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Python 3.7 环境下，opencv 模块 cv2 的安装可能存在问题。

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简介：
OpenCV作为计算机视觉领域中应用最为普及的开源工具集，凭借其以C/C++为核心的技术架构，以及对Linux、Windows、MacOS、Android和iOS等多个平台的广泛支持，并提供了Python、Matlab和Java等多种编程语言的接口，因此在学术研究和工业界都备受青睐。该资源专门针对Python 3.7版本提供的OpenCV包，旨在帮助用户解决安装cv2模块时可能遇到的报错问题。

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  • 解决Python 3.7中OpenCV模块(cv2)的安装问题
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    本篇文章旨在指导读者在Python 3.7环境中顺利安装和配置OpenCV（cv2）模块，帮助解决常见的安装难题。 OpenCV是计算机视觉领域最常用的开源工具包之一，它基于C/C++编写，并支持多种操作系统包括Linux、Windows、MacOS、Android和iOS。此外，OpenCV还提供了Python、Matlab和Java等语言的接口，因此受到广泛的欢迎。由于其丰富的功能库、优秀的性能以及商业友好的使用许可条款，在学术界和工业界都有很高的认可度。这里提供的资源是适用于python3.7版本的opencv包，旨在解决安装cv2模块时可能出现的问题。
     
  • 在Windows 10上安装OpenCV于Python 3.7环境中
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    本教程详细介绍如何在装有Windows 10操作系统的电脑中，为Python 3.7环境搭建OpenCV开发库，适用于计算机视觉项目。 今天打算用Python来处理一些图片，并且听说Python在图像处理方面非常强大，所以想先安装一个名为OpenCV的库。除了OpenCV之外，还有matplotlib、Pillow等其他有用的库。 我的操作系统是Windows10，使用的Python版本为3.7。从Python 2.7.9 或 Python 3.4起，pip工具就已经包含在标准发行版中了，因此我们可以直接使用pip来安装所需的模块，并且可以避免处理依赖问题的麻烦。 首先检查一下已安装的Python环境中是否已经包含了pip。
     
  • 在Win7下安装Python3.6的OpenCV和opencv-contrib-python以解决cv2.xfeatures...问题
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    本文将指导读者在Windows 7系统中安装Python 3.6版本下的OpenCV及其扩展库opencv-contrib-python，帮助解决cv2.xfeatures模块相关的问题。 1. 安装Anaconda中的Python 3.6： ``` conda create -n match python=3.6 ``` 默认安装的Python版本为3.6.9。 2. 安装OpenCV库： 执行完上述命令后，继续执行以下命令来安装opencv-python： ``` pip install opencv-python ``` 此时，`opencv-python` 的版本为4.1.1.26。 3. 安装 `opencv-contrib-python` 库: 使用以下命令进行安装： ``` pip install opencv-contrib-python==3.4.0.12 ```
     
  • Python 3.7 安装 OpenCV 及 opencv-contrib-python 相关问题
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    本篇指南旨在解决使用 Python 3.7 安装 OpenCV 和 opencv-contrib-python 过程中遇到的问题，涵盖常见错误及解决方案。 由于 OpenCV 3.4.2 版本之后存在专利问题，导致一些函数无法使用，因此我们需要安装较低版本的 OpenCV。然而，在 Python 3.6 中无法直接下载 OpenCV 3.4.1 的版本，所以需要先降低 Python 的版本。不过考虑到降级过程中可能会遇到更多麻烦的问题，我们主要讨论如何在 Python 3.7 环境下有效安装这两个包。 具体步骤如下： 1. 打开命令提示符（cmd），输入以下命令以确保两个 OpenCV 包的版本一致： ``` pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 ``` 如果上述操作成功完成，安装过程就结束了。如果不成功，请尝试以下方法： 2. 再次尝试在命令提示符中执行相同的命令。 按照以上步骤进行操作即可解决该问题。
     
  • Python3环境下离线安装Requests模块的问题
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    本篇文章主要探讨在Python3环境中如何离线安装Requests模块时遇到的各种问题及解决办法。适合对Python有一定了解的技术人员阅读。 本段落主要介绍了在Python3环境下离线安装Requests模块的方法，并提供了详细的实例代码供参考。内容非常实用且具有借鉴价值，适合需要离线安装该模块的开发者阅读。
     
