learn opencv-Windows安装opencv3

本文详细介绍如何在Windows上安装OpenCV3,包括C++和Python版本,涉及VisualStudio、CMake、Anaconda等工具的配置及使用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考:
1、https://github.com/spmallick/learnopencv
2、https://www.learnopencv.com/install-opencv3-on-windows/


Windows安装opencv3

在这篇文章中,我们将逐步介绍如何在Windows上安装OpenCV 3(C ++和Python)。

Step 1: Install Visual Studio

https://www.visualstudio.com/vs/older-downloads/下载并安装Visual Studio 2015社区版。 您也可以使用Visual Studio 2017,但是如果您打算使用Dlib,则必须使用Visual Studio 2015,因为Dlib无法使用Visual Studio 2017进行编译。

注意:本文中的屏幕截图是针对Visual Studio 2017的。我们将尽快更新屏幕截图。 同时请选择与VS 2015相对应的选项,无论您看到VS 2017是否被提及。

运行安装程序,在“安装类型”中选择“自定义”。
这里写图片描述

在编程语言的下一个屏幕中,为Visual Studio选择Visual C ++和Python工具。 点击下一步。
这里写图片描述

现在点击下一步。 完成安装需要一些时间。

Step 2: Install CMake

https://cmake.org/download/下载并安装CMake v3.8.2。
这里写图片描述

在安装过程中选择“Add CMake to system PATH”(如果编译出问题选择第二项,安装位置默认选C盘)
这里写图片描述

Step 3: Install Anaconda (a python distribution)

Anaconda是一个Python发行版,附带很多有用的Python软件包。 在Windows上安装Python模块有时候会很麻烦。 对于为Python生成OpenCV二进制文件,安装Anaconda不是必需的。 你也可以使用官方的Python和NumPy。

https://www.continuum.io/downloads下载并安装64位版本的Anaconda。 您可以安装Anaconda 2或Anaconda 3或两者。

在安装Anaconda的时候,确保你检查了两个选项:

1、将Anaconda添加到我的PATH环境变量中
2、将Anaconda注册为我的默认Python

这里写图片描述

Step 4: Download opencv and opencv_contrib

转到https://github.com/opencv/opencv/releases并下载opencv-3.2.0源代码zip
这里写图片描述

转到https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases并下载opencv_contrib-3.2.0源代码zip
这里写图片描述

解压缩这两个zip文件。 虽然你可以在任何地方保持opencv和opencv_contrib文件夹,但我建议你应该保持在同一个目录下。 我已经将这两个文件夹放在“我的文档”目录中。

从这里开始我们将openCv-3.2.0文件夹的路径称为OPENCV_PATH。 在我的例子中,OPENCV_PATH是 ‪E:\opencv\opencv-3.2.0

取决于你保留opencv-3.2.0文件夹的位置,这个路径会有所不同。

第5步:使用CMake生成Visual Studio项目

步骤5.1:配置默认标志

运行Cmake GUI。 在“源代码在哪里”框中写入OPENCV_PATH(这是opencv-3.2.0文件夹的路径)的值以及构建目录的路径。 我们将选择生成目录为OPENCV_PATH / build。 点击configure。

这里写图片描述

它会询问您是否有权创建生成文件夹。 只需点击是。 它也会要求你选择一个编译器。 由于我们使用Visual Studio 2015,我们将选择Visual Studio 14 2015 Win64。

这里写图片描述

点击完成,在下一个窗口中保持默认参数检查。 点击完成。 现在CMake会查看系统目录并生成makefile。

这里写图片描述

步骤5.2:配置附加的CMake标志

我们将对CMake生成的默认配置进行一些更改。
1、选中“INSTALL_C_EXAMPLES”和“INSTALL_PYTHON_EXAMPLES”
2、在标志“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”中,给出opencv_contrib-3.2.0中modules目录的路径。 在我们的例子中,我们在文件夹中保留了opencv_contrib-3.2.0,所以路径是“‪E:\opencv\opencv_contrib-3.2.0\modules”

这里写图片描述

现在再次点击configure 。

步骤5.3:配置Python标志

本节仅适用于想为Python2和Python 3生成OpenCV二进制文件的人员。如果您打算只使用一个Python(2或3),则应该跳过本节。
CMake找到了Python2的路径,但无法找到我的Python3文件的路径。

所以我手动添加Python3的路径。

这里写图片描述

现在再次点击configure。 配置完成后,在搜索栏中搜索opencv_python,BUILD_opencv_python2和BUILD_opencv_python3将自动被选中。 现在我们确信Python2和Python3的OpenCV二进制文件将在编译之后生成。

步骤5.4:生成CMake文件

如果CMake能够配置没有任何错误,它应该说“配置完成”。 点击生成(generate)。这是非常重要的一点。 无论何时进行任何更改(检查/取消选中框或更改路径)到CMake生成的配置,都要单击configure并生成。

这里写图片描述
最好,将CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 后面的路径也删除掉(针对显卡不支持cuda,但又误安装了cuda)

