在本压缩包“opencv3+conda_vscode.zip”中，主要包含了两个关键部分：用于在Linux环境下搭建OpenCV3开发环境的conda配置以及Visual Studio Code（VSCode）的安装指南，因为VSCode软件内置链接可能无法顺利下载。下面将详细阐述这两个方面的知识点。
关于OpenCV3和conda：
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习库，支持多种编程语言，包括Python。版本3.x是其一个稳定版本，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，如图像读取、图像操作、特征检测、对象识别等。在Linux环境下，使用conda进行安装OpenCV3是便捷的选择，因为conda是一个包管理器和环境管理系统，可以方便地安装、管理和升级科学计算所需的依赖。
步骤如下：
1. 安装Anaconda：首先确保你已经下载并安装了Anaconda3.5.2。Anaconda包含了Python3.6及许多常用的科学计算库，如NumPy、SciPy等。
2. 创建虚拟环境：使用conda命令创建一个特定于OpenCV的新环境，例如`conda create -n opencv3 python=3.6`
3. 激活环境：`source activate opencv3`
4. 安装OpenCV：在激活的环境中，运行`conda install -c conda-forge opencv`，这将从conda-forge频道安装OpenCV3及其依赖。
接下来，关于Visual Studio Code（VSCode）：
VSCode是一款由Microsoft开发的免费、跨平台的源代码编辑器，支持多种编程语言，包括Python。在Linux系统中，VSCode可以作为高效且功能丰富的开发工具，特别是对于Python项目，它提供了丰富的代码提示、调试、版本控制等功能。
由于描述中提到VSCode的内置链接可能存在问题，你可以采用以下方式手动安装：
1. 下载VSCode的Linux版本：访问官方网站下载适用于你Linux发行版的deb或rpm包。
2. 安装VSCode：通过终端使用`sudo dpkg -i`或`sudo rpm -ivh`命令安装下载的包。
3. 配置VSCode：安装完成后，打开VSCode，安装Python插件，如“Python”和“Pylance”以增强Python开发体验。你可以在VSCode的扩展视图中搜索并安装这些插件。
总结，本压缩包“opencv3+conda_vscode.zip”旨在帮助用户在Ubuntu或类似Linux系统中构建一个用于OpenCV3开发的环境，利用conda管理依赖，并提供VSCode的安装指导，以确保有一个良好的开发环境。通过遵循上述步骤，你将能够顺利地设置好OpenCV3和VSCode，从而高效地进行计算机视觉相关的Python项目开发。
