读取图像

OpenCV API 文档

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多计算机视觉任务的功能，如图像处理、物体检测、特征提取等。以下是对 OpenCV API 的简要介绍。

安装

在开始使用 OpenCV API 之前，您需要先安装 OpenCV 库。您可以通过以下命令安装：

pip install opencv-python

快速入门

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 OpenCV API 读取、显示和保存图像：

import cv2


image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)

# 等待用户按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)

# 保存图像
cv2.imwrite('output_image.jpg', image)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

图像处理

OpenCV 提供了丰富的图像处理功能，包括：

• 滤波：如高斯模糊、中值滤波等。
• 边缘检测：如 Canny 边缘检测等。
• 形态学操作：如腐蚀、膨胀等。

例如，以下代码展示了如何使用高斯模糊进行图像滤波：

# 高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

物体检测

OpenCV 提供了多种物体检测算法，如 Haar 特征分类器、深度学习模型等。

例如，以下代码展示了如何使用 Haar 特征分类器进行人脸检测：

# 加载 Haar 特征分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 绘制人脸矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

扩展阅读

更多关于 OpenCV API 的信息，您可以访问以下链接：

• OpenCV 官方文档
• OpenCV Python 库

请注意，以上内容是根据您提供的路径 `/community/resources/documentation/opencv_api` 生成的，且不包含任何涉黄、涉政内容。