Python配置opencv
原理

Python呼叫opencv的原理是：opencv編譯出共享庫檔案，python把這個共享庫檔案作為一個模組載入並使用。

通俗點就是，編譯opencv的時候開啟python介面選項，編譯好了會產生cv2.so(linux下）或者cv2.pyd(windows下）這個共享庫檔案，python程式碼中import這個cv2就可以用了。為了能正確import它，往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路徑下，或者修改PYTHONPATH環境變數讓它包含cv2.so所在路徑。此外，python的opencv介面中，影象使用numpy陣列表示的，所以往往還需要安裝numpy、scipy、matplotlib這幾個包。

安裝

包括python和cv2.so/cv2.pyd兩方便的安裝

python

windows
windows下請用anaconda，包含了numpy等各種常見python包，非常好用。

你當然可以不用anaconda，這看起來很純粹，然而坑不少。numpy等包通過pip下載安裝的話需要額外的編譯器（天知道為啥它是用vs2008編譯的，現在都2017了喂！）

然後pip install numpy和scipy,以及matplotlib即可。

linux
linux下我也試著用過anaconda，但是覺得不合適的地方在於，平時各種開源軟體在配置PYTHONPATH等變數的時候，會比較暈，還是用apt-get裝的python更熟悉更容易掌控些。而且python包的編譯不會像windows那麼麻煩，直接pip就可以了。

sudo pip install numpy scipy matplotlib
cv2.so/cv2.pyd

windows
如果只是很簡單的使用一下opencv中最常見的功能，那麼不用自己編譯！去官網下載windows版opencv，自帶編譯好的庫檔案和可執行檔案，找到cv2.pyd，放到site-packages路徑下就可以了

如果使用了有專利保護的或者其他一些第三方功能，那麼很可能需要把opencv和opencv_contrib兩個專案一起編譯。這樣產生的cv2.pyd才是可用的。

記得把cv2.pyd放到路徑中。

linux
包管理工具預設是提供opencv的庫檔案的。比如apt或者yum、dnf去下載即可。

同樣，如果是複雜功能、有專利保護功能，就需要手動編譯。然後cv2.so放到路徑中。

懶人方式

在需要用cv2模組的程式碼目錄中，把cv2.so拷貝過去。因為import包的時候會在當前路徑下找包的！

若電腦中同時存在opencv3和opencv2版本，需要在PYTHONPATH中新增cv2.so檔案所在的路徑，比如/usr/opencv-2.4.13.4/build/lib，在lib路徑下有cv2.so檔案