Windows10Python3.6Anaconda3(64-bit)不能使用import cv2正常引用Opencv库问题的解决方法

最新推荐文章于 2025-03-01 10:42:15 发布
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#python #anaconda #opencv

第一次使用opencv，在执行import cv2时出现以下问题：

ImportError: Module use of python35.dll conflicts with this version of Python.

本文所涉及环境为：Windows10、Python3、Anaconda3(64-bit)
以下方法可以解决上述问题：

  1. 打开网址链接: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，找到OpenCV列表，在列表中找到对应环境的版本并下载（python3.6–cp36；64-bit–amd64）：
    在这里插入图片描述
  2. 将上述文件下载完成后放到conda对应的Anaconda3\Lib\site-packages文件夹里，具体位置因人而异：
    在这里插入图片描述
  3. 在该文件夹下运行anaconda prompt，并将路径打开到上一步所说的site-packages文件夹中，并执行如下命令：

                

                
                
        

    



  


        

            

                      
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Windows10Python3.6下安装OpenCV解决import cv2问题

				
			

			

				

					xjtuse123的博客
				

				

					05-19
					
					5245
					
				

			

		

		

			
				
目的：解决import cv2问题,想安装OpenCV3.4.x

    环境：Windows10，Python3.6，anaconda3(64-bit)

    之前在配置VS2013时安装过OpenCV，但不太一样，这次安装是要编写python代码，在python代码中会调用import cv2,所以写下此文档，记录安装过程，以便后期查阅。

   ...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
win7下  python3.6 安装opencv 和 opencv-contrib-python解决 cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 的问题

				
			

			

				

					代号0和1
				

				

					10-23
					
					685
					
				

			

		

		

			
				
1.Aconda 安装python3.6
conda create -n match python=3.6

Python版本默认安装是 3.6.9
2.安装opencv
执行完毕后，安装opencv-python
pip install opencv-python

3.安装opencv-contrib-python
pip install opencv-contrib-python==3.4....

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
ImportError: Module use of python36.dll conflicts with this version of Python.

				
			

			

				

					weixin_42423653的博客
				

				

					10-27
					
					8088
					
				

			

		

		

			
				
代码运行过程中出现ImportError: Module use of python36.dll conflicts with this version of Python.



其实就是库版本和python环境不匹配，因为虚拟环境是3.7的，而之前为了省事直接把3.6版本的库全部复制了过来，导致这种错误出现。

解决方式就是卸了之前的库，在当前环境下重新下载安装该库。
...

			
		

	





	

		

			

				
					
ImportError: Module use of python310.dll conflicts with this version of Python.的解决办法

				
			

			

				

					wxr0616的博客
				

				

					02-03
					
					3164
					
				

			

		

		

			
				
3.可以确定是模型使用的库版本过低。因此更换重新下载python 3.10并将pycharm中的解释器更换为python 3.10，问题解决。解决过程1.首先看看究竟是anaconda的版本问题还是项目代码的版本问题，cmd打开输入。这与anaoconda自带的python版本一致。出来只有anaconda自带的python。2.接着排查是否有其他版本的python。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
python38.dll_“ python34.dll的模块使用与此版本的Python冲突”。

				
			

			

				

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My knowledge of Python is still pretty basic, and I am only now trying to wrap my head around how to use / call libraries from within Maya. (Because I need to create a basic UI from QT Designer and ha...

			
		

	





	

		

			

				
					
解决anconda pytorch环境下import cv2失败，python环境下import cv2却能成功问题

				
			

			

				

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					11-22
					
					3236
					
				

			

		

		

			
				
原因：下载安装的opencv库不完全

解决：下载cv2，链接链接：https://pan.baidu.com/s/1oUdcbF9Q68OdZdY6iG7Nxw
提取码：e99k

将cv.zip在anconda里D:\anconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages文件夹中解压








			
		

	





	

		

			

				
					
Module use of python36.dll conflicts with this version of Python

				
			

			

				

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					08-27
					
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场景：airtest 是python36.dll，python是python39.dll

在aritest文件目前下cmd执行 python -m run airtest 报错dll冲突

解决办法：

切换到其它目录再执行，即可避免使用python36.dll。


			
		

	





	

		

			

				
					
卸载重装Anaconda3python3.6+安装opencv

				
			

			

				

					Christine的博客
				

				

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由于之前安装tensorflow-gpu把python3.7降到3.6又更新了一下conda后发现opencv怎么都用不了，jupyter notebook显示kernel error，anaconda navigator也打不开。无奈之下只能把anaconda卸了重装。
一、卸载anaconda
1、打开设置，选择应用，找到anaconda点击卸载就可以了。
卸载完后在开始页面还残留着anaco...

