这是一篇关于pytorch中Opencv-python如何下载的文章
问题描述
提示：这里描述项目中遇到的问题：
哈喽哈喽，好久不见！最近在看yolov5的源码，然后准备在这里开始记录一些我遇到的问题。比如：我之前按照官网下载了yolov5的源码，且配置好了相应的环境和包。但是在读源码的过程中，我有了一个新的想法，即我想同时尝试入门pytorch环境中的tensorboard。但可能由于我没有再重新配置一个属于入门pytorch环境中的tensorboard虚拟环境的原因，导致了环境兼容问题的发生。哈哈哈，就是我之前配置好的属于yolov5的环境中的opencv-python版本过低了，我需要再重新配置一下了，没想到困难重重。所以在这里记录一下这个问题的解决过程及方法。
建议：
提示：这里填写问题的分析：
我想大家应该明白我的问题所在了吧！所以我的建议是大家在用项目时，一定要设置一个属于自己的虚拟环境，同时各个项目在使用的过程中，最好配置各个项目相对应的的环境，这样就不会发生兼容问题，就不用随时随地安装、升版本、降版本一些包了。
解决方案：
提示：这里填写该问题的具体解决方案：
下面是我根据网上安装Opencv-python以及自己尝试的各种方法的总结。
1、根据requirment.txt一键安装相应的包
我这里的项目是yolov5，所以我最开始尝试了根据requirment.txt一键安装相应的包。
这里进行了一键安装，包括yolov5所需的包Opencv_python>=4.1.1,但后来因为超时问题，放弃了
2、采用单独安装某个包的方法
这里我首选的是conda install Opencv_python，因为用conda比较快，但还是报错，如下：
显示不好用，但我觉得即使这里说镜像源不好用，我还是可以试试。
所以在 conda install Opencv_python -c清华的镜像源，如下：
可惜依然不好用
3、尝试pip install
无奈之下，我尝试了最慢但最可靠的的pip install Opencv_python
可是，可能网络的原因，尝试了四五次，总是中断。但如果大家网络好的话，可以尝试这个方法或者尝试在后面加上2中的清华的镜像源，这个方法是最好的。
4、再次尝试镜像源
后来继续上网查找方法，我知道了另外一种加镜像源的方法，就是把-c换成-i，再加镜像源，这个方法巨快，35兆的下载量就用了10秒，解决了！
方法：pip install -i 清华镜像源 opencv-python
或者 conda install -i清华镜像源 opencv-python
以上的方法，大家都可以尝试，因为包的问题，有时候就很玄学，但需要有耐心进行探索，解决问题！加油呀！
