Opencv3.1 & Opencv3.2
第一種方式（適用于Linux）：
一、準備工作
1、倉庫的更新：
sudo apt-get update
2、python必要的插件（-y指的是安裝默認選擇yes，下同）：
sudo apt-get install python3-setuptools python3-dev -y
3、安裝pip（我們需要pip來安裝numpy以及matplotlib）
sudo easy_install3 pip
如果電腦同時存在python2和3且只想安裝numpy和matplotlib在python3下的話或者安裝pip3
sudo apt-get install python3-pip
4、更新pip（有的包不更新pip會安裝失敗）
pip install --upgrade pip
5、安裝numpy
sudo pip install numpy
6、安裝matplotlib
sudo pip install matplotlib
7、安裝build-essential（它的作用是提供編譯程序必須軟件包的列表信息）
sudo apt-get install build-essential -y
8、安裝其它所需的包
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y
二、下載opencv以及opencv_contrib
1、可以去https://github.com/opencv下載你需要的版本的opencv和與opencv版本對應(yīng)的opencv_contrib
三、安裝opencv以及opencv_contrib
1、將下載的兩個zip文件分別解壓
2、進入到opencv-3.1.0文件夾中，建立build文件夾并進入該文件夾
mkdir build && cd build
3、在build目錄下執(zhí)行如下指令（如果是3.2版本路徑名記得修改）
opencv-3.1.0/build$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.1.0/modules PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5 PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include ..
其中，CMAKE_BUILD_TYPE=Release指發(fā)行版，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=指額外組件，這里指定opencv_contrib，最后的..指的是opencv_source目錄，這里就是上一級目錄。
4、編譯以及安裝（build目錄下）
make -j7 && sudo make install
-j7指的是7個線程運行，如果多線程失敗，那就只使用make。
5、測試
命令行輸入：python3
然后：
import cv2
不報錯則opencv安裝成功。
surf =cv2.xfeatures2d.SURF_create()
不報錯則opencv_contrib安裝成功。
四、參考文獻
1、http://www.cnblogs.com/asmer-stone/p/5089764.html
2、http://www.linuxdiyf.com/linux/21716.html
第二種方式：
使用conda安裝opencv更為方便（推薦miniconda），只要以下命令，這在Linux底下非常方便：
conda install -c menpo opencv3=3.2.0
第三種方式（Windows）：
只需在這里（這個鏈接里有很多win下的庫文件）下載對應(yīng)版本的whl文件，如opencv3.2：
3.2版本還有集成了contrib模塊的whl文件。
將想要的whl文件放入進入安裝目錄下的Lib\site-packages子目錄，在該目錄使用pip安裝即可。
pip install 你的包名
如果報錯，可能需要給pip升級：
pip install --upgrade pip
第四種方式（樹莓派）：
見鏈接：http://www.lxweimin.com/p/998524629455