  • Python3环境下离线安装Requests模块的问题
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    本文介绍了在Python3环境中离线安装requests模块时遇到的问题及解决方案，帮助开发者顺利完成环境配置。 最近运维工作中需要在测试环境中调用HTTP的POST请求以实现自动化日切任务。考虑到可用技能，Python是合适且易于操作的选择。然而，在实际操作中遇到了一些问题，最大的问题是测试环境机器与外网隔离，无法直接安装所需的模块。 ### 机器环境 - 操作系统：Windows Server 2012 x64 - Python3 安装： 从官网下载适合Windows的最新安装包。 下载后的Python安装程序（例如python-3.7.4-amd64.exe）可以直接拷贝到测试环境中，双击运行进行安装。建议在安装过程中勾选“将Python 3.7添加到PATH”选项，以便后续使用时更加方便。 通过这种方式可以顺利地完成Python的本地部署，并解决由于网络隔离导致无法直接从互联网下载和安装模块的问题。
     
  • Python算法实践：装箱问题（Python 3.7环境）
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    本教程在Python 3.7环境下讲解如何通过编程解决经典的装箱问题，涵盖算法设计、代码实现及优化策略，适合初学者进阶学习。 物流公司在流通过程中需要将打包好的箱子装入货车车厢内，并力求使空间利用率达到最优状态。理论上100%填满是最佳情况，但实际上达到85%利用率就被认为是比较理想的效率了。 假设车厢为长方体形状，其尺寸分别为L（长度）、W（宽度）和H（高度）。有n个箱子需要装载进这个车厢内，每个箱子也是长方体，并且它们的尺寸分别是li、wi 和hi。需要注意的是所有箱子体积之和大于货车厢容积。 为了简化问题并提高物流效率，我们将此任务分为基础部分与高级部分： **基础部分：** - 所有参数均为整数。 - 静态装箱策略——从n个箱子中选择m个进行装载（无需考虑实际的装箱顺序）。 - 箱子必须平放于车厢底部，即最大面朝下。 目标是计算每个选定箱子在货车厢内的具体位置以及整个过程中的填充率。
     
  • 在Win7系统中安装Python3.6的OpenCV和opencv-contrib-python以解决cv2.xfeatures...问题
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    本教程详解了在Windows 7操作系统上安装Python 3.6版本所需的OpenCV及其扩展库opencv-contrib-python的方法，旨在解决因缺少cv2.xfeatures2d模块而引发的问题。 在Windows 7环境下使用Python 3.6开发计算机视觉应用时可能会遇到无法创建SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征检测器的问题，即`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`函数调用失败。这通常是因为OpenCV库不包含SIFT算法或者版本不兼容造成的。本段落将详细介绍如何通过安装opencv和opencv-contrib-python来解决这个问题。 首先需要安装Python环境。这里推荐使用Anaconda，一个强大的科学计算环境管理工具，它可以方便地创建和管理不同的Python环境。在命令行中输入以下命令创建一个名为`match`的环境，并安装Python 3.6： ```bash conda create -n match python=3.6 ``` 激活新创建的环境： ```bash conda activate match ``` 接下来，在该环境中使用pip安装OpenCV： ```bash pip install opencv-python ``` 确保你正在使用的`opencv-python`版本与你的需求兼容。在这个例子中，我们推荐的是4.1.1.26版本。 然而，`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`函数属于opencv-contrib模块，不在标准的OpenCV库中。因此需要额外安装`opencv-contrib-python`： ```bash pip install opencv-contrib-python==3.4.0.12 ``` 这样我们就有了包含SIFT算法的完整OpenCV环境。现在可以在代码中使用`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`来创建SIFT特征检测器了。 SIFT是一种强大的特征检测算法，用于图像的关键点检测和描述符提取。它具有尺度不变性和旋转不变性，在图像匹配、物体识别等领域广泛应用。`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`是创建SIFT对象的函数，之后可以使用这个对象来检测和描述图像中的关键点。 总结一下解决`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`问题的步骤包括： 1. 安装Anaconda并创建Python 7环境。 2. 在环境中安装`opencv-python`。 3. 安装`opencv-contrib-python`，以获取包含SIFT算法的扩展功能。 4. 在代码中调用`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`。 如果在遵循上述步骤后仍然遇到问题或者有任何其他疑问，请查阅官方文档或在线社区寻求帮助。同时分享你的经验也能帮助到其他遇到同样问题的开发者。
     
  • Python 2.7与Python 3.7在Win10下的双环境安装教程（图文版）
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    本图文教程详细介绍了如何在Windows 10系统中同时安装并配置Python 2.7和Python 3.7两个版本的开发环境，适合需要兼容不同项目需求的开发者参考。 本段落详细介绍了在Windows 10系统下安装Python 2.7与Python 3.7双环境的方法，并配以图文讲解，具有一定的参考价值。需要相关指导的朋友可以查阅此文。
     
  • Python环境下离线安装PIL模块的步骤
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    简介：本文详细介绍了在Python环境中离线安装PIL（Pillow）模块的方法和步骤，适合没有网络环境或特定需求下的开发者参考。 今天为大家分享如何在Python环境下离线安装PIL模块的方法，这具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章了解详细步骤吧。