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🌐系列专栏：python-opencv快速入门
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前言

opencv是计算机视觉中最受欢迎的库，可以在python中使用。OpenCV库是2500多种优化算法的组合，可用于检测和识别不同的人脸，实时识别图像中的对象，使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类，跟踪摄像机的运动，跟踪运动对象（例如汽车，人等），实时计数对象，缝合图像来产生高分辨率图像，从图像数据库中查找相似的图像，从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提高图像质量，跟踪眼睛的运动，跟踪脸部等。

安装opencv

控制台输入以下命令即可：

pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple

导入模块

import cv2 as cv 

1.读取图片（imread,imshow）

imread-获取图像路径
imshow-显示图像，其中face为显示的图像的名称
waitkey-设置等待时间，单位无为毫秒，1000ms=1s，设置为0则永久显示。
destroryAllwindows-清理内存

# 导入模块
import cv2 as cv
# 读取图像
img =cv.imread('./facefile/face1.png')
# 显示图片
cv.imshow('face',img)
# 显示时间
cv.waitKey(0)
# 清理内存
cv.destroyAllWindows()

运行结果：

2.灰度转换(cvtColor)

cvtColor-转换图片颜色，cv.COLOR_xxxxx参数可以将图片转换为多种颜色，这里选择灰色处理。

# 读取图像
img =cv.imread('./facefile/face1.png')
# 灰度处理
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 保存灰度图片
cv.imwrite('./facefile/gray_face1.jpg',gray_img)
# 显示灰度图片
cv.imshow('grayface',gray_img)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行结果：

3.尺寸修改(resize)

resize-修改图片尺寸，dsize参数设置图片大小（宽高）
img.shape-显示图片尺寸（高宽）

# 导入模块
import cv2 as cv
# 读取图像
img =cv.imread('./facefile/face1.png')
# 灰度处理
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 保存灰度图片
cv.imwrite('./facefile/gray_face1.jpg',gray_img)

# 修改尺寸大小
resize_grayimg = cv.resize(gray_img,dsize=(400,300)) #宽高

# 显示图片大小
print('BeforeSize:',gray_img.shape)
print('AfterSize:',resize_grayimg.shape)

# 显示灰度图片
cv.imshow('grayface',resize_grayimg)
# 显示原图
cv.imshow('face',gray_img)

# 按空格显示结束
while True:
    if ord(' ') == cv.waitKey(0):
        break
cv.destroyAllWindows()

运行结果：

4.矩形，圆形形绘制(rectangle,circle)

rectangle- 绘制矩形，color参数设置颜色（B,G,R），thickness参数设置边框宽度。
circle- 绘制圆形，center参数设置圆心，radius参数设置半径。

import cv2 as cv

gray_img = cv.imread('./facefile/gray_face1.jpg')

# 设置尺寸
gray_resizeimg = cv.resize(gray_img,dsize=(350,400))

# 设置坐标
x,y,w,h = (130,130,100,110)
# 绘制矩形
cv.rectangle(gray_resizeimg,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=1)
# 绘制圆形
cv.circle(gray_resizeimg,center=(x+w//2,y+h//2),radius=60,color=(255,0,0),thickness=2)

cv.imshow('resizeimg',gray_resizeimg)

while True:
    if ord(' ') == cv.waitKey(0):
        break
cv.destroyAllWindows()

运行结果：

结语

这篇文章主要带大家了解并使用opencv读取图片并对图片进行修改以及在人脸上画框，这对后续的人脸检测都有着极大的用处，那么大家学会了吗?后续更新人脸检测！！
关注我咱们下期再见！！

转载自CSDN-专业IT技术社区

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