没有专利的opencv-python 版本

所有 官方发布的 opencv-python 核心版本（无 contrib 扩展）都无专利风险——专利问题仅存在于 opencv-contrib-python 扩展模块中的少数算法（如早期 SIFT/SURF），且这些算法的专利已陆续过期（SIFT 2020 年过期，SURF 多数地区已过期）。

以下是 完全无专利风险、适配不同场景的 OpenCV 版本推荐，结合你的 Python 3.13.9（64位 Windows）场景优先推荐：

一、首选：Python 3.13 兼容的「无专利风险核心版」（无需 contrib）

直接安装 opencv-python 官方核心版（不含任何专利算法，仅保留基础功能，完全免费合规），支持 Python 3.13 的版本为 4.8.0.74 及以上，安装命令：

# 清华源加速，安装最新稳定版（自动匹配 Python 3.13）
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 版本特点：
  1. 无任何专利算法，商业/非商业使用均合规，遵循 BSD 协议（可免费用于商业产品，仅需保留版权声明）；
  2. 包含所有核心功能：图片读取/处理、视频读写、绘图、形态学操作、边缘检测（Canny）、阈值分割、轮廓检测等，满足 90%+ 开发场景；
  3. 适配 Python 3.13，安装简单，无兼容性报错。
• 验证：安装后执行 import cv2; print(cv2.__version__)，输出 4.8.x 或更高版本即成功。

二、需扩展功能（无专利）：选择「不含 nonfree 模块的 contrib 版」

如果需要 contrib 模块的扩展功能（如特征匹配、目标跟踪），但要规避专利，可安装 opencv-contrib-python-headless（无头版，无 GUI 依赖，且默认禁用 nonfree 专利模块），版本需与核心版一致：

# 先安装核心版，再安装配套 contrib 无头版（避免专利风险）
pip install opencv-python==4.10.0.84 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install opencv-contrib-python-headless==4.10.0.84 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 安全说明：
  • 该版本已移除所有专利算法（SIFT/SURF 等），仅保留开源免费的扩展功能（如 ORB、AKAZE 特征算法、KCF 跟踪器等）；
  • ORB/AKAZE 是 SIFT/SURF 的开源替代方案，无专利限制，功能相近且速度更快，完全满足图像匹配、特征提取需求。

三、历史版本（若需 3.4.x 无专利版）

如果因代码兼容性需使用 3.4.x 系列，且要无专利风险，需满足两个条件：

1. 降级 Python 到 3.9 及以下（3.4.x 最高支持 Python 3.9）；
2. 仅安装核心版（opencv-python），不安装 opencv-contrib-python（避免引入专利模块）：

# 降级 Python 3.9 后，安装 3.4.x 无专利核心版
pip install opencv-python==3.4.15.55 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 注意：3.4.x 核心版同样无专利风险，但仅支持 Python 3.4~3.9，无法在你的 Python 3.13 上使用。

四、无专利风险的核心功能清单（放心使用）

以下功能在所有官方 opencv-python 核心版中均无专利限制，可自由使用：

关键总结：

1. 对 Python 3.13 来说，最优选择是安装 opencv-python 4.8.x 及以上核心版（无专利、安装简单、功能全）；
2. 若需扩展功能，搭配 opencv-contrib-python-headless（无头版），避免引入专利模块；
3. 无需担心“专利绕过”，官方核心版本身无专利风险，仅需避开 opencv-contrib-python 的 nonfree 模块（或直接用无头版）。

如果你的场景需要特定功能（如特征提取、目标跟踪），可以告诉我具体需求，我帮你推荐对应的无专利 API 和代码示例～