1.1.1 Anaconda介紹
Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項，其中也包含TensorFlow框架、OpenCV庫、以及Python常用的庫（Numpy、matplotlib）等，因此使用anaconda搭建開發環境是非常方便的。
1.1.2 Anaconda安裝及環境的搭建
Anaconda支持Windows、Linux、macOS多平台，打開Anaconda官網，點擊Download，根據計算機系統、計算機位數、需要安裝的Python版本和是否需要圖像界面來選擇下載，筆者黑蘋果系統64位，下載了Python 3.7版帶圖像界面的版本。
安裝軟件可根據自己習慣選擇安裝地址，其他可以一律next，此時anaconda就安裝完成。
下面來搭建TensorFlow+OpenCV開發環境：
第一步：點擊左上側的Environments，再點擊靠近左下方的Create，按自己需求設置環境名字，選擇Python版本，筆者創建名稱為TensorFlow37，Python版本3.7；
第二步：選中新建的環境，將中間偏上部分的install選項選為All。
第三步：點擊Seach Packages輸入框，輸入TensorFlow，回車，出現搜索到的結果和相應版本，選擇下面出現的tensorflow選項，再點擊右下角的Apply，待安裝完成后TensorFlow環境已搭建完畢，由於筆者以及安裝所以右下角未出現apply按鈕。
第四步：點擊Seach Packages輸入框，輸入opencv，回車，出現搜索到的結果和相應版本，選擇下面出現的opencv選項，再點擊右下角的Apply，待安裝完成后opencv環境已搭建完畢，由於筆者以及安裝所以右下角未出現apply按鈕。
至此為止TensorFlow、OpenCV和Python環境以及搭建完畢。
1.1.3 編程平台的選擇與安裝
以上便是搭建好了編程環境，但是我們在哪編寫程序呢？其實Anaconda已經為我們准備好了，anaconda支持Notebook、VS Code、JupyterLab等開發平台。每個平台都有獨特的地方，根據自己的習慣選擇平台，筆者選擇VS Code。下面以VS Code為例
第一步：點擊anaconda軟件的Home，選擇剛剛新建好的開發環境，點擊VS Code下面的install（筆者已安裝所以為Launch），此時會安裝VS Code軟件並打開。
第二步：打開VS Code，點擊左邊五個選項的最下面的一個，再點擊Search Extension in Marketplace。
第三步：輸入Python，選擇下面的第一個，點擊右邊的install。
第四步：按照第三步安裝anaconda、Jupyter、MagicPython、tensorflow。
至此編程平台已准備就緒。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
OpenCV+TensorFlow 人工智能圖像處理高清視頻教程：點擊觀看