自己也在学习计算机视觉，深度算法，正好就在Anaconda下配置了Tensorflow、OpenCV。

Anaconda官网下载太慢，推荐去清华大学开源软件镜像站下载：

选择Anaconda3，至于什么版本，什么系统看个人，安装过程就不介绍了。

我这里使用的是64位windows版本的Anaconda3-5.3.1（以下皆是以此版本操作）

进入正题：

Anaconda环境下主要用的是conda命令，所以在Windows系统下和Linux系统下的操作是一样的，主要介绍Windows下配置。

一、Anaconda换源：

1、默认源下安装Tensorflow、OpenCV会很慢，首先将Anaconda换源，换成清华源Anaconda的镜像，这样会快很多，开始菜单下找到“Anaconda Prompt”，和Windows下的“cmd”很相似。

2、在Anaconda Prompt输入以下指令：

3、加载额外库：

4、输入完成后可以进入C:\Users\“用户名”，找到新增的.condarc格式的文档，用文档打开就可以看到我们修改的信息：

这样我们的镜像源就更新完成了。

换源原文参考：

二、安装虚拟环境

1、查看当前版本信息：

Anaconda Prompt输入下列指令：

信息如下：python版本3.7

2、设置虚拟环境

命名：tensorflow（自定义，我命名tensorflow）

版本：python3.7

输入以下指令：

3、检验我们的环境是否创建成功

打开Anaconda Navigator，Environments界面下可以看到我已经创建了一个名为tensorflow的环境。

三、配置虚拟环境

1、安装python3.7：

后面提示y/n，选择y就是了。

2、查看当前可以使用的tensorflow版本：

我这里太多了，部分截图如下：

3、查看tensorflow包信息及依赖关系：

gup_py37/eigen_py37版本的你都可以装

4、激活tensorflow环境：

退出TensorFlow的环境：deactivate

5、查看当前tensorflow安装Anaconda中的位置：

6、安装tensorflow：

选择y

耐心等待了，安装过程有点长。

7、验证：

tensorflow安装成功。

四、安装OpenCV

1、查看当前可以使用的OpenCV版本

这里我们换一种方式，在Anaconda Navigator里面配置OpenCV

在这里我安装了所有的opencv版本,结果报错了

这是因为不同版本的OpenCV兼容特定的python版本：

不勾选OpenCV3版本就安装成功：

2、验证：

OpenCV在python中对应的库是cv2：