conda中python3.5版本安装opencv2

在Conda环境中安装Python 3.5版本的OpenCV 2，你需要遵循以下步骤：

激活conda环境（如果你还没有创建一个包含Python 3.5的环境）：
打开命令行并输入以下命令，假设你想创建名为myenv的新环境，其中包含Python 3.5：
conda create -n myenv python=3.5
conda activate myenv
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安装OpenCV：
使用conda安装特定版本的OpenCV，比如cv2库的一个特定版本，可以这样做：
conda install -c anaconda opencv=3.5.0 # 可能需要替换为实际版本号
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如果你找不到特定版本，你可以尝试conda-forge源，它通常有更广泛的包选择：
conda install -c conda-forge opencv=3.5.*
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检查安装：
安装完成后，可以运行以下命令确认OpenCV是否已成功安装：
python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
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如果输出的是3.5.x，则表示安装成功。

相关问题

opencv python 安装

安装OpenCV于Python环境
对于在Python环境中安装OpenCV，存在多种方法可以实现这一目标。一种常见的方式涉及通过Homebrew以及pip工具来完成必要的软件包安装过程[^1]。
使用Homebrew与pip安装依赖库
为了使大多数OpenCV样本脚本能够在Python 3环境下正常运行，可以通过执行一系列命令来进行准备：
brew install python
brew linkapps python
brew install gcc
sudo pip install -U numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image
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这些操作旨在创建适合开发的环境并更新所需的科学计算库至最新版本。
配置链接文件以便兼容特定版本
当遇到不同平台或编译器产生的共享对象文件命名差异时，可能需要调整文件名以适应当前使用的解释器版本。例如，在Linux系统上针对Python 3.5版本的操作可能是这样的：将cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so重命名为更通用的形式如cv2.so，随后将其软连接到虚拟环境中去[^2]。
编译源码构建本地化版本
如果选择了从源代码开始构建，则需按照官方文档指导输入相应指令进行编译工作：
make -j8
sudo make install
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此步骤能够确保所获得的是最优化配置下的二进制文件，并且适用于个人计算机硬件架构[^3]。
利用Conda管理多环境支持
另一种推荐的做法是借助Anaconda发行版中的Conda工具来简化整个流程。首先要在基础环境中安装额外插件用于打包处理：
conda install -c conda-forge conda-pack
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之后可以根据项目需求灵活切换不同的Python版本及其对应的第三方扩展模块集合[^4]。

anaconda完美安装Python和opencv

安装Python和OpenCV的方法
为了确保在Anaconda环境中完美安装Python和OpenCV，可以遵循一系列特定的操作指南。首先，在创建新的Conda环境之前，建议先移除任何已存在的可能冲突的包版本。例如，如果先前已经安装过opencv，可以通过命令conda remove opencv来卸载它[^1]。
之后，推荐按照指定教程中的说明进行操作，该教程提供了详细的步骤用于MacOS上通过Anaconda安装OpenCV 3以及Python 3.5的过程[^2]。尽管此教程针对的是较旧版本的软件组合，但是其基本原理仍然适用于当前最新版的安装过程。下面是一个简化后的流程：
创建并激活新环境
conda create -n cv python=3.x anaconda
conda activate cv
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这里将环境命名为cv，并且指定了Python的具体版本号（请根据需求调整）。使用anaconda参数会预装许多常用的科学计算库。
安装OpenCV及相关依赖项
对于OpenCV而言，最简便的方式是从Conda Forge通道获取最新的构建版本：
conda install -c conda-forge opencv
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这条指令不仅能够下载适合平台架构的最佳匹配二进制文件，还会自动处理所有必要的依赖关系。
完成上述步骤后，应该可以在新建的虚拟环境中顺利导入并运行基于OpenCV的应用程序了。