在python3.5中使用OpenCV的实例讲解.pdf

使用 OpenCV 在 Python 3.5 中实现人脸识别 OpenCV 是一个基于 BSD 许可的开源计算机视觉库，主要用于图像和视频处理、特征检测、对象识别等领域。在 Python 3.5 中使用 OpenCV 需要安装对应的包，下面是使用 OpenCV 在 Python 3.5 中实现人脸识别的实例讲解。 需要安装 OpenCV 的 Python 包，使用 pip 安装 opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl 文件，这个文件包含了 contrib 扩展包，用于支持一些特殊的函数。安装完成后，需要确保已经安装了 numpy 库，因为 OpenCV 依赖于 numpy。 在 Python 3.5 中使用 OpenCV 需要 import cv2 模块，然后使用 cv2.imread 函数读取图像，cv2.imshow 函数显示图像，cv2.waitKey 函数等待用户输入，cv2.destroyAllWindows 函数关闭所有窗口。下面是一个简单的示例代码： ``` import cv2 img = cv2.imread('Building.bmp', 0) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码将读取 Building.bmp 图像，显示图像，等待用户输入，然后关闭所有窗口。 在使用 OpenCV 时，需要注意一些细节，例如需要安装对应的包，确保已经安装了 numpy 库，选择正确的 whl 文件等。同时，OpenCV 的版本也很重要，OpenCV 3.0 以上的版本需要融入 contrib 扩展包，才能使用一些特殊的函数。 在人工智能领域中，OpenCV 是一个非常重要的库，用于图像和视频处理、特征检测、对象识别等领域。使用 OpenCV 可以实现人脸识别、物体检测、图像分割等功能。 使用 OpenCV 在 Python 3.5 中实现人脸识别需要安装对应的包，确保已经安装了 numpy 库，选择正确的 whl 文件，注意 OpenCV 的版本等细节。