1. 编写一个程序，将给定图像lena的人脸部分复制到另一幅图像doc内。 1（1）图像路径：超星/课程资料/实验实训1资料/素材1； 1（2）参考结果：图像result。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现图像处理功能，包括人脸检测和图像复制。这里是一个简单的示例步骤：

import cv2
import os

# 读取原始图像
img_lena = cv2.imread(os.path.join('超星', '课程资料', '实验实训1资料', '素材1', 'lena.jpg'))

# 加载人脸识别模型（例如Haar cascades分类器）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 人脸检测
gray = cv2.cvtColor(img_lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 如果找到人脸
if faces:
    # 选择第一个人脸区域
    x, y, w, h = faces[0]
    
    # 截取人脸并将其缩放至合适的尺寸
    face_roi = img_lena[y:y+h, x:x+w]

    # 打开目标图片doc
    img_doc = cv2.imread(os.path.join('超星', '课程资料', '实验实训1资料', '素材1', 'doc.jpg'))
    
    # 将人脸复制到目标位置
    dst = img_doc.copy()
    dst[y:y+h, x:x+w] = face_roi

    # 写入结果图像
    result_path = 'result.jpg'
    cv2.imwrite(result_path, dst)
    print(f"人脸已成功复制到'doc.jpg'，保存为'result.jpg'")
else:
    print("未检测到人脸")