在jupyter中python3切换cv2版本（python-opencv）

在 Jupyter 中切换 Python3 的 OpenCV 版本，可以使用以下步骤：

1. 首先，安装所需的 OpenCV 版本。可以通过以下命令安装：

   !pip install opencv-python==<version>

其中，`<version>` 是所需的 OpenCV 版本号。

2. 然后，在代码中导入所需的 OpenCV 版本。可以使用以下命令导入：

   import cv2

注意，这里的 `cv2` 应该是安装的指定版本的 OpenCV 的模块名。

3. 最后，运行代码即可。

需要注意的是，如果在 Jupyter 中切换 Python3 的 OpenCV 版本，建议先在终端中安装所需版本的 OpenCV，以避免出现版本冲突等问题。

相关问题

在jupyter中如何将opencv-python-headless切换到opencv-python

在 Jupyter 中将 `opencv-python-headless` 切换到 `opencv-python` 可以通过以下步骤实现：

1. 首先，卸载掉当前已安装的 `opencv-python-headless`。可以使用以下命令卸载：

   !pip uninstall opencv-python-headless

2. 然后，安装 `opencv-python`。可以使用以下命令安装：

   !pip install opencv-python

3. 最后，在代码中导入所需的 OpenCV 版本。可以使用以下命令导入：

   import cv2

注意，这里的 `cv2` 应该是安装的 `opencv-python` 的模块名。

需要注意的是，如果在 Jupyter 中切换 OpenCV 版本，建议先在终端中安装所需版本的 OpenCV，以避免出现版本冲突等问题。

cv2.aruco.detectMarkers()在各opencv-python各版本的对应函数

在不同版本的OpenCV-Python中，`cv2.aruco.detectMarkers()`函数的名称可能会有所不同。以下是一些常见的版本对应函数的名称：

- OpenCV-Python 3.x版本：`cv2.aruco.detectMarkers()`
- OpenCV-Python 4.x版本：`cv2.aruco.detectMarkers()`
- OpenCV-Python 4.5版本及更高：`cv2.aruco.Detector.detectMarkers()`

请注意，OpenCV的不同版本可能会有一些变化，包括函数名称和参数。因此，建议您查看官方文档或相关版本的文档以获取准确的函数名称和用法。

如果您使用的是较旧的OpenCV版本，并且无法找到`cv2.aruco.detectMarkers()`函数，请尝试更新到最新版本的OpenCV-Python或者查阅对应版本的官方文档以获取相应的函数名称和用法。