如何在 Apple Silicon 上安裝 OpenCV 4.5.3 與 TensorFlow 2.5 給 Python 用？

我來證明 Apple Silicon 現在也可以煉丹了！

下圖是筆者在 Apple Silicon 上跑起了 OpenCV 4.5.3 與 TensorFlow 2.5.0。

在朋友推坑之下，筆者入手了 Apple Silicon (以下簡稱M1) MacBook。

這兩天做完相容性驗證之後，準備把舊的 Intel MacBook 賣掉。

（好尷尬啊，台灣人沒有中國大陸身份證，不知道 Apple 會怎麼處理？）

相容性驗證有哪些項目？主要驗證我常用的 OpenCV、scikit、numpy、TensorFlow 等套件如何安裝？能不能正常跑？

經過大量苦逼無聊的工作後，發現目前還是不能常規無痛安裝，必須以 workaround 的手段安裝。

坑有哪些？

目前網上充斥各種過時、有錯誤的野生安裝方法。
就算最多人參考的國外大神帖子，也有過時或出錯的地方，造成安裝完全失敗。

經過我徹夜摸索後，修正國外大神帖子中部分問題，終於跑通一套可以正確安裝 OpenCV 當下最新版（4.5.3）與 TensorFlow 2.5.0（僅限 Apple 分支）的流程。

以從頭乾淨安裝來說，目前各種 Python 的數據科學 package 幾乎只能走 conda 安裝，疑似還是要依賴 Rostta2？這部分我就不懂，有請熟悉編譯器或虛擬機器的大神補充。

Step 0: 安裝 Xcode 與 brew

這步驟我覺得對 macOS 上的開發者來說是必備且熟練了，所以懶得寫。

記得 brew 要安裝 Apple Silicon 用的版本。

1 2	$ which brew /opt/homebrew/bin/brew

Apple Silicon 用的 brew 版本，路徑是 opt 開頭的。

Step 1: 安裝 Conda

這個連結，下載並執行：

https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

這裡就會包含有針對 Apple Silicon 最佳化的 Python 3.9，也一併安裝。

我沒有要做環境隔離，所以直接 conda activate 進入到名為 base 的 conda env。

你嘗試下圖的指令，看是不是跟我一樣？

這代表成功切換虛擬環境，並用上 Python 3.9

Step 2: 安裝 Numpy（in tensorflow-deps）

小心有坑！

按照國外大神提供的步驟，在這一步就出錯，走不下去，原因是內容有些過時了。

你照做就會看到以下的錯誤：

1
2
3

$ (base) ➜ pip install --upgrade --no-dependencies --force numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

ERROR: numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl is not a supported wheel on this platform.

原因：這個 numpy 包的「cp38」代表是給 Python 3.8，版本號多或少一點都不行！可是最多也只出到 3.8，但指定的 conda 環境已經變成 Python 3.9，而且為了 M1 優化也是從 Python 3.9 開始，所以這邊就衝突了。那這個坑怎麼辦呢？

我已出坑

不論只安裝 OpenCV 與 TensorFlow 其中哪一個，這一步都是必要的前置步驟。

這邊直接安裝 Apple 官方提供的 tensorflow-deps，會聯同 numpy 一起搞定。上面單獨安裝一個 .whl 的步驟就不用了。

conda install -c apple tensorflow-deps

安裝完以後測試看看，有 numpy 版本號出現就是可以了。

python -c "import numpy as np;print(np.__version__)"

Step 3: 編譯 OpenCV

通常說到編譯，就會想到等很久。還好我們用的是 Apple Silicon，所以這次很快，我記得開始編譯之後就去洗澡，洗完出來剛好完成。

在家目錄下載 OpenCV 與他的延伸套件、解壓縮、進入編譯資料夾。

mkdir /Library/OpenCV && cd /Library/OpenCV
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.3.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.3.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
mv opencv.zip opencv_contrib.zip ~/Downloads
cd opencv-4.5.3
mkdir build && cd build

然後 cmake

小心有坑！

外國大神提供的指令這邊有錯，照做會得到這個錯誤。

1 2	Make Error: The source directory "/Library/OpenCV/opencv-4.5.3/_" does not exist. Specify --help for usage, or press the help button on the CMake GUI.

我已出坑

我撞牆多次後，已經為大家修正。

首先在 conda 環境下輸入 which python，得到以下結果：

1 2	(base) ➜ ~ which python /Users/lky/miniforge3/bin/python

然後把輸出的路徑放到以下 cmake 指令中，PYTHON3_EXECUTABLE 後面那串

cmake \
  -DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=arm64 \
  -DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64 \
  -DWITH_OPENJPEG=OFF \
  -DWITH_IPP=OFF \
  -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
  -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
  -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/Library/OpenCV/opencv_contrib-4.5.3/modules \
  -D PYTHON3_EXECUTABLE=<替換成 which python 給你的輸出> \
  -D BUILD_opencv_python2=OFF \
  -D BUILD_opencv_python3=ON \
  -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
  -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
  -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
  -D BUILD_EXAMPLES=ON ../

接著輸入 make -j8，這就是編譯的步驟。

j8 就是用八個核心，目前能買到的 Apple Silicon 都是八個核心，所以也沒有改多的空間了。

給大家看看我編譯的過程：

編譯完成後，執行 sudo make install，這一步就算完成了。

Step 4: 連結 OpenCV

將 macOS 上的 OpenCV 4 符號鏈接到虛擬環境 site-packages

輸入 mdfind cv2.cpython 應該能看到這兩行以「.so」結尾的路徑，其他的路徑不管他

(base) ➜  ~ mdfind cv2.cpython
/Library/OpenCV/opencv-4.5.3/build/lib/python3/cv2.cpython-39-darwin.so
/usr/local/lib/python3.9/site-packages/cv2/python-3.9/cv2.cpython-39-darwin.so
...(其他的路徑不管他)...

我們要在虛擬環境的 site-packages 中產生一個假的「cv2.so」，實際上是連結到剛才編譯出來的那個「cv2.cpython-39-darwin.so」

1 2	cd /Users/<你的使用者名稱>/miniforge3/lib/python3.9/site-packages ln -s /Library/OpenCV/opencv-4.5.3/build/lib/python3/cv2.cpython-39-darwin.so cv2.so

這一步做完，OpenCV 應該就安裝到 Python 能用了。來測試一下：

1 2	conda activate python -c "import cv2 as cv;print(cv.__version__)"

結果應該要出現「4.5.3」。

Step 5: 安裝 TensorFlow

1 2	conda activate python -m pip install tensorflow-macos

這一步做完，TensorFlow 應該就安裝到 Python 能用了。來測試一下：

1 2	conda activate python -c "import tensorflow as tf;print(tf.__version__);print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

結果應該要出現「2.5.0」還有以下隨機內容的 Tensor：

1	tf.Tensor(-48.841095, shape=(), dtype=float32)

到這裡，以下這些套件就安裝完成：

針對 Apple Silicon 最佳化的 Python 3.9
OpenCV 4.5.3
TensorFlow 2.5.0

另外這些常用的 package 都這樣安裝：

conda install matplotlib
conda install scikit-image
conda install scikit-learn
conda install pandas

以後使用之前，都必須要先 conda activate 進入虛擬環境，這是目前還有一點不完美的地方。

參考資料

國外大神 https://sayak.dev/install-opencv-m1/
Apple 官方的 TensorFlow 插件 https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/