Python3+OpenCV3.4.3 DLL加载失败问题全解及新方法

本文档详细探讨了在Windows环境下，Python3与OpenCV3.4.3版本集成时遇到DLL Load Failed问题的解决方案。首先，作者提到常见的问题包括版本匹配、缺失Python3.dll、环境变量设置、以及安装步骤等，这些都是解决此类问题的基础步骤： 1. **版本匹配**：确保安装的OpenCV版本与Python版本兼容，例如，opencv_python-3.4.3适合Python3.6及其以上版本，推荐使用Gohlke的官方镜像站下载对应版本的whl文件（<http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/>）。 2. **缺失Python3.dll**：如果在安装过程中发现缺少此动态链接库，可以参考博主Wu Zhouqingcy的文章（<https://blog.csdn.net/wuzhouqingcy/article/details/77509454>）来修复或重新获取。 3. **环境变量设置**：确保系统PATH环境变量包含了Python和OpenCV的正确路径，这可以通过调整系统环境变量或者设置系统级环境变量来实现，如博客<https://www.cnblogs.com/syw20170419/p/6945347.html>所示。 4. **安装opencv-python**：确保通过pip正确安装了OpenCV模块，命令行输入`pip install opencv-python`即可。 5. **复制cv2.dll到site-packages**：将OpenCV的cv2.dll文件手动复制到Python的site-packages目录下，如`D:\Program Files\Python366\Lib\site-packages`，但这不是最佳实践，可能导致其他问题。 6. **MSVCP140.DLL缺失**：如果在运行时发现MSVCP140.DLL缺失，需要安装Visual C++ 2015 redistributable，参考文章链接以完成安装。 然而，即使尝试了上述所有方法，作者依然遇到了DLL Load Failed的问题。经过深入排查，发现问题可能在于系统缺少更深层次的DLL依赖。为了解决这个问题，作者引入了Dependency Walker这个工具（<http://www.dependencywalker.com/>），它可以帮助分析并识别PE模块的依赖关系。使用该工具，用户可以细致地检查cv2.cp36-win_amd64.pyd的依赖情况，定位真正缺失的动态库，从而针对性地进行修复。 这篇文章提供了一个全面且系统的OpenCV与Python3环境搭建解决方案，不仅列举了常见的错误处理步骤，还着重介绍了Dependency Walker这一强大的工具在疑难问题诊断中的应用。对于遇到类似问题的开发者来说，这是一个非常实用的参考资料。