Python是一种广泛使用的高级编程语言，它因其简洁易读的语法而备受开发者青睐。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。本文将介绍如何在Python 3.x环境下安装OpenCV以及OpenCV的附加模块库opencv_contrib。
需要明确的是，截至本文写作时间点，OpenCV官方网站所提供的预编译安装包主要支持Python 2.7版本，而不包括Python 3.x版本。因此，为了在Python 3.x环境中使用OpenCV，需要从其他来源下载相应版本的安装包。一位名为“小编”的作者就分享了一篇关于在Python 3.x中安装OpenCV及其附加模块库opencv_contrib的详细操作方法。
在开始安装之前，需要确认你的系统环境信息，例如操作系统类型、Python版本和位数等。本文介绍的环境是Windows 7系统，64位版本，Python的版本为3.5.1，并使用了Anaconda 2.4.1（64位版本）。这些信息对于选择合适的下载文件至关重要，因为不同的系统和Python版本需要不同后缀的安装包。
接下来，“小编”建议我们访问一个特定的URL地址（***），这个地址是由***网站提供的，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2.7版本的支持，所以这里的选择非常重要。根据Python的版本和系统位数，可以选择对应的wheel文件进行下载。例如，文件名“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，“cp35m”表示是针对CPython编译的版本，“win_amd64”表示适用于64位Windows系统。
下载合适的whl文件后，下一步就是使用pip工具进行安装。pip是Python的包管理工具，可以用来安装、卸载和管理Python包。在命令行界面（例如Windows中的cmd），可以使用pip install命令配合文件路径来安装下载的wheel文件。如果遇到不支持的wheel文件平台错误，可能需要更新pip本身。可以使用命令python -m pip install --upgrade pip来完成更新。
为了验证OpenCV是否安装成功，可以编写一段简单的测试代码。比如，使用import cv2语句导入OpenCV库，然后使用cv2.imread函数读取一张图片，并使用cv2.imshow函数显示图片。如果程序能够正常运行并显示图片，那么恭喜你，OpenCV已经成功安装并可以开始使用了。
在安装过程中，可能会遇到一些问题，例如网络不稳定导致安装中断等。对此，“小编”提供了两个解决途径。第一种是多尝试几次更新pip或安装过程，以应对网络不稳定的情况。第二种是访问StackOverflow等开源社区寻求帮助，许多类似问题都有经验丰富的开发者分享了解决方案。
此外，文章还提到了opencv_contrib，这是OpenCV的附加模块库，包含了许多额外的算法实现，比如图像特征检测算法SIFT等。如果你的项目需要这些功能，那么就需要同时安装opencv_contrib。安装opencv_contrib的方法与安装OpenCV类似，但是需要下载的文件名会包含“+contrib”字样，例如opencv_python‑3.2.0+contrib‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl。
安装OpenCV和opencv_contrib在Python 3.x环境下并不是一件困难的事情，但需要注意选择合适的安装包和处理过程中可能出现的问题。通过遵循正确的方法和步骤，即使是初学者也能够顺利地安装并使用OpenCV库进行计算机视觉和图像处理的开发工作。
