2019年5月，MacOS的答案如下:

conda update freetype
conda install opencv -c conda-forge

这会更新libfreetype.6。dylib到24.0.0兼容性并安装OpenCV 4.1.0。

复制cv2。将pyd文件拷贝到C:\Users\USERNAME\Anaconda2\Lib目录下。

得到cv2。Pyd文件在这个链接(https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/)。

cv2。pyd位于c:\ users \ username \ desktop \opencv\build\python\2.7\x64。

要在Windows-64和Python 3.5上使用conda安装OpenCv，唯一适合我的是:

conda install -c conda-forge opencv=3.1.0 

我也遇到过同样的问题，但我现在已经解决了。这就是我所做的:

首先在命令提示符中输入conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv，然后找到路径Anaconda\pkgs\opencv-2.4.9.1-np19py27_0\Lib\site-packages。现在将这里的所有文件复制到Anaconda\Lib\site-packages中。现在你可以在Python中使用OpenCV了。

我总结了我现在完全工作的解决方案，OpenCV-Python -如何安装OpenCV-Python包到Anaconda (Windows)。尽管如此，我还是把重要的部分复制粘贴到了这篇文章中。

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在撰写本文时，我使用的是Windows 8.1, 64位机器，Anaconda/ Python 2.x。(参见下面的注释-这也适用于Windows 10，可能适用于Python 3。x)。

NOTE 1: as mentioned mentioned by @great_raisin (thank you) in comment section however, this solution appears to also work for Windows 10. NOTE 2: this will probably work for Anaconda/Python 3.x too. If you are using Windows 10 and Anaconda/Python 3.x, and this solution works, please add a comment below. Thanks! (Update: noting from comment "Working on Windows 10") NOTE 3: depending on whether you are using Python 2.x or 3.x, just adjust the print statement accordingly in code snippets. i.e. in Python 3.x it would be print("hello"), and in Python 2.x it would be print "hello".

博士TL;

为了在Anaconda(和Spyder IDE)中完全使用OpenCV，我们需要:

OpenCV软件包请从OpenCV官方网站下载 复制并粘贴cv2。pyd到Anaconda site-packages目录。 设置用户环境变量，以便Anaconda知道在哪里可以找到FFMPEG实用程序。 做一些测试来确认OpenCV和FFMPEG现在可以工作。

(请继续阅读详细说明…)

先决条件

安装水蟒

Anaconda本质上是一个打包良好的Python IDE，附带了大量有用的包，如NumPy、Pandas、IPython Notebook等。科学界似乎到处都在推荐它。检查Anaconda来安装它。

安装OpenCV-Python到Anaconda

注意:我最初尝试按照建议安装binstar.org OpenCV包。然而，该方法不包括FFMPEG编解码器-也就是说，你可以使用OpenCV，但你将无法处理视频。

下面的说明对我来说是受这个OpenCV YouTube视频的启发。到目前为止，我已经让它在我的台式机和笔记本电脑上运行，都是64位的机器和Windows 8.1。

下载OpenCV软件包

首先，去OpenCV官方网站下载完整的OpenCV软件包。选择一个你喜欢的版本。X或3.x)。我用的是Python 2。OpenCV . x和OpenCV 3。x -主要是因为这是OpenCV-Python教程的设置/基础。

在我的情况下，我已经将包(本质上是一个文件夹)直接提取到我的C驱动器(C:\opencv)。

复制粘贴cv2。pyd文件

Anaconda Site-packages目录(例如在我的例子中是C:\Users\Johnny\Anaconda\Lib\ Site-packages)包含您可以导入的Python包。我们的目标是复制粘贴cv2。pyd文件到这个目录(这样我们就可以在Python代码中使用导入cv2。)

要做到这一点，复制cv2。pyd文件…

从这个OpenCV目录(开始部分在你的机器上可能略有不同)。对于Python 3。x，把2改一下。X到3。相应的x。

# Python 2.7 and 32-bit machine:
C:\opencv\build\python\2.7\x84

# Python 2.7 and 64-bit machine:
C:\opencv\build\python\2.7\x64

到这个Anaconda目录(开始部分在你的机器上可能略有不同):

