本文是为了做模式识别作业-特征描述子识别SIFT算法实验诞生的，上半部分，下半部分见博客。
前提：安装好Opencv3.3，配置好其环境变量。
环境变量配置：环境变量Path-添加…opencv3.3/bin的路径。
module 'cv2' has no attribute 'SIFT'
如果嫌麻烦，可以安装opencv2系列，因为SIFT的库在opencv3中被移植到opencv_contrib了。
第一步：安装Python2.7。
下载地址：Python
为什么不装Python3？因为1、Python3对于opencv的许多库不兼容。2、大部分网上的学习资源用的都是Python2。
Python是否安装好检测：cmd-输入python -V
第二步：安装PythonCharm
下载地址：PythonCharm
这个是编译器，你也可以选择其他。
见https://blog.csdn.net/liang19890820/article/details/51069097-
推荐 10 款最好的 Python IDE。
Pycharm需要激活，推荐激活码激活，可用的激活码可以自行搜索。
第三步：安装Anaconda2。
下载地址：Anaconda
为什么是Anaconda2？因为是Python2，哈哈。
第四步：打开PythonCharm，新建工程。
上左角，File-New project-PurePython-……常规操作。
接着是最关键的设置解析器部分。
打开file-setting。
注意ProjectInterpreter,将其改成如图所示的Anaconda路径。
怎么改呢？选择路径一旁的下箭头是没用的，要点击最右侧的齿轮按钮，跳出Add……和Show all，（不好截图，就不截图了）。
两个都可以，将其路径改成Anaconda的Python.exe就可以了。
此时，需要等待片刻，页面最下面会出现加载updata的进度条。
第四步：测试我们的程序
测试代码（重点是import cv2 as cv 一句不报错哦）
import cv2 as cv
grayImg = cv.imread('06.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
cv.imwrite('myGray.jpg', grayImg)
结果显示：
将05.jpg变为灰度图。
当当当，配置好啦。