本文将详细介绍如何在Python 3.x环境下安装OpenCV及其扩展模块opencv_contrib，适合初学者快速上手。
Python是一种广泛使用的高级编程语言，在开发者中因其简洁易读的语法而备受欢迎。在众多的Python库中，OpenCV（开源计算机视觉库）是用于计算机视觉、图像处理和模式识别任务的强大工具之一。本段落将介绍如何在Python 3.x环境下安装OpenCV及其附加模块库opencv_contrib。
需要明确的是，在撰写本段落时，官方提供的预编译安装包主要支持Python 2.7版本，并不包括对Python 3.x的支持。因此，为了在Python 3.x环境中使用OpenCV，需从其他来源下载相应版本的安装文件。一些开发者分享了详细的步骤来说明如何完成这一过程。
开始前，请确认你的系统环境信息，比如操作系统类型、Python版本和位数等。本段落介绍的是Windows 7系统下的64位版本，并且使用了Python 3.5.1以及Anaconda 2.4.1（同样为64位）。这些信息对于选择合适的下载文件至关重要。
接下来需要访问一个特定的网站，上面有各个版本的OpenCV预编译安装包可供下载。由于官网只提供对Python 2.7的支持，这里的选择就变得非常重要了。根据你的Python版本和系统类型（32位或64位），你可以找到对应的wheel文件进行下载。
例如，“opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl”中的“cp35”表明该文件支持Python 3.5版本，而“win_amd64”则表示适用于Windows系统的64位版本。下载完合适的whl文件后，下一步就是使用pip工具进行安装。
在命令行界面中（例如cmd），可以使用`pip install `来安装刚刚下载的wheel文件。如果遇到不支持平台的问题，则可能需要更新pip本身，可以通过运行`python -m pip install --upgrade pip`完成升级操作。
为了验证OpenCV是否已经成功安装，你可以编写一段简单的测试代码：导入cv2库，并使用该库中的函数读取和显示一张图片。若程序能正常执行并显示出图像，则表示安装已完成且可以开始工作了。
在实际的安装过程中可能会遇到一些问题，例如由于网络不稳定导致的下载中断等。针对这些问题，“小编”提供了两个解决建议：多次尝试更新pip或重新运行安装命令；或者访问StackOverflow等社区寻求帮助，许多类似的问题已经有了详细的解决方案供参考。
此外，本段落还提到opencv_contrib库，这是OpenCV的一个附加模块库，包含了许多额外的功能实现（如SIFT图像特征检测算法）。如果你的项目需要这些功能，则还需要同时安装这个库。其下载方式与主程序相同，但文件名中会含有“+contrib”字样以示区别。
总的来说，在Python 3.x环境下安装OpenCV和opencv_contrib虽然存在一定挑战性，但在遵循正确的步骤后可以顺利完成，并能为计算机视觉及图像处理项目提供强大的支持。
5星
