Building wheels for collected packages: opencv-python Building wheel for opencv-python (PEP 517) ... - 为什么此过程这么慢

这可能是由于多种因素造成的，比如网络连接速度较慢、计算机性能较弱、正在进行的其他计算机任务等。您可以尝试以下方法来加快构建过程：

1. 检查您的网络连接，确保它稳定并且速度足够快。

2. 尝试在空闲时间进行构建，以避免其他计算机任务对性能的影响。

3. 如果您的计算机性能较弱，可以考虑升级硬件或使用更高性能的计算机。

4. 如果您使用的是Anaconda，可以尝试使用conda命令安装OpenCV-Python，因为conda命令通常比pip命令快。

5. 最后，您还可以尝试使用源码安装OpenCV-Python，因为这样可以避免构建过程，并且通常会更快。

相关问题

Building wheels for collected packages: opencv-contrib-python Building wheel for opencv-contrib-python (PEP 517) ... \

这是一条关于正在构建`opencv-contrib-python`包的信息。`PEP 517`是Python Enhancement Proposal（Python增强提案）之一，它定义了一种新的构建Python软件包的标准方式。这条信息表明正在使用PEP 517标准来构建`opencv-contrib-python`包的轮子。这是一条非常技术性的信息，可能对大多数用户没有太大的用处。你还有其他问题需要我回答吗？

Building wheels for collected packages: thinc-gpu-ops Building wheel for thinc-gpu-ops (setup.py): started Building wheel for thinc-gpu-ops (setup.py): finished with status 'error'

这个错误通常是由于缺少一些依赖项而引起的。你可以尝试先安装这些依赖项，然后再重新安装 thinc-gpu-ops。具体来说，你可以尝试以下步骤：

1. 确保你的系统中安装了 CUDA 和 cuDNN。这些是深度学习所需的 GPU 加速库。你可以根据你的 GPU 型号和操作系统版本在 NVIDIA 的官方网站上下载对应的 CUDA 和 cuDNN。

2. 安装 Anaconda 或 Miniconda。这是一个流行的 Python 发行版，可以方便地管理 Python 环境和依赖项。

3. 创建一个新的 conda 环境，并安装必要的依赖项。你可以运行以下命令：

   conda create -n myenv python=3.7
   conda activate myenv
   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
   conda install -c anaconda cudnn

4. 最后，你可以尝试重新安装 thinc-gpu-ops：

   pip install thinc-gpu-ops

希望这些步骤能够帮助你解决这个问题！