1.2.3　案例3：Python语言开发环境搭建

在深度学习领域，Python语言有着绝对的统治地位，因此很多的工具库都有Python语言安装包，而OpenCV是深度学习中常用的图像处理工具库，OpenCV Python语言开发环境搭建在深度学习中更加适用。

OpenCV Python语言直接使用命令行安装即可，在命令行之后加上期望安装的版本号，即可安装指定版本的OpenCV：

如果当前无此版本，则系统会报错，如图1.25所示。

在图1.25中，错误打印信息给出了可以安装的版本号。从中还可以发现，Python语言安装包的版本号和C++语言安装包的版本号不同，C++安装使用的是4.5.2版本，而Python语言中则没有该版本，为了对应，本案例选取最近的版本4.5.1.48进行安装。

命令执行后，首先下载OpenCV Python的安装包，在网络不好时会存在下载超时失败的情况，如图1.26所示。

在此种情况下，读者可以从下载打印信息中打开链接进行下载：

下载完成后，执行命令安装：

最终的结果如图1.27所示。

同理，读者可以选择安装opencv-contrib-python库（opencv-contrib库的用途在以后章节中会有介绍，读者可以选择安装）：

安装时最好选择和OpenCV版本相同的opencv-contrib库进行安装，安装成功的结果如图1.28所示。

安装完成后，可以编写测试程序测试安装是否成功，本案例测试程序为图像读取并显示：

测试结果如图1.29所示。

图像显示正常，版本号打印输出为4.5.1.48，说明安装成功。