			
		

	





	

		

			

				
					
python 3.6下安装opencv

					
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先说下我的环境： win64(相信大多数都是），python 3.6，Anaconda3(64-bit)，想装个opencv3.2.0(最新版本)，咱总是对最新版有强烈的膜拜感。
之所以要写到博客里，本人可是费了好大劲才装好，话不多说，来看看我的装库

			
		

	





	

		

			

				
					
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然后执行命令：python pyinstxtractor.py xxx.exe  (xxx是你的应

			
		

	





	

		

			

				
					
leveldb.pyd  python3.6

				
			

			

				

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【python】.pyx文件编译为.pyd过程中遇到的问题

				
			

			

				

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win10 anaconda3 py3.6 git version 2.29.2.windows.2 环境下的项目
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Crypto、Cython、pyinstaller、gdal（windows）库安装，使用Xshell拷贝大量文件

				
			

			

				

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具体怎么产生的我已经记不清了，好像是conda创建虚拟环境时给定了python=3.8版本进行安装，然后在安装库的时候，环境安装的库是python3.6的版本，自动下载了python3.6，结果导致这两个版本冲突。crypto、pycrypto和pycrytodome是一个东西，crypto在python上面的名字是pycrypto它是一个第三方库，已经停更。4、Cython库安装，用于编译的cython库，第一眼看到报错，下意识是直接。把安装的Crypto库卸载掉。其他看到的方法，若不行可尝试。

			
		

	





	

		

			

				
					
解决ImportError: Module use of python36.dll conflicts with this version of Python

				
			

			

				

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问题：

本地 python运行代码时，一直报错，错误信息如截图所示：大意是本地导入的库文件与python36有冲突



因为本地python版本一直是2.7版本，打开cmd运行python，导入模块都是正常的，查看python的path路径也是正常的，怎么会有python36.dll文件呢？

全局搜索文件，本地安装的airtest下有此文件，于是将airtest删除，即可正常运行python脚本
...

			
		

	





	

		

			

				
					
打开conda时报错：ImportError: Module use of python310.dll conflicts with this version of Python

				
			

			

				

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今天因为之前的虚拟环境太过混乱，所以卸载重下了Anaconda，下载好后在cmd中输入conda测试一下，结果出现以下报错：奇怪的是我在cmd中输入python可以得到当前默认python版本是3.10.11，按理说应该满足条件。

			
		

	





	

		

			

				
					
解决启动python工程报错“python37.dll conflicts with this version of Python“的问题

				
			

			

				

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ImportError: Module use of python37.dll conflicts with this version of Python.

			
		

	





	

		

			

				
					
最简单方法：windows平台下python安装opencv，即实现import cv2功能

				
			

			

				

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之前用的下面方法装好opencv，重装系统后按照此方法重装了下opencv结果一直报错： 
ImportError: Module use of python27.dll conflicts with this version of Python 
最后找到了更为简单便捷的安装方法，特此更新：【新方法】【准备工作】 
首先安装python、pip、numpy 
安装教程参考以前的文章： 
安装pyt

			
		

	





	

		

			

				
					
python模块以及导入出现ImportError: No module named 'xxx'问题

				
			

			

				

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python中，每个py文件被称之为模块，每个具有__init__.py文件的目录被称为包。只要模块或者包所在的目录在sys.path中，就可以使用import 模块或import 包来使用如果你要使用的模块（py文件）和当前模块在同一目录，只要import相应的文件名就好，比如在a.py中使用b.py：import b但是如果要import一个不同目录的文件(例如b.py)该怎么做呢？首先...

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV 4.5.5.64 python Windows安装CUDA驱动的具体版本和方法

					
最新发布

				
			

			

				

					08-17
				

			

		

		

			
				
<think>我们计划在Windows系统下使用Python安装OpenCV 4.5.5.64并配置CUDA支持。由于官方预编译的OpenCV-Python包通常不包含CUDA支持，因此我们需要自己从源码编译。以下是详细步骤：

### 步骤1：安装前置软件
1. **安装Visual Studio 2019**（或更高版本）：
   - 下载并安装Visual Studio 2019 Community Edition，选择“使用C++的桌面开发”工作负载[^1]。
   - 安装完成后，确保在开始菜单中能找到“x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019”（或对应年份版本）。

2. **安装CUDA Toolkit**：
   - 根据OpenCV 4.5.5的兼容性，选择CUDA 11.0至11.2版本（因为OpenCV 4.5.5发布时支持这些版本）[^1]。
   - 从[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载并安装CUDA Toolkit 11.2。

