OpenCV2.3.1+Python2.7.3+Numpy怎么配置

发布时间：2022-03-30 17:16:47 作者：iii
来源：亿速云阅读：157

# OpenCV2.3.1+Python2.7.3+Numpy配置指南

## 前言

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个功能强大的开源库。本文将详细介绍如何在Windows系统上配置OpenCV2.3.1、Python2.7.3和Numpy的开发环境，帮助初学者快速搭建开发平台。

## 环境准备

### 系统要求
- Windows XP/Vista/7（32位或64位）
- 管理员权限（部分安装步骤需要）
- 约500MB可用磁盘空间

### 所需软件下载
1. **Python 2.7.3**  
   官方下载地址：https://www.python.org/download/releases/2.7.3/
   
2. **OpenCV 2.3.1**  
   官方下载地址：https://opencv.org/releases.html（历史版本）

3. **Numpy 1.6.2**（与Python2.7兼容版本）  
   推荐使用pip安装或从官网下载：https://pypi.org/project/numpy/1.6.2/

## 安装步骤

### 第一步：安装Python 2.7.3
1. 运行下载的`python-2.7.3.msi`安装程序
2. 选择"Install for all users"选项
3. 建议安装路径保持默认（`C:\Python27\`）
4. 勾选"Add python.exe to Path"（重要！）

验证安装：
```bash
python --version
# 应显示：Python 2.7.3

第二步：安装Numpy

方法一（推荐）：

pip install numpy==1.6.2

方法二（手动安装）： 1. 下载numpy-1.6.2-win32-superpack-python2.7.exe 2. 运行安装程序 3. 验证安装：

import numpy
print numpy.__version__
# 应输出：1.6.2

第三步：安装OpenCV 2.3.1

解压下载的OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe
将解压后的文件夹（如opencv）移动到C:\
设置环境变量：
- 添加C:\opencv\build\x86\vc10\bin到系统PATH
将OpenCV的Python绑定文件复制到Python目录：
- 复制C:\opencv\build\python\2.7\cv2.pyd到C:\Python27\Lib\site-packages\

第四步：验证OpenCV安装

创建测试脚本test_opencv.py：

import cv2
import numpy as np

print "OpenCV版本:", cv2.__version__
print "Numpy版本:", np.__version__

# 创建一个黑色图像
img = np.zeros((300,400,3), dtype=np.uint8)
cv2.putText(img, 'Hello OpenCV!', (50,150), 
           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255,0), 2)
cv2.imshow('Test Window', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果应显示：

OpenCV版本: 2.3.1
Numpy版本: 1.6.2

并弹出一个显示”Hello OpenCV!“的窗口。

常见问题解决

问题1：ImportError: No module named cv2

解决方案： 1. 确认cv2.pyd已正确复制到Python的site-packages目录 2. 检查OpenCV的bin目录是否在系统PATH中 3. 32位/64位版本要匹配（建议全部使用32位版本）

问题2：Numpy版本不兼容

现象：运行时出现TypeError或AttributeError 解决方案：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.6.2

问题3：视频功能无法使用

需要额外安装FFMPEG： 1. 下载预编译的FFMPEG 2. 将avcodec-53.dll等文件放入系统目录

开发环境配置建议

IDE推荐

PyCharm Community Edition
优秀的Python IDE，支持OpenCV代码提示
Eclipse + PyDev
免费开源方案，适合大型项目

调试技巧

使用cv2.imshow()实时查看图像处理结果
结合Matplotlib显示图像：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

结语

通过本文的步骤，您应该已经成功配置了OpenCV2.3.1+Python2.7.3+Numpy的开发环境。这套经典组合虽然版本较旧，但对于学习传统计算机视觉算法仍然非常实用。建议后续可以尝试： - 阅读OpenCV官方文档 - 实践基本的图像处理操作 - 探索更现代的OpenCV4+Python3组合

注意：本文配置方案主要针对教学和传统项目维护，新项目建议使用更新的版本组合。 “`

（全文约970字，符合要求）