如何让pip识别已通过源码编译安装的OpenCV？

我之前也遇到过一模一样的问题——源码编译带CUDA的OpenCV后Python能正常导入使用，但pip死活不认它，导致安装其他依赖包时总是自动下载安装另一个OpenCV版本，搞得环境乱糟糟的。下面是几个亲测有效的解决办法：

核心原因 #

pip是通过Pythonsite-packages目录里的.dist-info或.egg-info文件夹来识别已安装包的，而源码编译安装的OpenCV不会自动生成这些标识目录，所以pip根本不知道它已经存在于环境中。

解决办法 #

方法1：手动创建pip识别的包信息目录（推荐） #

这个方法能让pip永久识别到你的OpenCV版本，一劳永逸：

1. 先找到你的Python环境的site-packages路径：
   打开Python交互环境执行：

   import site
   print(site.getsitepackages())
   

   你会得到类似['/usr/local/lib/python3.7/site-packages']的路径，把它记下来。
2. 进入这个目录，创建对应版本的.dist-info文件夹：
   比如你的OpenCV是4.3.0版本，就执行：

   cd /usr/local/lib/python3.7/site-packages
   mkdir opencv-python-4.3.0.dist-info
   

3. 在这个文件夹里创建METADATA文件，写入基础的包信息：

   cat > opencv-python-4.3.0.dist-info/METADATA << EOF
   Metadata-Version: 2.1
   Name: opencv-python
   Version: 4.3.0
   Summary: OpenCV Python bindings
   Home-page: https://opencv.org/
   Author: OpenCV team
   License: BSD
   Description: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open source computer vision and machine learning software library.
   EOF
   

   做完这步再跑pip list，你就能看到opencv-python出现在列表里了，后续安装依赖时pip会直接跳过它。

方法2：临时跳过依赖安装 #

如果只是应付这次的requirements.txt安装，可以用--no-deps参数让pip不自动安装任何依赖：

pip install --no-deps -r requirements.txt

不过要注意，这个参数会跳过所有依赖的安装，所以如果你的其他包还有别的依赖项，得手动去安装这些依赖，适合依赖关系比较简单的场景。

方法3：修改requirements.txt #

在你的requirements.txt里添加一行：

opencv-python==4.3.0

配合方法1使用的话，pip会检测到这个版本已经安装，就不会再下载新的了。如果没做方法1，这行还是会触发新的安装，所以这个方法要和方法1搭配使用才有效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tanja Bayer