1. 安装python3.6.4
首先，我们需要安装python3.6.4版本，可以从官方网站上下载对应的安装包进行安装。在安装过程中，需要注意选择正确的操作系统和位数的安装包，然后按照安装向导进行安装即可。
2. 安装opencv3.4.2
2.1 准备工作
在安装opencv之前，需要先确保系统中已经安装了一些必要的依赖库。
我们可以使用以下命令来安装这些依赖库：
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
2.2 下载opencv源码
接下来，我们需要下载opencv的源码。我们可以在opencv的官方GitHub仓库上获取源码：
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 3.4.2
2.3 编译安装opencv
在源码目录中，执行以下命令进行编译安装：
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8
sudo make install
执行完上述命令后，opencv将会被编译并安装在系统中。
2.4 配置环境变量
为了能够在Python中使用opencv库，我们还需要配置一些环境变量。
编辑. bashrc文件：
nano ~/.bashrc
在文件的末尾添加以下内容：
export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.6/site-packages:$PYTHONPATH
保存文件并执行以下命令使其生效：
source ~/.bashrc
3. 使用opencv
现在，我们可以在Python中使用opencv库进行图像处理和计算机视觉任务了。
例如，我们可以使用以下代码读取一张图片并显示：
import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图片
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上述代码中，我们首先使用cv2.imread函数读取一张图片，并将其存储在变量image中。然后使用cv2.imshow函数显示图片，cv2.waitKey(0)用于等待用户按下任意键退出显示，最后使用cv2.destroyAllWindows函数关闭所有显示窗口。
除了读取和显示图片，opencv还提供了许多其他功能，如图像处理、图像分割、特征提取等等。
4. 总结
本文介绍了如何在python3.6.4上安装opencv3.4.2版本，并使用opencv进行图像处理。
首先，我们安装了python3.6.4，然后通过安装一些必要的依赖库来准备工作。接着，我们下载了opencv的源码并进行了编译安装。最后，我们配置了一些环境变量，并使用了一段示例代码来展示opencv的基本使用方法。
通过本文的描述，你应该能够成功地安装和使用opencv库。希望本文能对你有所帮助！