python如何安装opencv3.4

要在Python中安装OpenCV 3.4，可以使用以下几种方法：使用pip进行安装、从源码编译安装、使用Anaconda进行安装。其中，最常用且最简单的方法是使用pip进行安装。下面详细描述使用pip进行安装的步骤。

使用pip进行安装

首先，确保你已安装Python和pip。如果还没有安装，可以从Python官方网站下载并安装Python，同时pip会自动安装。

打开命令行或终端。
输入以下命令来安装OpenCV 3.4：

pip install opencv-python==3.4.0.12
pip install opencv-contrib-python==3.4.0.12

这样会安装OpenCV 3.4的主库和扩展模块库。安装完成后，你可以通过以下代码来验证安装是否成功：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果输出为3.4.0，则说明安装成功。

从源码编译安装

有时你可能需要自定义OpenCV库，这时可以选择从源码编译安装。

下载OpenCV源码：

访问OpenCV GitHub页面，找到版本3.4，下载源码或克隆仓库。
安装依赖：

在终端中输入以下命令安装编译OpenCV所需的依赖包：

sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev sudo apt-get install libgtk2.0-dev libatlas-base-dev gfortran python2.7-dev python3.5-dev

编译OpenCV：

进入下载的OpenCV源码目录，创建一个新的构建目录并进入该目录：

mkdir build cd build

使用CMake生成Makefile：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

然后编译并安装：

make -j8 sudo make install sudo ldconfig

配置Python环境：

安装Python包管理工具pip和virtualenv，然后创建虚拟环境并激活：

sudo apt-get install python-pip python3-pip sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh mkvirtualenv cv -p python3 workon cv

安装Python绑定：

在虚拟环境中安装numpy和OpenCV：

pip install numpy cd ~/opencv/build/python_loader python setup.py install

使用Anaconda进行安装

如果你使用Anaconda管理Python环境，可以通过以下步骤安装OpenCV 3.4：

打开Anaconda Prompt。
创建并激活一个新的虚拟环境：

conda create -n opencv34 python=3.7 conda activate opencv34

使用conda安装OpenCV 3.4：

conda install -c menpo opencv=3.4

安装完成后，你可以在Python环境中测试OpenCV是否安装成功：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果输出为3.4.x，则说明安装成功。

注意事项

环境隔离：建议使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。
版本兼容性：确保OpenCV版本与其他依赖库兼容，尤其是numpy版本。
系统权限：在Linux系统上编译安装时，可能需要使用sudo命令获取管理员权限。

结论

安装OpenCV 3.4的几种方法各有优劣，使用pip是最简单快速的方法，从源码编译适合需要自定义功能的场景，使用Anaconda则适合习惯于使用Anaconda管理环境的用户。选择适合自己的方法，确保安装过程顺利，提升工作效率。

接下来将详细介绍每种方法的具体步骤和注意事项。

一、使用pip进行安装

1. 检查Python和pip版本

首先，确保你已经安装了Python和pip。你可以使用以下命令检查它们是否已经安装，并查看版本：

python --version pip --version

如果没有安装，可以从Python官方网站下载并安装Python，pip会自动安装。

2. 安装OpenCV 3.4

在命令行或终端中输入以下命令来安装OpenCV 3.4：

pip install opencv-python==3.4.0.12
pip install opencv-contrib-python==3.4.0.12

这样会安装OpenCV 3.4的主库和扩展模块库。

3. 验证安装

安装完成后，你可以通过以下代码来验证安装是否成功：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果输出为3.4.0，则说明安装成功。

二、从源码编译安装

1. 下载OpenCV源码

访问OpenCV GitHub页面，找到版本3.4，下载源码或克隆仓库：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv git checkout 3.4 git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd opencv_contrib git checkout 3.4

2. 安装依赖

在终端中输入以下命令安装编译OpenCV所需的依赖包：

3. 编译OpenCV

进入下载的OpenCV源码目录，创建一个新的构建目录并进入该目录：

mkdir build cd build

使用CMake生成Makefile：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

然后编译并安装：

make -j8 sudo make install sudo ldconfig

4. 配置Python环境

安装Python包管理工具pip和virtualenv，然后创建虚拟环境并激活：

5. 安装Python绑定

在虚拟环境中安装numpy和OpenCV：

pip install numpy cd ~/opencv/build/python_loader python setup.py install

6. 验证安装

安装完成后，你可以通过以下代码来验证安装是否成功：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果输出为3.4.0，则说明安装成功。

三、使用Anaconda进行安装

1. 打开Anaconda Prompt

确保你已经安装Anaconda，并打开Anaconda Prompt。

2. 创建并激活虚拟环境

在Anaconda Prompt中输入以下命令来创建并激活一个新的虚拟环境：

conda create -n opencv34 python=3.7 conda activate opencv34

3. 安装OpenCV 3.4

使用conda安装OpenCV 3.4：

conda install -c menpo opencv=3.4

4. 验证安装

安装完成后，你可以通过以下代码来验证安装是否成功：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果输出为3.4.x，则说明安装成功。

四、注意事项

1. 环境隔离

建议使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。使用virtualenv或conda都可以方便地创建和管理虚拟环境。

2. 版本兼容性

确保OpenCV版本与其他依赖库兼容，尤其是numpy版本。可以通过以下命令安装兼容版本的numpy：

pip install numpy==1.14.5

3. 系统权限

在Linux系统上编译安装时，可能需要使用sudo命令获取管理员权限。如果在安装过程中遇到权限问题，可以尝试使用sudo重新运行命令。

4. 额外模块

OpenCV包含许多额外模块，可以通过安装opencv-contrib-python来获取这些模块。安装命令如下：

pip install opencv-contrib-python==3.4.0.12

5. 使用CMake参数

在编译OpenCV时，可以使用CMake参数自定义构建过程。例如，可以禁用不需要的模块以加快编译速度：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_opencv_java=OFF -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON ..