如何用pycharm在python3.6环境下安装cv2

### 如何在 Python 3.6 中安装 OpenCV (cv2) 要在 Python 3.6 下安装 OpenCV 库（`cv2` 是其模块名），可以按照以下方法操作： #### 方法一：通过 `pip` 安装基础版本的 OpenCV 可以直接使用 `pip` 工具来安装 OpenCV 的基本功能包。这是最简单的方式之一，适用于大多数场景。 运行以下命令即可完成安装： ```bash pip install opencv-python ``` 此命令会下载并安装适合当前系统的预编译二进制文件[^1]。 --- #### 方法二：通过 Anaconda 环境安装 OpenCV 如果正在使用 Anaconda 或 Miniconda，则可以通过 Conda 渠道轻松安装 OpenCV 软件包。这种方法特别推荐给那些已经配置好 Anaconda 环境的用户。 执行如下命令： ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` 这条指令会在指定环境中安装最新稳定版的 OpenCV 及其依赖项[^2]。 --- #### 方法三：手动安装特定版本的 OpenCV Wheel 文件 对于某些高级需求或者特殊平台支持的情况，可能需要手动下载对应架构和 Python 版本匹配的 `.whl` 文件再进行本地化安装。例如，在 Windows 平台上可访问官方资源站点获取兼容 Python 3.6 的轮子文件后，利用 pip 执行类似下面这样的语句实现定制化的部署过程: 假设已下载名为 `opencv_contrib_python-3.4.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl` 的 wheel 文件到 D:\opencvpython3 目录下，则应输入: ```bash pip install "D:\opencvpython3\opencv_contrib_python-3.4.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl" ``` 这一步骤确保能够获得额外的功能扩展组件。 --- #### 验证安装是否成功 为了确认 OpenCV 是否正确安装以及能否正常工作，可以用一段简单的脚本来测试图像处理能力。以下是基于导入库、加载图片并展示它的例子程序片段： ```python import cv2 image_path = r"example_image.jpg" # 替换为实际存在的图片路径 image = cv2.imread(image_path) if image is not None: cv2.imshow("Test Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print("Failed to load the image.") ``` 这段代码尝试打开一张 JPEG 图片，并将其呈现在屏幕上直到按下任意键才关闭窗口；如果没有找到该文件则打印错误消息提示失败情况发生[^3]。 --- #### 解决 PyCharm 自动补全失效问题 有时即使完成了上述所有步骤之后仍然发现 IDE 内部缺乏预期的行为表现比如函数参数列表不弹出等问题。这是因为刚添加的新库尚未完全初始化完毕所致。此时只需耐心等待一会儿直至看到状态栏里显示 “Updating skeletons...” 进度结束为止即恢复正常服务[^4]。 ---

<think>好的，我需要帮助用户在PyCharm 3.6中安装face_recognition库。首先，我得回忆一下之前用户提供的引用内容，看看有没有相关的步骤。根据引用[1]，安装face_recognition库需要先配置Python 3.6的环境。引用[2]提到使用conda创建Python 3.6的环境，命令是conda create -n python3.6 python=3.6。然后，引用[3]中的操作步骤详细说明了如何安装dlib和face_recognition的特定版本，可能需要先安装依赖库如cmake和Visual Studio。此外，用户可能需要通过pip安装whl文件。引用[4]指出安装完成后需要测试是否成功，比如导入cv2是否报错。 接下来，我需要将这些步骤整合成一个清晰的流程。首先，用户需要确保Python环境正确，可能用conda创建虚拟环境。然后安装必要的依赖，比如cmake和Visual Studio，这可能是因为dlib需要编译。接着，安装dlib的特定whl文件，再安装face_recognition。用户可能在PyCharm中使用终端执行这些命令，或者在项目设置中配置解释器路径。需要注意版本兼容性，比如Python 3.6对应的dlib版本是否正确，以及whl文件是否与系统架构匹配。如果用户遇到问题，可能需要尝试不同版本的whl文件或安装前置库。最后，测试导入库是否成功，确保安装正确。可能还需要提醒用户安装opencv-python，以便使用cv2进行人脸识别。</think>### 分步解答：在 PyCharm 3.6 中安装 `face_recognition` 库 --- #### **步骤 1：创建 Python 3.6 虚拟环境** 由于 `face_recognition` 对 Python 版本和依赖库（如 `dlib`）有兼容性要求，建议先创建独立的 Python 3.6 环境： 1. 打开 PyCharm 的终端（Terminal）。 2. 输入以下命令创建虚拟环境（需提前安装 Anaconda/Miniconda）： ```bash conda create -n py36 python=3.6 # 创建名为 py36 的 Python 3.6 环境[^2] ``` 3. 激活环境： ```bash conda activate py36 ``` --- #### **步骤 2：安装依赖库** `dlib`（`face_recognition` 的核心依赖）需要编译支持，需提前安装以下依赖： 1. **安装 CMake**： ```bash pip install cmake ``` 2. **安装 Visual Studio Build Tools**（Windows 用户必需）： - 下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ - 安装时勾选 **C++ 桌面开发工具包**。 --- #### **步骤 3：安装 `dlib` 和 `face_recognition`** 1. **手动下载预编译的 `dlib` 包**（针对 Python 3.6）： - 访问 https://pypi.org/project/dlib/ 找到 `dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`（Windows 适用）[^3]。 2. **安装 `dlib`**： ```bash pip install 你的下载路径/dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 3. **安装 `face_recognition`**： ```bash pip install face_recognition ``` --- #### **步骤 4：验证安装** 1. 在 PyCharm 中新建 Python 文件，输入以下代码测试： ```python import cv2 # 测试 OpenCV 是否正常 import dlib # 测试 dlib 是否正常 import face_recognition # 测试 face_recognition 是否正常 ``` 2. 若无报错，则安装成功[^4]。 --- #### **常见问题** 1. **安装 `dlib` 报错**： - 确保已安装 CMake 和 Visual Studio 编译工具。 - 尝试下载其他版本的 `dlib` whl 文件（如 `cp36m` 改为 `cp36`）。 2. **版本冲突**： - 使用虚拟环境隔离依赖（如 `conda` 或 `venv`）。 ---