安裝軟件確實是一件很痛苦的事，我發誓以后我開發的軟件，安裝過程一定弄得很簡單。
好吧，步入正題，在 anaconda 中配置 opencv，分兩種情況：
這時候，步驟就相對簡單了：
1. 在 anaconda 中創建工作環境。
2. 將 opencv 中的 pyd 文件，復制到工作環境中。
3. 配置 opencv 環境變量。
4. 在工作環境中下載 NumPy。
- 這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比 python 自身的嵌套列表（nested list structure) 結構要高效的多。
- 提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。
5. 在工作環境中下載 SciPy。
- 一款方便、易用的 python 的科學和工程計算工具包。
- 它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理，常微分方程求解器等。
詳細步驟：
1. 創建 opencv 工作環境。
可參考【https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12661931.html】，內有詳細步驟。
環境名為 opencv37
2. 將 opencv 中的 pyd 文件，復制到工作環境中。
pyd 文件在如下目錄中：
將其復制到 opencv37 環境的 Lib 下的 site-packages 中。
3. 配置 opencv 環境變量。
在 Path 中添加如下兩個環境變量：C:\360Downloads\Software\ 為opencv 安裝路徑
4. 進入 opencv37 環境。
命令窗口中輸入：activate opencv37，出現下圖，即證明已進入 opencv37 環境中
5. 在工作環境中下載 NumPy。
輸入 ：conda install numpy
輸入：y
5. 在工作環境中下載 SciPy。
輸入 ：conda install scipy
輸入：y
6. 驗證
打開 Anaconda Prompt，進入 opencv37 即 opencv 工作環境，輸入 python ，接着粘貼以下測試代碼：
import cv2 as cv img=cv.imread(“C:/360Downloads/1.jpg”) cv.imshow(“img”,img) cv.waitKey(0)
安裝成功！！！
這時候，步驟也挺簡單的：
1. 在 anaconda 中創建工作環境。
2. 下載 opencv_python.whl。
3. 在工作環境中下載 NumPy。
4. 在工作環境中下載 SciPy。
5. 在工作環境中安裝 opencv_python.whl。
詳細步驟：
1. 創建 opencv 工作環境。
可參考【https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12661931.html】，內有詳細步驟。
環境名為 opencv4
2. 下載 opencv_python.whl。
首選清華園鏡像【https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/】。
下載 opencv_python-4.2.0.34-cp37-cp37m-win_amd64.whl，隨便放在哪，安裝完成后就可以刪除了。
- 4.2.0 為 opencv 版本；
- cp37 表示支持的 python 版本為 python3.7 ；
- win 表示 windows；
- amd64 表示支持 64 位系統。
3. 進入 opencv4 環境。(上有詳細過程)
命令窗口中輸入：activate opencv4。
4. 在工作環境中下載 NumPy。(上有詳細過程)
輸入 ：conda install numpy
輸入 ：y
5. 在工作環境中下載 SciPy。(上有詳細過程)
輸入 ：conda install scipy
輸入 ：y
6. 在工作環境中安裝 opencv_python.whl。
pip install ...\opencv_python-4.2.0.34-cp37-cp37m-win_amd64.whl
7. 測試
打開 Anaconda Prompt，進入 opencv4 即 opencv 工作環境，輸入 python ，接着粘貼以下測試代碼：
import cv2 as cv
img=cv.imread(“C:/360Downloads/1.jpg”)
cv.imshow(“img”,img)
cv.waitKey(0)
借鑒博客：
https://www.cnblogs.com/dadidelearning/p/10779843.html
https://blog.csdn.net/iracer/article/details/51537020