结合这两个东西搭建python图像处理，数据处理和深度学习等环境会比较方便。想要方便的环境切换和好的IDE功能(纯写代码的时候还是比jupyter notebook好点吧)，所以就有了这个搭配。
举例opencv python版本来说，如果你搜一下如何在mac上安装opencv python版本，都有很多博客告诉你不那么方便。而且官方也没有这个的doc...
安装好Anaconda3.x （对应python3.x)
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如何同时使用python2.x?
$ conda create -n py2 python=2.7
$ source activate py2这样就可以2.x和3.x python共存了
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假设我是python2.7和opencv的环境要求。安装opencv就容易多了
先启动py2环境$ source activate py2
$ conda install opencvOk了，测试一下
$ python
$ import cv2如果没有错误，就说明opencv已经ok了
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Pycharm中配置python interpreter
PyCharm -> Preferences...
image.png 测试代码在Pycharm中
import cv2
img = cv2.imread('rgb.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('windowname', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
