来自：http://www.jb51.net/article/109726.htm
为啥了解这玩意，了解下背景：
要使用Python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是Linux系统，安装都是非常简单的。
要使用python进行各种开发和科学计算，还需要安装对应的包。这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包。基于python脚本语言开发的数字图片处理包，其实很多，比如PIL,Pillow, OpenCV, scikit-image等。
对比这些包，PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；OpenCV实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到现在python都发展到了3.5版本，而opencv只支持到python 2.7版本；scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样，因此，我们最终选择scikit-image进行数字图像处理。
一、需要的安装包
因为scikit-image是基于scipy进行运算的，因此安装numpy和scipy是肯定的。要进行图片的显示，还需要安装matplotlib包，综合起来，需要的包有：
Python >= 2.6
Numpy >= 1.6.1
Cython >= 0.21
Six >=1.4
SciPy >=0.9
Matplotlib >= 1.1.0
NetworkX >= 1.8
Pillow >= 1.7.8
dask[array] >= 0.5.0```
比较，安装起来非常费事，尤其是scipy，在windows上基本安装不上。
但是不用怕，我们选择一款集成安装环境就行了，在此推荐Anaconda, 它把以上需要的包都集成在了一起，因此我们实际上从头到尾只需要安装Anaconda软件就行了，其它什么都不用装。
二、下载并安装 anaconda
直接键入，找官网下载。太慢或者下载停止翻墙下载会好。
名称为： Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe
是一个可执行的exe文件，下载完成好，直接双击就可以安装了。
在安装的时候，假设我们安装在D盘根目录，如：
并且将两个选项都选上，将安装路径写入环境变量。
然后等待安装完成就可以了。
安装完成后，打开windows的命令提示符：
输入conda list 就可以查询现在安装了哪些库，常用的numpy, scipy名列其中。如果你还有什么包没有安装上，可以运行
conda install *** 来进行安装。（***为需要的包的名称）
如果某个包版本不是最新的，运行 conda update *** 就可以更新了。
作者安装好后： conda list 的结果
