Numpy 无法找到cv模块的解决方法

在Python的科学计算领域，Numpy是最为常用的数学库之一，它可以帮助开发者高效地操作数组、矩阵、线性代数等相关计算。然而，在使用Numpy操作图像时，有时会出现错误提示“ModuleNotFoundError: No module named ‘cv’”，这是因为在Python3中，cv2模块已经被重新命名为cv，但是Numpy中的一些函数仍未更新，导致无法找到cv模块。那么应该如何解决这个问题呢？

阅读更多：Numpy 教程

解决方法一：安装OpenCV-Python

一种方法是安装OpenCV-Python，这是一个基于OpenCV的Python扩展程序，它提供了大量的计算机视觉功能，可以帮助我们更好地处理以图像为主的相关问题，并且它也包含了cv模块。我们可以使用pip命令来安装OpenCV-Python：

pip install opencv-python

对于某些特定的操作系统或者Python环境，可能还需要安装其他额外的依赖包，这些可以在安装OpenCV-Python时根据提示进行安装。

安装完成后，在Python中使用import cv2即可调用OpenCV-Python中的cv模块。

解决方法二：手动修改Numpy源代码

另一种方法是手动修改Numpy源代码中相关的函数，将其中的“cv”替换为“cv2”，这样就可以让Numpy正确地找到相关的模块了。我们可以按如下步骤操作：

打开numpy/core/src/multiarray/multiarraymodule.c文件。
查找需要修改的函数名称（如多数情况下会出现错误的函数是PyArray_AsCvArray）。
找到函数中的“cv”并将其替换为“cv2”。

修改后的代码示例：

static int
PyArray_AsCvArray(PyObject **op, CvArr **arr, CvMat **mat)
{
    CvMat *stub = NULL;
    PyObject *tmp;
    PyArrayObject *op1;
    int typenum, nd, i, ismat=0, temp;
    int64_t sz=1;
    npy_intp dims[NPY_MAXDIMS];

    if (!PyArray_Check(*op)) {
        tmp = PyArray_FROM_O(*op);
        if (tmp == NULL) {
            goto fail;
        }
        *op = tmp;
    }
    op1 = (PyArrayObject *) *op;
    nd = PyArray_NDIM(op1);
#if defined(NPY_PY3K)
    if (PyArray_DESCR(op1)->type_num == NPY_UNICODE) {
#else
    if (PyArray_DESCR(op1)->type_num == PyArray_UNICODE) {
#endif
        if (nd == 3 && (PyArray_DIM(op1,0) == 1 || PyArray_DIM(op1,2) == 1)) {
            /*  Allow string to be Mat(row,col,CV_8U) */
            /*  or Mat(1,row,CV_USRTYPE)                        */
            Py_UCS4 *s;
            nd = 2;
            if (PyArray_DIM(op1,0) == 1) {
                dims[0] = PyArray_DIM(op1,1);
                dims[1] = PyArray_DIM(op1,2);
            } else {
                dims[0] = PyArray_DIM(op1,0);
                dims[1] = PyArray_DIM(op1,1);
            }
            typenum = PyArray_DESCR(op1)->type_num;
            *mat = cvCreateMatHeader(dims[0], dims[1], typenum);
            *arr = (CvArr*)*mat;
            if (*mat == NULL) {
                goto fail;
            }
            Py_INCREF(op1);
            cvSetData(*arr, op1->data,
                PyArray_STRIDES(op1)[0] == sizeof(Py_UCS4) ?
                PyArray_STRIDES(op1)[1]:
                PyArray_STRIDES(op1)[0]);
            if (_check_scalarCvMat(*arr)) {
            Py_XDECREF(op1);
            return 1;
        } else {
            goto fail;
        }
    }

    /* If there's CvMat object attached to the PyArray */
    tmp = PyArray_FindAttrString(op1, "__opencv_gpu__");
    if (tmp) {
        ismat = PyObject_IsTrue(tmp);
        Py_DECREF(tmp);
        if (ismat < 0) {
            goto fail;
        }
    }

    for (i=0; i<nd; i++) {
        dims[i] = PyArray_DIM(op1,i);
        sz *= dims[i];
    }

    *arr = NULL;
    if (sz > INT_MAX)
         goto fail;
    for (i=0; masking_table[i].size != -1 ; ++i) {
        if (PyArray_DESCR(op1)->type_num == masking_table[i].type_num &&
            sz == masking_table[i].size) {
            temp = cvGetElemSize(masking_table[i].type);
            *arr = cvCreateMatHeader(dims[0], dims[1], masking_table[i].type);
            *mat = (CvMat*)*arr;
            if (*arr == NULL) {
                goto fail;
            }
            cvSetData(*arr, op1->data, PyArray_STRIDES(op1)[0]);
            /*
             * if we have a mask, create a stub header, to check compatibility,
             * and then set the mask data.
             */
            if (masking_table[i].ch == 'z' && nd == 2) {
                int dim[2]={dims[0],dims[1]};
                int flags = normalization_dimension_flags(&dim[0],op1,1);
                stub = cvCreateMatNDHeader(2, dim, masking_table[i].type);
                if (stub == NULL) {
                    goto fail;
                }
                cvSetData(stub, NULL, PyArray_STRIDES(op1)[0]);
                cvSetData(*arr, NULL, PyArray_STRIDES(op1)[0]);
                cvSetData(stub, op1->data, PyArray_STRIDES(op1)[0]);
                cvSetData(*arr, op1->data, PyArray_STRIDES(op1)[0]);
                if (arr) {
                    if (ismat) {
                        CvMat_ *m = (CvMat_*)arr;
                        m->hdr_refcount = Py_REFCNT(op1);
                        Py_INCREF(op1);
                    }
                    Py_INCREF(op1);
                }
            }
            break;
        }
    }
    if (*arr == NULL) {
        PyErr_Format(PyExc_TypeError,
                     "Unable to create array from %R\n" \
                     "shape=%S, type=%s",
                     op1,
                     PyArray_DIMS(op1),
                     PyArray_DESCR(op1)->typeobj->tp_name);
        goto fail;
    }

    if (!(*mat)) {
        assert(0);
    }

    Py_XDECREF(op1);
    return 1;

fail:
    Py_XDECREF(op1);
    *arr = NULL;
    *mat = NULL;
    return 0;
}

修改完成后，重新编译Numpy即可。