Python3 安装cv2 / OpenCV安装

本文介绍了在Python环境中如何通过pip升级和安装OpenCV,强调了使用国内镜像源加快下载速度,并解释了为何OpenCV的Python包名为cv2而非cv3,指出cv2对应的是C++API接口。
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安装前先升级pip

python -m pip install --upgrade pip # 如果是python3,修改成pip3

然后安装opencv-python

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

i: 指定下载源,提升下载速度,避免安装超时错误

为什么OpenCV3在Python中包名称是cv2,而不是cv3?

实际上,”cv2”中的”2”并不表示OpenCV的版本号。我们知道,OpenCV是基于C/C++的,”cv”和”cv2”表示的是底层C API和C++API的区别,”cv2”表示使用的是C++API。

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### 如何正确设置或验证指定路径下的 OpenCV 安装 为了确保 `/home/tom/opencv/opencv-4.10.0/install` 路径下成功完成 OpenCV安装并能够正常运行,以下是详细的说明: #### 验证环境配置 在 Linux 系统上手动编译和安装 OpenCV 后,通常会将其安装到自定义目录(如 `/home/tom/opencv/opencv-4.10.0/install`)。此时需要确认 Python 是否能识别该路径中的 OpenCV 库文件。 可以通过以下方式来验证安装是否成功以及路径是否被正确加载: 1. **检查动态链接库路径** 如果 OpenCV 已经通过 CMake 编译并安装到了上述路径,则需要将此路径添加到系统的 `LD_LIBRARY_PATH` 中以便加载共享库。执行如下命令以临时添加路径: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/home/tom/opencv/opencv-4.10.0/install/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` 2. **Python 解释器中测试导入模块** 执行以下脚本以检测 OpenCV 模块是否可用: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` 若无报错且打印出版本号(应为 4.10.0),则表明安装成功[^1]。 3. **验证安装位置** 使用下面的方法可以查看当前使用的 OpenCV 是来自哪个具体路径: ```python import os import cv2 print(os.path.dirname(cv2.__file__)) ``` 输出的结果应该指向 `/home/tom/opencv/opencv-4.10.0/install/python` 或类似的子目录。 #### 设置永久生效的环境变量 如果希望每次启动终端时都自动应用这些更改,可编辑用户的 shell 配置文件(例如 `.bashrc` 或 `.zshrc`)并将下列行追加进去: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/home/tom/opencv/opencv-4.10.0/install/lib:$LD_LIBRARY_PATH export PYTHONPATH=/home/tom/opencv/opencv-4.10.0/install/python:$PYTHONPATH ``` 保存修改后的配置文件并通过以下指令使其立即生效: ```bash source ~/.bashrc # 或者对于 zsh 用户来说是 source ~/.zshrc ``` #### 版本兼容性注意事项 当遇到特定错误提示无法找到合适的依赖项或者发生冲突时,请考虑调整所用 pip 包管理工具安装的具体 opencv-python 版本至与现有 python 和其他组件相匹配的状态。比如尝试指定较低版次如 `opencv-python==4.3.0.38` 来规避潜在不一致问题[^2]。 ---
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