如果这里选中了cuda,后续编译时会报错

点击configure,完成后再点击generate

第6步:编译OpenCV

步骤6.1:在Visual Studio中打开项目

一旦CMake生成了必要的文件,点击打开项目。 如果要求使用哪个应用程序打开项目,请选择Visual Studio 2017。

这里写图片描述

或者点击“Open Project”,你可以进入你的build文件夹,即OPENCV_PATH / build,然后双击.sln文件。 这将打开Visual Studio。

这里写图片描述

在Visual Studio中,可以使用不同的配置设置来构建项目。 我们将建立两种配置的OpenCV:

1、Debug 模式 - x64平台
2、Release 模式 - x64平台。

要特别注意这一点。 在Visual Studio中构建解决方案时,请确保该模式是“Debug”或“Release ”,平台是x64。

步骤6.2:配置x64或Release 模式

如果x64作为平台选项不存在,请单击“调试”,然后从下拉菜单中选择“配置管理器”
这里写图片描述
现在点击x86,然后从下拉菜单中选择新建。 在出现的新窗口中,选择x64作为“新平台”,并在“复制设置”中保留x86。 点击确定。

同样,如果Release 模式不存在,请单击配置管理器 - >调试 - >新建。 在“名称”中键入释放,在“复制设置”中键入调试。 现在我们完成了在Visual Studio中创建构建配置。

这里写图片描述

步骤6.3:在Debug模式下构建OpenCV

选择模式作为Debug,并从下拉菜单中选择目标为x64(选择 Debug x64模式)。 在CMakeTargets下的Solution Explorer(位于左侧的面板)中,找到INSTALL,右键单击选择Build。

这里写图片描述

它可能会给生成Python二进制错误。 你可以忽略,因为我们将使用从发布模式生成的Python二进制文件。

步骤6.4:在Release模式下构建OpenCV

选择模式为Release 和目标为x64(选择 Release x64模式)。 再次右击CMakeTargets下的“INSTALL”并选择Build。 一旦构建完成检查日志。 它应该看起来像这样:

Check - Build: 117 succeeded, 0 failed, 0 skipped

现在我们已经编译了OpenCV,我们将了解如何配置一个Visual Studio项目来使用OpenCV库。

第7步:测试C ++代码

这里下载C ++和Python代码并将它们解压缩到一个文件夹中。

步骤7.1:更新系统环境变量

首先,我们将OpenCV的dll文件的路径添加到我们的系统路径。 按Windows超级键,搜索“环境变量”(environment variables)。

……
……
……

参考:https://www.learnopencv.com/install-opencv3-on-windows/

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何通过国内镜像源安装指定的Python库。用户提到了numpy、pandas、matplotlib、scikit-learnopencv-python、pillow和tqdm。首先,我应该回忆一下使用pip安装库时如何指定镜像源。 根据之前的引用,比如引用[1]中提到的命令格式是`pip install --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python`,这里用的是清华的镜像源。类似的,用户需要为多个库指定镜像源安装,可能需要逐一列出或者一起安装。 然后,用户可能希望一次性安装所有提到的库,这样更高效。所以应该给出一个综合的命令,将所有库名放在一起,用空格分隔。同时,镜像源可以选择清华或者阿里云等,用户可能对不同的镜像源有偏好,但通常清华的比较常用。 另外,引用[2]提到安装paddlex时官方会自动匹配依赖库的版本,但这里用户需要手动指定镜像源,所以需要明确每个库的安装命令。不过如果用户不需要指定版本,直接安装最新版即可,否则需要在库名后加==版本号。 还需要注意,用户可能关心版本兼容性问题,但根据引用[2]和[5],如果使用镜像源安装,一般会自动处理依赖关系,但如果有特定版本需求,需要显式指定。不过用户的问题中没有提到版本,所以可能只需安装最新版。 接下来,验证安装是否成功的方法,比如在Python中import这些库,引用[4]提到过,所以应该建议用户这样做。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续问题,比如其他镜像源、升级库、版本冲突等。这样能帮助用户进一步解决问题。</think>### 如何通过国内镜像源安装指定Python库? #### 步骤说明 1. **选择国内镜像源地址** 常用的国内镜像源包括: - 清华大学:`https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` - 阿里云:`http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple` - 豆瓣:`http://pypi.douban.com/simple` 2. **使用`pip install`命令指定镜像源** 通过`-i`或`--index-url`参数指定镜像源地址,并列出所有需要安装的库。例如: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pandas matplotlib scikit-learn opencv-python pillow tqdm ``` 此命令会从清华大学镜像源依次下载并安装所有列出的库[^1][^2]。 3. **验证安装是否成功** 在Python环境中导入库,若无报错则说明安装成功: ```python import numpy, pandas, matplotlib, sklearn, cv2, PIL, tqdm ``` #### 注意事项 - **版本兼容性**:若需指定版本,可在库名后添加`==版本号`,例如: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==4.1.2.30 ``` 引用[3]中提到了类似操作。 - **依赖冲突**:若安装失败,可能是依赖库版本冲突,建议先升级`pip`: ```bash pip install --upgrade pip ```
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