3. **安装cuDNN**：
   - 访问[NVIDIA cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn)（需要注册），下载与CUDA 11.2匹配的cuDNN版本。
   - 解压下载的cuDNN压缩包，将其中的`bin`、`include`、`lib`目录复制到CUDA Toolkit的安装目录（例如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2`）[^1]。

4. **安装Anaconda或Miniconda**（可选，推荐用于管理Python环境）：
   - 下载并安装Anaconda或Miniconda。

5. **安装Python**：
   - 如果使用Anaconda，则已包含Python。否则，从[Python官网](https://www.python.org/downloads/)下载Python 3.6-3.8（OpenCV 4.5.5支持这些版本）并安装。

6. **安装必要的Python包**：
   - 打开命令提示符（或Anaconda Prompt），创建并激活虚拟环境：
     ```bash
     conda create -n opencv_cuda python=3.8
     conda activate opencv_cuda
     ```
   - 安装numpy：
     ```bash
     pip install numpy
     ```

### 步骤2：下载OpenCV源码
1. 下载OpenCV 4.5.5源码：
   - 访问[OpenCV GitHub Releases](https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.5.5)，下载`opencv-4.5.5.zip`。
2. 下载OpenCV Contrib模块（可选，但推荐，因为一些CUDA加速模块在contrib中）：
   - 下载[opencv_contrib-4.5.5.zip](https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.5.5)。

### 步骤3：配置CMake
1. **安装CMake**：
   - 从[CMake官网](https://cmake.org/download/)下载并安装CMake（版本>=3.18）。

2. **配置CMake**：
   - 解压OpenCV和OpenCV Contrib源码。
   - 打开CMake GUI，设置源码路径（`opencv-4.5.5`目录）和构建路径（例如在源码目录下创建`build`文件夹）。
   - 点击“Configure”，选择“Visual Studio 16 2019”作为生成器，选择“x64”平台。
   - 第一次配置后，会显示红色配置项。根据以下关键配置进行设置：
     - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`: 设置为`opencv_contrib-4.5.5\modules`的路径。
     - `WITH_CUDA`: 勾选（ON）。
     - `OPENCV_DNN_CUDA`: 勾选（ON）。
     - `CUDA_ARCH_BIN`: 根据你的GPU计算能力设置（例如，RTX 30系列设置为`8.6`，可参考[NVIDIA CUDA GPU](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)）。如果不知道，可以设置为`5.2;6.0;6.1;7.0;7.5;8.0;8.6`（覆盖大部分显卡）。
     - `CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR`: 设置为CUDA Toolkit安装路径（例如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2`）。
     - `WITH_CUDNN`: 勾选（ON）。
     - `CUDNN_INCLUDE_DIR`和`CUDNN_LIBRARY`: 分别设置为cuDNN的include目录和库文件路径（例如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include`和`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib\x64\cudnn.lib`）。
     - `BUILD_opencv_world`: 可选，勾选后会将所有模块编译成一个dll，方便使用。
     - `BUILD_EXAMPLES`: OFF（可选）。
     - `BUILD_TESTS`: OFF（可选）。
     - `BUILD_PERF_TESTS`: OFF（可选）。
     - `OPENCV_ENABLE_NONFREE`: 如果需要使用专利算法（如SIFT、SURF），则勾选。
     - `PYTHON3_EXECUTABLE`: 设置为虚拟环境中Python解释器的路径（例如`C:\Users\yourname\anaconda3\envs\opencv_cuda\python.exe`）。
     - `PYTHON3_INCLUDE_DIR`和`PYTHON3_LIBRARY`: 分别设置为Python的include目录和库文件路径（例如`C:\Users\yourname\anaconda3\envs\opencv_cuda\include`和`C:\Users\yourname\anaconda3\envs\opencv_cuda\libs\python38.lib`）。
   - 点击“Generate”生成Visual Studio解决方案。

### 步骤4：编译与安装
1. **使用Visual Studio编译**：
   - 在CMake生成的`build`目录中找到`OpenCV.sln`，用Visual Studio打开。
   - 在解决方案配置中选择“Release”模式。
   - 右键点击解决方案资源管理器中的“ALL_BUILD”，选择“生成”。这将花费较长时间（可能1-2小时）。
   - 编译完成后，右键点击“INSTALL”，选择“生成”进行安装。

2. **设置环境变量**：
   - 将编译生成的OpenCV的bin目录（例如`build\install\x64\vc16\bin`）添加到系统PATH环境变量中。

