最近苹果公司发布新款产品，搭载 arm64 架构的处理器💻，作为嵌入式小白，必须要搞一款来玩玩，在上面跑跑图像处理（按理来说其实跟树莓派是差不多的，相对来说树莓派还是太小众，很多库和软件都来不及适配，那可能有人说了苹果发布的arm64咋可以呢，谁让苹果公司big呢。。。）
既然是做图像相关的分析，那么opencv是必须的啦，很多人可能就不服气啦，大名鼎鼎的MATLAB分析什么都厉害，当然也难不倒图像分析，可MATLAB那玩意俺不会用，，，【据说很简单】，其次是macOS Big Sur系统还不支持。然后还需要使用opencv C++版本，需要编译源码。前期想法验证当然需要python啦，提到python就离不开anaconda了-做环境打包配置绝佳利器，可以让一个系统里配置多个python版本，一开始不知道为什么，后来在配置环境的时候还是遇到很多问题的，不断尝试python版本才成功的。所以需要如下几个库：
- anaconda
- python3.9
- opencv4.5.0
anaconda 目前还没有正式版支持Mac最新的处理器但天无绝人之路，所谓哪里有压迫，哪里就有反抗，miniforge - 该库是conda实现的最小库也称作为conda-forge。下载地址点击下载miniforge，这里选OS X(arm64)。下载后是个shelle脚本，直接运行即可。
使用conda进行配置，命令如下，其中myenv是一个完整环境的名字，内置python3.9版本，然后activate激活环境。
执行完以上两条命令之后，在terminal里可以看到如下信息：
以上信息就代表在conda里配置python3.9成功。
opencv是这次做图像分析和处理的主角，我们先安装其他必要的库，numpy matplotlib，再安装python版本的opencv库，命令如下：
安装完之后，还需要验证一下是否成功。可以看到各个版本如下：
来个小试牛刀代码吧，图像暗光增强，展示最后的效果。
python代码毕竟只是做前期算法验证，真正实现还是c++代码。所以需要拿到opencv源码重新编译生存平台支持的库。
- 下载opencv源码：
- 解压
- 配置
- 编译，并安装
- opencv库代码验证
在opencv-4.5.0/samples/cpp/example_cmake下有个演示demo，cmake . 进行生成Makefile文件（注意，cmake后面有个 . ）。然后使用make进行编译。
最后一步再次一举了。直接 https://blog.51cto.com/u_/opencv_example 运行；
Building and Installing OpenCV 4.5.0 on an M1 Mac | Sayak Paul
M1 macOS で python + numpy/scipy/pandas/matplotlib/jupyterlab 環境構築のメモ(2020/12/24 時点) - Qiita
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