opencv ios 在mac上安装报错 returned non-zero exit status 65

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opencv ios 在mac上安装报错


subprocess.CalledProcessError: Command '['xcodebuild', 'BITCODE_GENERATION_MODE=bitcode', 'IPHONEOS_DEPLOYMENT_TARGET=9.0', 'ARCHS=armv7', '-sdk', 'iphoneos', '-configuration', 'Release', '-parallelizeTargets', '-jobs', '6', '-target', 'ALL_BUILD', 'build']' returned non-zero exit status 65.
 

大概率是系统中python指令不存在只有python3指令
可以这样解决

$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
(.venv) $ python ../opencv/platforms/ios/build_framework.py ....

或者

```
ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/local/bin/python

jackyvan
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在使用 `pip` 安装指定版本的 `opencv-python` 时，如果遇到返回非零退出状态 1 的错误，这通常与 Python 环境、版本兼容性或依赖项缺失有关。以下是几种可能的解决方法，结合不同场景进行适配： ### 1. 确认 Python 版本与 OpenCV 兼容性 `opencv-python` 的某些版本不再支持旧版 Python（如 Python 2.7）。例如，版本 `4.3.0.38` 及以上不再支持 Python 2.7。若使用的是 Python 2.7，应选择支持该版本的 OpenCV，如 `opencv-python==4.2.0.32` 或更早版本[^1]。若使用的是 Python 3.8，可以选择 `opencv-python==4.5.5` 这样的版本[^3]。 安装命令示例如下： ```bash pip install opencv-python==4.2.0.32 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ### 2. 使用国内镜像源加速安装 由于网络问题，使用默认的 PyPI 源可能会导致下载失败。可以使用国内镜像源（如清华大学镜像）来加速安装过程。指定镜像源的安装命令如下： ```bash pip install opencv-python==4.1.2.30 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ### 3. 手动下载并安装 `.whl` 文件 如果通过 `pip` 安装修复失败，可以从 [Christoph Gohlke 的网站](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv) 下载对应的 `.whl` 文件，手动进行安装。确保选择与 Python 版本和操作系统匹配的 `.whl` 文件。例如，对于 Python 3.8 和 64 位操作系统，可以选择 `opencv_python-4.5.5-cp38-cp38-win_amd64.whl`。 手动安装命令如下： ```bash pip install D:\Downloads\opencv_python-4.5.5-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` ### 4. 清理缓存并重新安装 有时，`pip` 缓存可能导致安装失败。可以尝试清理缓存后重新安装： ```bash pip cache purge pip install opencv-python==4.1.2.30 ``` ### 5. 使用 Conda 安装 OpenCV 如果使用的是 Anaconda 环境，可以尝试使用 `conda` 安装 OpenCV，以避免版本冲突： ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` ### 6. 确保依赖项完整 安装 `opencv-python` 时，可能需要依赖某些系统库或编译工具。例如，在 Linux 系统上，可能需要安装 `libgl1`、`libsm6` 等库。确保系统依赖项完整可以避免安装失败。 ### 7. 升级 pip 并检查环境 确保 `pip` 是最新版本，并检查 Python 环境是否配置正确： ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` ### 8. 使用虚拟环境隔离依赖 如果多个项目依赖不同版本的 `opencv-python`，建议使用虚拟环境（如 `venv` 或 `conda`）来隔离依赖，避免全局环境的冲突。 ---
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