由 dawei 在搭建Windows计算机视觉环境之前，需要明确所需工具和库。常见的计算机视觉任务包括图像处理、目标检测、图像分类等，因此推荐使用Python语言配合OpenCV、TensorFlow或PyTorch等框架。
安装Python是第一步。建议从官网下载最新稳定版本的Python安装包，并在安装时勾选“添加到系统路径”选项，确保命令行可以直接调用Python。
推荐使用Anaconda来管理Python环境。Anaconda集成了大量科学计算库，能够简化依赖管理。安装完成后，可以通过conda创建独立的虚拟环境，避免不同项目之间的依赖冲突。
OpenCV是计算机视觉的基础库，可通过pip或conda进行安装。例如，在命令行中输入“pip install opencv-python”即可完成安装。如果需要更完整的功能，还可以安装“opencv-contrib-python”。
对于深度学习相关的任务，如使用TensorFlow或PyTorch，需根据具体需求选择合适的版本。这些框架通常需要CUDA和cuDNN的支持，若使用GPU加速，需先安装NVIDIA驱动和相关库。
效果图由AI设计，仅供参考
配置完成后，可以编写简单的测试代码验证环境是否正常运行。例如，使用OpenCV读取并显示一张图片，或运行一个简单的模型预测示例。
•建议定期更新依赖库，以确保安全性和兼容性。同时，保持良好的项目结构和文档记录，有助于后续开发和维护。