安装OpenCV后，import cv2 找不到指定的模块

开始一直在网上搜教程,试过很多次都不成功,现在推荐一种新的方法安装opencv和导入cv2 步骤: 因为有强大的pip,所以只需要两步就可安装OpenCV库,步骤见下: 第一步:win+R 打开运行,输入cmd进入命令行窗口 第二步:直接输入pip install opencv-python 打开python.我的版本是python3.7 import  cv2 未报错即成功导入,完美解决 若不成功很有可能是python版本没有关联,输入python检查版本号即可,否则重装python 原文地址

如果在虚拟机上安装了windows server 2008 R2的话,而且要在虚拟机上做实验的话,那就要安装上虚拟机的工具了,打开虚拟机界面,选择MV(虚拟机)-->Reinstall MVware Tools 然后在弹出的对话框中选择"运行setup64.exe 由MVware, Inc.发布"就可以安装上了. 这样安装好了之后再安装上cwRsyncServer这个服务,这样安装好了之后在服务界面就可以找到RsyncServer这个服务了.如果不安装上的话是即使安装上了这个服务

1 问题描述 先安装依赖包cmake,libboost,再安装dlib sudo apt-get install cmake sudo apt-get install libboost-python-dev sudo pip install dlib 安装后import dlib的时候报错 ImportError: /home/liaohuqiang/anaconda2/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found (

Windows下安装完tensorflow后,在cmd下运行python后import tensorflow出现如下错误: Traceback (most recent call last): File "D:\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper return importlib.import_

在利用python学习机器学习时, from sklearn.linear_model import LinearRegression会弹出:Import Error: _openmp_helps :找不到指定的模块. 原因就是:我们没有安装numpy+mkl.whl依赖包.只要找到numpy+mkl.whl依赖包安装就ok了. 原文地址:https://www.cnblogs.com/ray-blog/p/12173125.html

pywin32 安装后 import win32api 出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 解决方法: 拷贝 C:\Python26\Lib\site-packages\pywin32_system32\* 至 C:\Windows\System32

使用APlayer开发了一个C#程序,原先开发电脑是32位的,安装电脑也是32位,只需要将相应的文件打包,然后在system32文件夹中放入atl71.dll和D3DX9_43.dll,项目运转正常.但后来因为系统升级,换了台win10 64位的系统,开发时只需将项目的平台换成x86,但是打包后安装却报错,且system32下的两个dll已存在.经过一天的摸索,因为64位系统有个SysWOW64  文件夹,将所需的两个dll放入此文件夹,问题得已解决. 网上查出两个文件夹的区别 \Windows

今年的软件杯中,我们比赛选题是关于深度学习的内容,在配置Pycharm里面引用电脑GPU时候出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块.”的问题,我踩坑踩了很多,才找到的解决办法,分享一下: 首先说一下环境,我的配置是win10 + python3.6 + pycharm + tensorflow-gpu1.3 + CUDA8.0+cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 版本之间是有配置要求的,有的版本和版本之间是会出现问题的,所以在下载

---恢复内容开始--- 在C#工程中使用sharpSVN进行SVN相关功能开发的时候,遇到了“未能加载文件或程序集“SharpSvn.dll”或它的某一个依赖项.找不到指定的模块. ”这样一个错误 经过一番尝试和搜索后,得出一下几个要点: 确保自己安装的SharpSVN版本和tortoisesvn版本保持大版本一致,不然会报SVN仓库的copy format不兼容的问题,这个时候使用相同大版本的SharpSVN和tortoiseSvn即可解决问题 确保自己的工程的编译选项和SharpSvn的编