浅谈python配置与使用OpenCV踩的一些坑

python配置与使用OpenCV时的常见问题与解决方法 1. OpenCV版本与Python版本匹配问题 在配置OpenCV时，必须确保所使用的OpenCV版本与Python版本相匹配。如果版本不匹配，Python将无法调用cv2模块，从而引发错误。例如，错误信息“ImportError: DLL load failed: %1不是有效的Win32应用程序”通常是因为Python的位数与OpenCV的位数不一致。例如，Python2.7是32位的，而OpenCV却是64位的，这时候就需要确保使用的OpenCV与Python的位数是一致的。 解决方法： 如果Python是64位的，需要将OpenCV安装目录下\opencv\build\python\2.7\x64文件夹中的cv2.pyd复制到Python27\Lib\site-packages\目录下。如果是32位的Python，就复制\opencv\build\python\2.7\x86目录下的cv2.pyd文件。 2. 环境变量配置 配置Python环境变量是非常重要的一步，它确保了Python的可执行文件路径被系统识别，从而可以在任何目录下运行Python命令。安装完Python后，一般需要手动添加Python的安装路径到系统的环境变量中。当我们在命令行中输入python后回车，系统会显示Python的版本信息，同时显示Python是32位还是64位。 3. Python与OpenCV3的问题 OpenCV2和OpenCV3在使用上存在一些差异。例如，在OpenCV2中可以使用的函数cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE在OpenCV3中已不再存在，因为OpenCV3在API上做了变更，不再使用cv2.cv命名空间。因此，在使用时需要注意区分版本，以避免出现API不存在的错误。 总结：在配置Python与OpenCV的过程中，首先要注意的是版本匹配问题。确保下载和安装与自己Python环境相匹配的OpenCV版本，特别是注意位数的匹配。配置环境变量是确保Python能够顺利运行的重要步骤。在使用OpenCV时，要关注API的变化，特别是从OpenCV2升级到OpenCV3时，需要根据新版本的API规范进行相应的代码调整。以上提到的内容涵盖了配置和使用OpenCV时可能会遇到的几个常见问题，希望对大家在配置和使用OpenCV的过程中有所帮助。在遇到问题时，应当根据错误提示仔细检查配置的细节，很多时候问题的答案就隐藏在这些细节之中。同时，随着OpenCV的不断更新，也建议大家及时关注官方文档的变更，以便在使用过程中更加得心应手。