啟動jupyter notebook可以直接開啟anaconda navigator，點選launch，更為簡便的方法是開啟anaconda prompt，輸入jupyter notebook

jupyter notebook啟動後，其工作目錄只能位於起始目錄和起始目錄的子目錄，無法訪問其他的目錄，所以設定一個合適的啟動目錄會帶來很多便利，預設的起始目錄為：C:\Users\XXX（XXX為當前使用者），修改起始工作目錄有多種方法，最簡單的是開啟Windows的命令列cmd，在cmd中輸入：jupyter notebook --generate-config，然後會在C:\Users\XXX\.jupyter（XXX為當前使用者名稱）資料夾中生成jupyter_notebook_config.py檔案

開啟檔案（此處用sublime text），定位到## The directory to use for notebooks and kernels.這一行，把下一行的程式碼的井號鍵#刪除，引號內部填寫自己設定的jupyter notebook的工作目錄，然後儲存，注意：設定的起始目錄需要提前建立，否則jupyter notebook會因為找不到起始目錄而閃退

開啟anaconda prompt，輸入conda env list，可以看到目前已有的虛擬環境（virtual env），最左邊的<>內的標識即為當前所處的環境，預設的環境為base，list中的星號鍵*也是相應的標識

如果想在虛擬環境中安裝OpenCV，首先建立虛擬環境：conda create --name opencv python=3.5（opencv用下劃線標註，表示這是使用者自定義的名字，Python版本可以自己定義，關於版本相容性的問題，我個人只能確定Python3.5.X下OpenCV3.4.X版本能夠正常執行），然後一直繼續就可以了。

建立成功後啟用虛擬環境：activate opencv

更多關於如何建立、啟用、退出、銷燬虛擬環境的資訊，參考anaconda官方文件 Managing environments

如果不需要將OpenCV單獨安裝在一個虛擬環境（virtual env）裡面，可直接在base環境裡面安裝，但如果base中Python版本為Python2，建議單獨開一個Python3的虛擬環境（Python3.5）

安裝OpenCV：conda install opencv，然後一路繼續（最終我個人記得成功安裝的解決方案非常簡單，主要是各種環境配置比較麻煩，如果行不通試一試底部的參考連線）

在命令列中直接進入Python，import cv2引入opencv庫，然後檢視版本，opencv已經成功安裝

然後從opencv的虛擬環境中啟動jupyter notebook

新建一個Python3，選擇一個cell，import cv2，沒有報錯即為正確安裝，同時可import os，通過os.sys.path檢視當前的環境路徑，圖中顯示執行在名為opencv的虛擬環境中

一定要注意的問題是，在虛擬環境中啟動jupyter notebook，實際的工作環境仍為base環境，所以在命令列中import cv2，顯示正常，但是開啟jupyter notebook後無法正常import，所以需要在虛擬環境中單獨下載jupyter notebook後，再從命令列啟動jupyter notebook，下載：conda install jupyter notebook

由於下載的時候安裝了不同來源的多個opencv，所以即使在import時沒有產生矛盾，但是opencv的實際執行版本需要手動驗證：cv2.__version__，如果不符合自己的需要的版本，比如opencv3.4.3中不包含SIFT以及SURF演算法，需要通過在conda prompt中檢視當前下載的opencv的庫，檢視是否有3.4.3版本的opencv，存在的話手動移除：conda uninstall XXX（XXX是對應的package名字）

再次檢視版本，即為所需的3.4.2版本

額外的參考連結