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。

opencv-contrib-python opencv-python 对应

opencv-contrib-python和opencv-python都是针对OpenCV计算机视觉库的Python接口。opencv-python是OpenCV的Python接口的官方版本，提供了基本的计算机视觉功能，包括图像处理、目标检测、视频分析等。opencv-contrib-python是OpenCV的Python扩展包，提供一些额外的计算机视觉功能。这些功能包括3D重建、特征检测、跟踪、人脸识别等。

OpenCV-contrib-python是OpenCV的扩展包，在opencv-python的基础上添加了很多额外的功能，由OpenCV社区其他开发者贡献，它提供了更多的识别和跟踪算法，如SIFT、SURF等，还提供了更多的人脸检测算法，如Facedetect和Cascade_classifier等。不过，使用OpenCV-contrib-python需要注意版本的兼容性问题，因为其版本更新频率比OpenCV-python高，需要根据自己的需求来选择适合的版本。

总之，opencv-contrib-python是opencv-python的扩展，提供了更多的计算机视觉功能，需要注意版本兼容性问题。用户可以根据实际需求，选择相应的版本，或者根据自己的开发需求进行选择。