當你 pip install opencv-python 或 pip install opencv-contrib-python 時，命令行停在 Building wheel for opencv-python (PEP 517) ... - 似乎卡住了。其實，這並非程序假死，而是 OpenCV 這個龐大的 C++ library 在進行 compile，這個過程非常耗時。

為何安裝過程如此漫長？

這是因為 OpenCV 是一個龐大的 C++ library。pip 正在從源代碼 compile 並 build Python wheel 包。compile 這種大型 C++ library 會大量消耗 CPU 和時間。

所以不如喝杯咖啡去，通常回來就裝好了。。
我就是直接下班了，第二天來了就搞定了

實際安裝耗時參考

實際耗時多久？這取決於 CPU 性能和環境：

• 現代 CPU： 通常需 10+ minutes。
• 老舊 CPU： 可能超過 20min。
• Raspberry Pi： 需長達 2 hours。

• Docker Container 環境下測試（compile from sources）：

  • Mac Studio (Apple M2 Max) 耗時約 1400 seconds (23分鐘)。
  • CentOS Linux server 耗時約 3100 seconds (51分鐘)。

如何應對漫長等待？實用技巧助你掌握進度！

雖然 compile 時間無法縮短，但你可以通過以下方法優化體驗：

1. 優化方案一：升級 pip，嘗試安裝預編譯的 wheel 包。
   pip install --upgrade pip。新的 pip 版本支持 manylinux2014 pre-built wheels，可避免本地 compile，顯著加快安裝。
2. 優化方案二：保持耐心。
   如果升級 pip 後仍然在 build，説明可能沒有找到合適的 pre-built wheel。請耐心等待，它不會無限期運行。
3. 優化方案三：使用詳細輸出模式，查看進度。
   通過 pip install opencv-python -v 或 pip install opencv-python -vvv，pip 會顯示 compile 過程的詳細日誌，讓你瞭解程序正在工作。這不加速安裝，但提供進度反饋。

總結

下次當你安裝 opencv-python 遇到長時間等待時，請記住：它沒有卡死，它只是在進行一項耗時巨大的 compile 工作。

• 首先嚐試升級你的 pip。
• 耐心等待，或使用 -v 參數查看進度。

OpenCV 的功能強大，值得這份耐心。