來自：http://www.jb51.net/article/109726.htm
為啥了解這玩意，了解下背景：
要使用Python，必須先安裝python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系統，還是Linux系統，安裝都是非常簡單的。
要使用python進行各種開發和科學計算，還需要安裝對應的包。這和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫庫或包。基于python腳本語言開發的數字圖片處理包，其實很多，比如PIL,Pillow, OpenCV, scikit-image等。
對比這些包，PIL和Pillow只提供最基礎的數字圖像處理，功能有限；OpenCV實際上是一個c++庫，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到現在python都發展到了3.5版本，而opencv只支持到python 2.7版本；scikit-image是基于scipy的一款圖像處理包，它將圖片作為numpy數組進行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進行數字圖像處理。
一、需要的安裝包
因為scikit-image是基于scipy進行運算的，因此安裝numpy和scipy是肯定的。要進行圖片的顯示，還需要安裝matplotlib包，綜合起來，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```
比較，安裝起來非常費事，尤其是scipy，在windows上基本安裝不上。
但是不用怕，我們選擇一款集成安裝環境就行了，在此推薦Anaconda, 它把以上需要的包都集成在了一起，因此我們實際上從頭到尾只需要安裝Anaconda軟件就行了，其它什么都不用裝。
二、下載并安裝 anaconda
直接鍵入，找官網下載。太慢或者下載停止翻墻下載會好。
名稱為： Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe
是一個可執行的exe文件，下載完成好，直接雙擊就可以安裝了。
在安裝的時候，假設我們安裝在D盤根目錄，如：
并且將兩個選項都選上，將安裝路徑寫入環境變量。
然后等待安裝完成就可以了。
安裝完成后，打開windows的命令提示符：
輸入conda list 就可以查詢現在安裝了哪些庫，常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什么包沒有安裝上，可以運行
conda install *** 來進行安裝。（***為需要的包的名稱）
如果某個包版本不是最新的，運行 conda update *** 就可以更新了。
作者安裝好后： conda list 的結果
