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基于conda安装方法
1. 创建需要的python版本虚拟环境
2. 激活该虚拟环境并安装opencv
3. 验证opencv是否正确安装
4. 不想使用，可卸载opencv3,退出并删除虚拟环境
基于pip安装
总结
本文将介绍如何在linux系统中安装opencv，从源码中安装的方式参见我的博客
从源码安装很耗时，也很复杂，不推荐,源码安装的博客有一些安装OpenCV之前的依赖，如读写本地图片视频的软件包；并且也可以通过python自有的包管理工具pip来安装或常用科学计算包Anaconda的包管理工具conda来安装 .
先要说明的是，The PyPi/PiWheels包含的opencv版本并不包括一些“non-free" 算法，比如SIFT,SURF或其它专利算法。如果不介意这些，并且想快速搭一个opencv的环境，就是本文以下要讨论的。还有就是通过pip或conda安装的包并不是opencv官方的包，而是由第三方维护的，但这并不影响我们的使用。
我们有两种方案安装基于conda和pip
基于conda安装方法
Anconda(或者Minianaconda)安装完成后，python版本固定（2019年8月27日，安装好anaconda后python默认版本是3.7),但我们可以自己指定所需要的python版本：
conda将把包安装在$YOURENV/vm/lib/python3.6/site-packages
1. 创建需要的python版本虚拟环境
conda create -n vm python=3.6 #创建一个名叫vm,python3.6版本的虚拟环境
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2. 激活该虚拟环境并安装opencv
conda activate vm #激活
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 #安装opencv3
#如果要安装opencv4将opencv3改成如下命令
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv #安装最新版opencv4
#也可通过conda search -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv*来搜索所有opencv版本
2021年9月14日更新
opencv 版本查看：
conda search opencv -c conda-forge
3. 验证opencv是否正确安装
python
import cv2
print(cv2.__version__)
此处遇到问题：环境为centos
ImportError: .1: cannot open shared object file: No such file or directory
解决办法
yum install mesa-libGL.x86_64，测试可用
4. 不想使用，可卸载opencv3,退出并删除虚拟环境
conda unstall opencv3 #卸载opencv3
conda deactivate #退出虚拟环境
conda remove -n vm --all #删除虚拟环境
基于pip安装
基于pip安装，有两种选项：
安装到系统的site-packages
安装到虚拟环境的site-packages
.
也就是说可以通过pip在系统进行安装或在anaconda 或virtualenv的虚拟环境来安装。
有四个opencv的版本在pip可以获得：
1、opencv-python包含opencv的主要modules
2、opencv-contrib-python 包含opencv的主要modules以及contrib modules
3、opencv-python-headless: 和opencv-python相同，但是没有GUI功能
4、opencv-contrib-python-headless:与opencv-contrib-python相同，但是没有GUI功能。
综合以上，推荐在虚拟环境（anaconda 或virtualenv）中安装第二种：
sudo apt-get install -y libsm6 libxext6 libxrender-dev
pip install opencv-contrib-python
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2021年9月14日更新
pip 查看版本方法：
pip >= 21.2：pip index versions opencv-python
pip >= 21.1 use: pip install opencv-python==
pip >= 20.3 use:pip install --use-deprecated=legacy-resolver opencv-python==
查看完之后，就可以选一个版本进行安装
总结
由于不是从官方版本，只有”non-free"算法，所以可能部分函数会失败，这时要重源码安装。
