Quiero ahorrarles algunas horas y frustración con esto. Estas notas están hechas para Linux (uso Debian) pero posiblemente funcione también en Windows (no lo garantizo). Voy asumir que ya tienen instalado Anaconda... Primero tienen que crear un nuevo entorno virtual (esto es por seguridad y no dañar su entorno principal de Python por si algo malo ocurre). Para crear un nuevo entorno:
$ conda create --name mi_entorno_OpenCV -y
Pueden nombrar su entrono como quieran pero es buena idea ponerle un nombre que haga referencia a su modulo. Si trabajan con IA seguramente necesitarán un nuevo para Tensorflow. Ahora, si es la primera vez que crean un entorno virtual tendrán que configurar su terminal para permitir que conda administre los entornos virtuales:
$ conda init bash
Si no usan bash debe poner la shell que utilicen. Bien, una vez que hayan hecho esto pueden activar su entorno con:
$ conda activate mi_entorno_OpenCV
Notarán que habra cambiado la etiqueta antes del promp y deberá aparecer el nombre de su entorno. Deberán instalar ahora matplotlib (su nuevo entorno solo tendrá numpy y scipy [si no, deberán instalarlos también]):
$ conda install -c conda-forge matplotlib
Spyder tampoco estará instalado en su nuevo entorno así que deberan instalarlo también:
$ conda install -c anaconda spyder
Recomiendo leer Managing enviroments de la documentación de conda. Ahora si, para instalar una versión de OpenCV que permita utilizar los algoritmos SIFT y SURF deberán instalar específicamente esta:
$ pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16
Listo. Terminada la instalación pueden hacer una prueba con los códigos de ejemplo de la documentación de OpenCV. Recuerden que deben mandar a llamar a Spyder desde la terminal con el entorno virtual que crearon para OpenCV. para salir del entorno utilicen:
$ conda deactivate
En la próxima entrada pondré un ejemplo utilizando el algoritmo SIFT.
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