opencv入门代码
（实用版）
1.OpenCV 简介 
2.OpenCV 的安装与使用 
3.OpenCV 的基本图像处理 
4.OpenCV 的进阶功能 
5.OpenCV 的应用领域
正文
1.OpenCV 简介
OpenCV，全称为 Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库。它可以用于图像处理、特征提取、目标检测以及机器学习等领域。OpenCV 具有丰富的功能，
可以帮助我们实现各种图像处理任务。
2.OpenCV 的安装与使用
要使用 OpenCV，首先需要在计算机上安装它。在 Ubuntu 系统中，可以使用以下命令进行安装：
``` 
sudo apt-get install python-opencv 
```
安装完成后，可以通过编写 Python 代码来使用 OpenCV。以下是一个简单的示例：
```python 
import cv2
img = cv2.imread("test.jpg") 
rectangle函数opencvcv2.imshow("Image", img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 
```
这段代码首先使用`cv2.imread()`函数加载一张图片，然后使用`cv2.imshow()`函数显示图片，最后使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口。
3.OpenCV 的基本图像处理
OpenCV 提供了丰富的图像处理功能，例如图像缩放、旋转、裁剪、滤波等。以下是一个简单的示例，展示如何使用 OpenCV 进行图像缩放：
```python 
import cv2
img = cv2.imread("test.jpg") 
resized = size(img, (0, 0), fx=2, fy=2) 
cv2.imshow("Resized Image", resized) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 
```
这段代码首先加载一张图片，然后使用`size()`函数进行图像缩放，最后显示缩放后的图片。
4.OpenCV 的进阶功能
除了基本的图像处理功能，OpenCV 还提供了许多高级功能，例如目标检测、目标跟踪、人脸识别等。以下是一个简单的示例，展示如何使用 OpenCV 进行人脸识别：
```python 
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_l") 
img = cv2.imread("test.jpg") 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces: 
    angle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow("Face Detection", img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 
```
这段代码首先加载一张图片，然后将图片转换为灰度图像。接下来，使用`face_cascade.detectMultiScale()`函数进行人脸识别，并在识别到的人脸周围绘制矩形框。
5.OpenCV 的应用领域
OpenCV 在许多领域都有广泛的应用，例如无人驾驶、人脸识别、医学影像处理等。借助 OpenCV，我们可以轻松地实现各种图像处理任务，从而提高工作效率和生活品质。
总之，OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，可以帮助我们实现各种图像处理任务。

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