### 步骤5：验证安装
1. 在Python环境中验证：
   ```python
   import cv2
   print(cv2.__version__)  # 应输出4.5.5
   print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())  # 应大于0
   ```

### 常见问题
- **编译错误**：检查CUDA、cuDNN版本是否匹配，以及计算能力设置是否正确。
- **Python导入错误**：确保编译时指定的Python环境与当前使用的环境一致，并将生成的`cv2.pyd`（位于`install\python\`目录下）复制到当前Python环境的`site-packages`目录中。

### 引用说明
[^1]: 参考了OpenCV安装配置中对CUDA支持的关键点。
[^2]: 参考了Ubuntu下编译OpenCV的步骤，但调整为Windows下的对应操作。

---

§§相关问题§§
1. 如何检查GPU的计算能力？
2. 在Windows上编译OpenCV时如何解决“找不到CUDA”的错误？
3. 如何为OpenCV CUDA加速的DNN模块配置模型？</think>### Windows 系统下安装 OpenCV 4.5.5.64 并配置 CUDA 的完整指南

#### 📋 前置条件
1. **系统要求**：
   - Windows 10/11 (64-bit)
   - NVIDIA GPU (计算能力 ≥ 3.0)
   - Visual Studio 2019/2022 (C++ 开发工具包)

2. **软件版本匹配**：
   | 组件 | 推荐版本 | 说明 |
   |------|----------|------|
   | OpenCV | 4.5.5.64 | 需源码编译 |
   | CUDA Toolkit | 11.1-11.4 | 兼容 OpenCV 4.5.5[^1] |
   | cuDNN | 8.0.x | 匹配 CUDA 版本 |
   | Python | 3.6-3.8 | 官方支持范围 |

#### 🔧 安装步骤

##### 1. 安装 CUDA 和 cuDNN
```powershell
# 1. 下载 CUDA Toolkit 11.4
https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-0-download-archive

# 2. 下载匹配的 cuDNN (需注册 NVIDIA 账号)
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

# 3. 安装后验证
nvidia-smi  # 应显示驱动版本
nvcc --version  # 应显示 CUDA 11.4
```

##### 2. 配置编译环境
```powershell
# 安装必要组件
pip install cmake numpy scikit-build

# 下载源码
git clone -b 4.5.5 https://github.com/opencv/opencv.git
git clone -b 4.5.5 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
```

##### 3. CMake 配置 (关键步骤)
```powershell
cmake -B build -S opencv `
  -D BUILD_opencv_world=ON `
  -D WITH_CUDA=ON `
  -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.4" `
  -D CUDA_ARCH_BIN=8.6  # 根据GPU计算能力设置（RTX 30系=8.6） `
  -D OPENCV_DNN_CUDA=ON `
  -D WITH_CUDNN=ON `
  -D CUDNN_INCLUDE_DIR="C:/cuda/include" `
  -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules `
  -D BUILD_EXAMPLES=OFF `
  -D BUILD_TESTS=OFF `
  -D PYTHON3_EXECUTABLE=$(python -c "import sys; print(sys.executable)") `
  -D PYTHON3_LIBRARY=$(python -c "import sys; print(sys.base_prefix)")/libs/python38.lib
```

##### 4. 编译和安装
```powershell
cmake --build build --config Release -j 8  # -j 8 表示8线程编译
cmake --install build --prefix install_dir
```

##### 5. 验证安装
```python
import cv2
print(f"OpenCV版本: {cv2.__version__}")
print(f"CUDA设备数: {cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()}")

# 测试GPU加速功能
gpu_mat = cv2.cuda_GpuMat()
gpu_mat.upload(cv2.imread("test.jpg"))
gpu_gray = cv2.cuda.cvtColor(gpu_mat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print("GPU处理结果:", gpu_gray.download().shape)
```

#### ⚠️ 常见问题解决
1. **编译失败**：
   - 检查 `CUDA_ARCH_BIN` 是否匹配GPU架构（[查询计算能力](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)）
   - 确保 cuDNN 文件正确放置到 CUDA 目录

2. **导入错误**：
   ```python
   # 手动添加路径
   import sys
   sys.path.append("C:/opencv/build/python_loader")
   ```

3. **性能优化**：
   ```python
   # 启用DNN模块CUDA加速
   net = cv2.dnn.readNet("model.onnx")
   net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
   net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
   ```

> **关键提示**：官方PyPI包不支持CUDA，必须从源码编译启用加速功能[^1][^2]。编译过程约需1-2小时（RTX 3060）。

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