最近在研究基于深度学习的中文车牌识别,主要基于HyperLPR开源项目,需要配置Anaconda3+tensorflow+keras+theano+opencv3环境,过程比较简单,记录下。

一、安装Anaconda3
Anaconda3官网(https://www.anaconda.com/download/)下载Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe内置python3.6,因为python2不再支持,果断放弃。安装时勾选添加环境变量,注册为默认python。若未添加环境变量或不是默认python,请百度更改。
遇到的坑:windows安装Anaconda的安装路径中一定不要有空格,否则之后出现莫名其妙的安装编译错误。

二、安装tensorflow CPU版(电脑受限)
命令:pip install tensorflow
测试:打开CMD,默认路径下输入python,进入python环境之后,import tensorflow不报错说明安装成功。

三、安装MinGW(安装theano和keras必备)
命令:conda install mingw libpython
配置环境变量:打开CMD,进入默认路径,一般是C:\Users\XXX>,在该目录下创建文件.theanorc.txt(注意前面是有个”.”)
文件写入以下内容:

[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags=-IC:\Anaconda\MinGW

其中,C:\Anaconda\MinGW是安装Anaconda的路径
重启电脑

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四、安装theano
安装之前先安装依赖:
命令:conda install -c anaconda html5lib
命令:conda install mkl
再安装theano
命令:pip install theano
测试:打开CMD,默认路径下输入python,进入python环境之后,import theano不报错说明安装成功。
注:使用exit()函数退出python

五、安装keras
命令:pip install keras
测试:打开CMD,默认路径下输入python,进入python环境之后,import keras,返回Using TensorFlow backend.。说明安装成功
六、切换keras的后端(theano or tensorflow)

新装的keras,后端默认是tensorflow,切换后端方法:
找到C:\Users\XXX文件夹下,有个文件夹.keras,里面有keras.json文件,如果没有创建一下。修改里面的内容。
用theano的话,keras.json写入:

{
“image_dim_ordering”: “th”,
“epsilon”: 1e-07,
“floatx”: “float32”,
“backend”: “theano”
}

用tensorflow的话,keras.json写入:

{
“image_dim_ordering”: “tf”,
“epsilon”: 1e-07,
“floatx”: “float32”,
“backend”: “tensorflow”
}

替换完内容,保存文件,重启CMD测试即可。

七、安装opencv3
命令:conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv
测试:打开CMD,默认路径下输入python,进入python环境之后,import cv2。不报错,说明安装成功!