准备文件：
python2.7.12，下载链接https://www.python.org/downloads/
opencv2.4.12 http://opencv.org/downloads.html
开始：
opencv只支持python的2.6和2.7系列的版本，所以下载的时候一定要选择这2个中的版本。
1，python库的安装
点击下载下的python-2.7.12.amd64.msi，一路next下去，安装完成后，配置环境变量，在path里面加入安装的python的根目录，例如本人安装目录E:\Python27。
进入cmd命令行，输入，python，输出以下信息证明python安装成功。
2，pippython setup安装
点击下载的pip-8.1.1.tar.gz，进行解压，例如本人解压到了E盘根目录下。cmd命令进入解压目录，执行，python setup.py install
3, numpy,matplotlib的安装
还是在当前目录，执行 python pip install numpy
执行python pip install matplotlib
4，opencv安装
点击下载的opencv-2.4.12.exe，一路next下去，例如本人安装到E盘根目录下。安装完成后，将E:\opencv2_4_12\build\python\2.7\x64下的cv2.pyd拷贝到E:\Python27\Lib\site-packages下面。
5，一个简单的测试
新建text.py，输入如下的程序，cmd下输入python text.py，如果可以正确的显示图片，证明安装成功。
- import cv2
- import numpy as np
- img = cv2.imread("1.jpg")
- emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)
- emptyImage2 = img.copy()
- emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- cv2.imshow("EmptyImage3", emptyImage3)
- cv2.waitKey (0)
- cv2.destroyAllWindows()
显示的图片如下所示
基于上面的安装就算是吧opencv+python全部安装成功了。但是很多的时候，也许我们还会想用别的图像处理库，像skimage，PIL等。这个时候就还需要继续安装这些图像处理的库了。这里我们将不在使用pip进行安装，而是另外一种高效的安装工具——anaconda，其官方链接为https://www.continuum.io/downloads。该工具的强大之处在于可以将python及其使用的一切库全部安装。简单的说，如果安装之前你的电脑没有安装过任何和Python相关的组件，anaconda会帮你安装所有你需要的一切。这里下载安装Python2.7 version即可。位数根据自己的计算机选择。
安装完成后cmd下面输入conda list，就会出现安装列表
然后在python命令行下，对上文提到的图像库进行测试。如下所示，证明安装成功。
同时，anaconda还会安装一个简单的python开发环境Spyder，下面我们对skimage库进行简单的测试。新建一个testio.py，程序如下，运行后就会在Console窗口显示图像。
- # -*- coding: utf-8 -*-
- from skimage import io
- img=io.imread('1.jpg')
- io.imshow(img)
为什么要使用这个软件来进行图像的显示呢。简单的说，cv的图像库有对于命令行的接口，所以在命令行下面可以显示图像，而skimage并没有针对cmd命令行的接口，所以，如果在cmd下面运行的话，可以看到运行通过，但是不会有图像的显示。如下所示
