这次给大家带来 Python3.5怎么配置OpenCV3.2， Python3.5配置OpenCV3.2的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。
1.OpenCV下载
首先创建一个空的文件夹，进入文件夹执行如下命令,如我创建的文件夹是opencv-pythoncd opencv-python
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
也可以直接进入网址OpenCV_Download下载
使用git下载后应有一个名字为opencv的文件夹，进入文件夹执行如下命令：cd opencv
mkdir build
cd build
2.编译opencv源码
使用cmake编译opencv源码，在编译前请确认所有的依赖项已经正确安装，可执行如下命令：sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
如果项目已经安装会自动略过，如果项目没有安装则会安装。
在使用cmake编译阶段系统是64位还是32位在这个地方执行的命令是不同的
我的电脑比较渣，装的是32位的系统，这里以32位系统的编译命令为主，同样介绍64位的编译命令，理论上除了文件路径其他应该一样，但是没有经过验证，请慎重！！！
以上执行完毕后，32位执行如下命令进行编译cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/i386-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/bin/i386-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..
对于64位系统，cmake命令中的可选项即PYTHON_INCLUDE_DIR等在官方指导文件中可以通过下列提示具体查看PYTHON2(3)_EXECUTABLE = 
PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python
PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python
PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython.so
PYTHON2(3)_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/lib/python/dist-packages/numpy/core/include/
参考网上其他人给出的编译命令，将64位系统编译命令写出，但是未经本人验证，如果有已经配置成功的同学请给我留言，以便完善。cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..
64位或32位系统编译opencv只在cmake命令有差别，cmake执行完之后分别执行如下命令make
sudo make install
如果没有出错的话，至此使用python3开发opencv的开发环境就已经配置完成了。写个小程序试一下：
示例代码import cv2
srcImage = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('Python3', srcImage)
cv2.waitKey(0)
运行结果如下：
相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注php中文网其它相关文章！
推荐阅读：

版权声明：小博主水平有限，希望大家多多指导。
参考：
openCV和Tensorflow起步 - 简书  
openCV和Tensorflow起步​www.jianshu.com
【1】用Anaconda安装tensorflow
怎么安装tensorflow？我写了专门的博客：
BG大龍：【TensorFlow】用Anaconda安装tensorflow，并在IDE（VScode）运行
【2】激活tensorflow虚拟环境，在该tensorflow的虚拟环境下安装OpenCV 
激活环境，在cmd中输入：conda activate tensorflow_env
在cmd中输入：pip install opencv-python
慢慢等待进度条……
直到看到“Successfully installed opencv-python-4.1.0.25”，说明安装成功
【3】验证一下
这是测试代码：
import 
【代码解读】
cv2.imread()：用于图片读取，它接受2个参数。参数1为文件名，参数2为图片读取类型，0为读取成灰度图，1为读取成彩色图
 cv2.imshow()：用于显示图片，它接受2个参数。参数1为窗体名称，参数2为读取图片的原始数据
 cv2.waitKey(0)：用于程序暂停，要显示图片必须运行这行代码
在jupyter中运行：
在VScode（python的IDE）中运行：
如果都成功，说明大功告成。
祝，学习好运……

前一段在安装Caffe时候把Opencv2.4.11版本安装在redhat6.4系统上，为了测试在Linux下如何编译运行opencv代码,特意查询了网上相关资料（主要参考三个网页）。本文主要给出三种编译运行的方式：命令行的方式；Makefile（两种）方式；Cmake工具方式。

本文测试的源程序比较简单，怎么显示lena.jpg图像的代码testShowLena.cpp。

#include<iostream>
#include<highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(){

    Mat srcImage = imread("lena.jpg");

    imshow("raw image", srcImage);

    waitKey(0);

    return 0;

}

命令行方式编译运行 

在终端中输入： 

g++ testShowLena.cpp -o testShowLena pkg-config --cflags --libs opencv 

或者 

icpc testShowLena.cpp -o testShowLena pkg-config --cflags --libs opencv 

icpc是Intel的C++编译器 

使用pkg-config时，选项–cflags 它是用来指定程序在编译时所需要头文件所在的目录,选项 –libs则是指定程序在链接时所需要的动态链接库的目录。 

产生testShowLena可执行文件，然后运行./testShowLena 即可显示图像


Makefile 文件编译 

2.1 采用pkg-config编写的makefile
#================================================================================
#
# Makefile1 for testing OPENCV 
#
# Email: wjzln57@gmail.com
#
#================================================================================
#CC = g++
CC = icpc

CFLAGS = -Wall -Wconversion -O3

IFLAGS = `pkg-config --cflags opencv`
LIBS   = `pkg-config --libs   opencv`

#================================================================================

SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp

# multifile 
# SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp \
    # test2.cpp \
    # test3.cpp

TARGET = testShowLena

OBJS = ${SOURCE_FILE:%.cpp=%.o}

all: $(TARGET)

$(TARGET):${OBJS}
    $(CC) $(IFLAGS) -o $(TARGET) $(OBJS) $(LIBS)

.SUFFIXES:
.SUFFIXES:.cpp .o

.cpp.o:
    $(CC) $(CFLAGS) -o $@ -c $< $(IFLAGS)

clean:
    rm -f *.o *~ $(TARGET)

#================================================================================


