如何将Anaconda Python2与自行编译的OpenCV关联？缺失cv2.face模块

兄弟，我太懂你这种卡在关键模块缺失的焦虑了——人脸识别项目离了cv2.face真的寸步难行。你直接复制cv2.pyd的方式之所以丢了face模块，是因为这个模块属于OpenCV的扩展模块（在opencv_contrib里），而且你编译时没正确关联Anaconda的Python环境，也没开启扩展模块的编译开关。下面给你一步步来解决：

第一步：重新用CMake配置OpenCV（核心关键） #

1. 先准备对应版本的opencv_contrib：
   你必须下载和你当前编译的OpenCV完全同版本的opencv_contrib源码（比如OpenCV是3.4.10，就下3.4.10的contrib），版本不匹配会直接编译失败。

2. 打开CMake，配置基础路径：

   • 把Where is the source code指向你OpenCV的源码根目录
   • 把Where to build the binaries指向一个空的编译输出目录（别和源码混在一起）

3. 关联Anaconda Python2环境：
   点击Configure，选你用的Visual Studio版本和对应平台（x86/x64，必须和你的Anaconda Python2一致，比如Anaconda是64位就选x64）。配置完成后，找到以下Python2相关的变量，手动改成Anaconda的路径：

   • PYTHON2_EXECUTABLE：指向Anaconda安装目录下的python.exe（比如C:\Anaconda2\python.exe）
   • PYTHON2_INCLUDE_DIR：指向Anaconda的include文件夹（C:\Anaconda2\include）
   • PYTHON2_LIBRARY：指向Anaconda的libs文件夹里的python27.lib（C:\Anaconda2\libs\python27.lib）
   • PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS：这个CMake会自动识别，如果没识别到，手动指向C:\Anaconda2\Lib\site-packages\numpy\core\include

4. 开启扩展模块和face模块编译：

   • 找到OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，设置为你下载的opencv_contrib目录下的modules文件夹（比如D:\opencv_contrib-3.4.10\modules）
   • 找到BUILD_opencv_face选项，确保它被勾选上（如果没看到，先点一下Configure刷新）
   • 还要确保BUILD_opencv_python2是勾选状态，这是编译Python2绑定的关键

5. 完成CMake配置：
   反复点击Configure，直到所有红色条目都消失，然后点击Generate生成Visual Studio的工程文件。

第二步：用Visual Studio重新编译并安装 #

1. 打开CMake生成的.sln工程文件，选择Release模式（Debug模式的pyd在Python环境里大概率跑不起来），然后右键点击INSTALL目标，选择Build。
2. 编译完成后，CMake会自动把编译好的cv2.pyd以及face模块的相关文件，复制到你的Anaconda Python2的site-packages目录下，不需要你手动复制了。

第三步：验证模块是否正常 #

打开Anaconda的Python2终端，输入以下命令：

import cv2
print(dir(cv2.face))

如果能输出一堆face模块的函数（比如createLBPHFaceRecognizer之类的），就说明成功了！

额外注意点 #

• 如果你之前手动复制过cv2.pyd到Anaconda的site-packages，一定要先删掉，避免和新编译的文件冲突。
• 编译过程中如果遇到报错，大概率是opencv_contrib版本不对，或者CMake里的路径配置有误，仔细检查一遍变量就行。
• 确保Anaconda的Python2环境是激活状态的（虽然编译时是直接指定路径，但激活环境后验证更准确）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martian