C:\Users\Johnny\Anaconda\Lib\site-packages

执行这一步之后，我们现在可以在Python代码中使用import cv2了。但是，我们仍然需要做更多的工作来让FFMPEG(视频编解码器)工作(使我们能够做像处理视频这样的事情)。

设置环境变量

右键单击“我的电脑”(或Windows 8.1上的“这台电脑”)→左键单击“属性”→左键单击“高级”选项卡→左键单击“环境变量…”按钮。

添加一个新的用户变量以指向OpenCV(对于32位系统可以是x86，对于64位系统可以是x64)。我目前使用的是64位机器。

| 32-bit or 64 bit machine? | Variable     | Value                                |
|---------------------------|--------------|--------------------------------------|
| 32-bit                    | `OPENCV_DIR` | `C:\opencv\build\x86\vc12`           |
| 64-bit                    | `OPENCV_DIR` | `C:\opencv\build\x64\vc12`           |

将%OPENCV_DIR%\bin附加到用户变量PATH。

例如，我的PATH用户变量是这样的…

之前:

C:\Users\Johnny\Anaconda;C:\Users\Johnny\Anaconda\Scripts

后:

C:\Users\Johnny\Anaconda;C:\Users\Johnny\Anaconda\Scripts;%OPENCV_DIR%\bin

就这样，我们完了!FFMPEG已经准备好使用了!

测试确认

我们需要测试我们现在是否可以在Anaconda中做这些(通过Spyder IDE):

导入OpenCV包 使用FFMPEG实用程序(读取/写入/处理视频)

测试1:我们能导入OpenCV吗?

要确认Anaconda现在能够导入OpenCV-Python包(即cv2)，请在IPython控制台中发出以下命令:

import cv2
print cv2.__version__

如果导入的cv2包没有错误，并且打印出了cv2版本，那么一切都很好!以下是快照:

(来源:mathalope.co.uk)

测试2:我们可以使用FFMPEG编解码器吗?

在一个目录中放置一个示例input_video.mp4视频文件。我们想要测试我们是否可以:

读取这个。mp4视频文件，然后 写出一个新的视频文件(可以是。avi或。mp4等)

为此，我们需要有一个测试Python代码，命名为test.py。将其放置在与示例input_video.mp4文件相同的目录中。

这就是test.py可能的样子(我在这里列出了新版本和旧版本的代码-请让我们知道哪个适合您，哪个不适合!)

(新版本…)

import cv2
cap = cv2.VideoCapture("input_video.mp4")
print cap.isOpened()   # True = read video successfully. False - fail to read video.

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter("output_video.avi", fourcc, 20.0, (640, 360))
print out.isOpened()  # True = write out video successfully. False - fail to write out video.

cap.release()
out.release()

(或者更老的版本…)

import cv2
cv2.VideoCapture("input_video.mp4")
print cv2.isOpened()   # True = read video successfully. False - fail to read video.

fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter("output_video.avi",fourcc, 20.0, (640,360))
print out.isOpened()  # True = write out video successfully. False - fail to write out video.

cap.release()
out.release()

这个测试非常重要。如果你想处理视频文件，你需要确保Anaconda / Spyder IDE可以使用FFMPEG(视频编解码器)。我花了好几天时间才把它修好。但是我希望你能少花些时间!：）

注意:在使用Anaconda Spyder IDE时，还有一个非常重要的提示。确保你检查了当前工作目录(CWD)!

结论

为了在Anaconda(和Spyder IDE)中完全使用OpenCV，我们需要:

OpenCV软件包请从OpenCV官方网站下载 复制并粘贴cv2。pyd到Anaconda site-packages目录。 设置用户环境变量，以便Anaconda知道在哪里可以找到FFMPEG实用程序。 做一些测试来确认OpenCV和FFMPEG现在可以工作。

好运！

我想没有人提到的一件事是，如果你使用的是Windows N或KN版本，请安装用于OpenCV的媒体功能包。 还要确保你有Visual c++ Distributable 安装。 然后你可以使用命令

conda install -c menpo opencv