2.2 没有采用pkg-config编写的makefile




#================================================================================
#
# Makefile2 for testing OPENCV 
#
# Email: wjzln57@gmail.com
#
#================================================================================

CC = g++
# CC = icpc

CFLAGS = -Wall -Wconversion -O3

IFLAGS = -I.
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv -I/usr/local/include/opencv2
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/calib3d
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/contrib
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/core
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/features2d
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/flann
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/gpu
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/highgui
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/imgproc
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/legacy
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/ml
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/nonfree
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/objdetect
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/ocl
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/photo
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/stitching
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/superres
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/ts
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/video
IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/videostab
IFLAGS += -g

LIBS = 
LIBS += -L/usr/local/lib/ -lopencv_core -lopencv_imgproc \
        -lopencv_flann -lopencv_highgui -lopencv_features2d \
        -lopencv_calib3d -lopencv_contrib -lopencv_gpu -lopencv_legacy \
        -lopencv_ml -lopencv_nonfree -lopencv_objdetect -lopencv_photo \
        -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_ts -lopencv_video \
        -lopencv_videostab

#================================================================================

SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp

# multifile 
# SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp \
    # test2.cpp \
    # test3.cpp
TARGET = testShowLena

OBJS = ${SOURCE_FILE:%.cpp=%.o}

all: $(TARGET)

$(TARGET):${OBJS}
    $(CC) $(IFLAGS) -o $(TARGET) $(OBJS) $(LIBS)

.SUFFIXES:
.SUFFIXES:.cpp .o

.cpp.o:
    $(CC) $(CFLAGS) -o $@ -c $< $(IFLAGS)

clean:
    rm -f *.o *~ $(TARGET)

#================================================================================

3. 采用Cmake工具编译

把上述两种方式生成的Makefile换成其他名字，因为Cmake编译时会自动推导生成Makefile文件名，防止覆盖。
3.1 在testShowLena.cpp和lena.jpg文件夹下新建一个Cmake工具编译时所需要的文件CMakeList.txt。
3.2 编辑CMakeList.txt




PROJECT(testShowLena) 

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.6)

FIND_PACKAGE( OpenCV REQUIRED )

ADD_EXECUTABLE(testShowLena  testShowLena.cpp) 

TARGET_LINK_LIBRARIES(testShowLena ${OpenCV_LIBS})

第一行是建立一个工程项目名字；
第二行是设置Cmake工具版本的最低要求；
第三行是用来查找opencv包的；
第四行是用工程项目名和要编译的文件名；
第五行是链接到OpenCV库的环节。

3.3 运行cmake .
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to :/home/users/wangjie/OPENCV/test1
同时生成Makefile文件。
3.4 运行make 生成可执行文件 testShowLena
3.5 运行 ./testShowLena即可


[1] http://blog.csdn.net/jk198310/article/details/51344601 

[2] http://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/52864851 

[3] http://blog.csdn.net/pbypby1987/article/details/18969441

转载请备注本博客地址，谢谢！！！
        最近一直在学习OpenCV，需要从网上下载一些代码，但是有的代码下载下来不知道为什么就是无法运行，因此每次都要借着其他师兄师弟的电脑来用，而且还不一定能用，特别麻烦，在此特别感谢他们。因此我研究了这倒是是怎么回事，做了一个总结，使用的是VS++2010 与OpenCV2.44：首先现在网上随便下载一个OpenCV的代码，然后打开运行会出现下图所示的错误，


    这个结果很正常，因为需要修改配置。
右击工程然后选择属性：


就会出现属性选项，点击VC++目录-->包含目录-->编辑，


在包含目录的子框内选怎你的安装路径下的三个路径，点击“确定”，这三个文件夹主要包含的是 .h与 .hpp文件：
D:\program\Opencv2.4\opencv\build\include\opencv ；
D:\program\Opencv2.4\opencv\build\include\opencv2；

D:\program\Opencv2.4\opencv\build\include ；



然后选择库目录，在库目录中选择安装路径中的库文件，主要是 .lib文件，这个文件夹很重要在后面也会用到
D:\program\Opencv2.4\opencv\build\x86\vc10\lib；


处理好的“VC++目录”如上图所示，下面来配置“链接器”，同样在“属性页”
在“属性页”，点击“链接器”-->“输入”-->“附加依赖项”，在“附加依赖项”中一开始有一些库文件（.lib）但是往往这个库与我们安装的库文件不一样，主要是因为安装的版本不一样，所以要把上面的这些库文件换做自己安装的版本，其（.lib）在你的安装路径：D:\program\Opencv2.4\opencv\build\x86\vc10\lib；中
添加里面的名字：


这里有个注意点，不是里面的所有库都添加的，只要添加（*d.lib）就可以了，当然如果不嫌麻烦，都可以添加的，添加好后点击“确定”；


配置好后，点击“应用”-->“确定”，那么到此为止就配置好了，下面可以运行程序了；


点击“编译运行”-->“是”，这时会报错的：


主要是，标识符的问题，添加响应并的头文件就可以解决了，但首先你要知道需要添加那些头文件：


，到此几乎完成了，但是还会遇到一些小问题，那都是程序问题了，例如：打开文件存在与否，位置对不对，等这都需要到成程序中去修改；修改完后，就可以运行了，运行的结果如下：


到此，就完成所有的步骤，其实很简单，在此感谢帮助我的是兄弟们！！！