一、环境是Windows下，python3.5，openCv选择opencv_python‑3.3.1+contrib‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl （一定要选择cp35的，电脑64位就选择64的）
openCv下载地址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
（其他方法可以下载openCv到本地，将opencv里的cv2.pyd拷贝到pythonLibsite-package文件夹后。但是我这样操作后还是存在同样的问题。尝试了各种办法均以失败告终。
后来了解到可能是python和opencv版本不兼容的问题，于是删除了opencv文件，下载了对应于python3.5的opencv。我的python是3.5.3所以opencv对应选择cp35的版本 opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl（这里需要注意如果python安装的是32位的版本那么opencv也应该选择32位的版本，否则opencv会安装失败）。
把下载好的.whl拷贝到pythonLibsite-packages文件夹。开始菜单cmd进入命令窗口然后使用pip进行安装，安装命令为：pip install opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m- win_amd64.whl安装成功后，问题解决。）
二、openCv小试牛刀（附赠openCv教程）
1显示图片（两种方式，一种用matplotlib,一种用openCv）
2.调用摄像头识别人脸
运用的技术有opencv（摄像头、图片处理），numpy（图片数字化），os（文件的操作和处理），keras（构建神经网络进行图像识别）。
1读取图片、视频
2灰度转换：灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低
3画图
4显示图像
5获取人脸识别训练数据
6探测人脸
1 import numpy as np 2 import cv2 3 import sys 4 5 def CatVideo(): 6 cv2.namedWindow("shibie") 7 #1调用摄像头 8 cap=cv2.VideoCapture(0) 9 #2人脸识别器分类器 Train.xml可以自行下载，也可以去我git下载，地址稍后发布 10 classfier=cv2.CascadeClassifier("Train.xml") 11 color=(0,255,0) 12 while cap.isOpened(): 13 ok,frame=cap.read() 14 if not ok: 15 break 16 #3灰度转换 17 grey=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 18 #4人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数 19 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32)) 20 if len(faceRects) > 0: #大于0则检测到人脸 21 print("测试1") 22 for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸 23 x, y, w, h = faceRect #5画图 24 cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 3) 25 cv2.imshow("shibie",frame) 26 print("ceshi2") 27 if cv2.waitKey(10)&0xFF==ord('q'): 28 break 29 30 cap.release() 31 cv2.destroyAllWindows() 32 33 34 35 CatVideo()
git地址：https://github.com/chaoyuebeijita/face.git