用python调用opencv处理图像的脚本

好的，以下是一个简单的 Python 脚本，使用 OpenCV 库对图像进行处理：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread("example.png")

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 检测图像中的边缘
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Edges", edges)

# 等待按键按下
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这个程序使用了 OpenCV 库中的一些常见函数，实现了以下处理步骤：

1. 加载图像。
2. 将图像转换为灰度图像。
3. 对灰度图像进行高斯滤波。
4. 检测图像中的边缘。
5. 显示原始图像和处理后的图像。
6. 等待按键按下。
7. 关闭所有窗口。

你可以将 `example.png` 替换为你需要处理的图像的文件名。

相关问题

python调用opencv

引用中提到了python调用OpenCV实现人脸识别功能。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。通过使用Python编程语言，我们可以方便地调用OpenCV库来实现各种功能，包括人脸识别。通过使用OpenCV提供的API和函数，我们可以加载图像或视频数据，并使用预训练的人脸识别模型来检测和识别图像或视频中的人脸。这样，我们就可以利用Python编写的程序来实现人脸识别功能。

如果你想在Python中调用OpenCV库，并实现人脸识别功能，可以参考中提供的详细介绍和代码示例。另外，你还可以按照中提到的控制面板路径，将命令行切换到相应的路径下，这样可以方便地进行Python脚本的执行和调试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python调用OpenCV实现人脸识别功能](https://download.csdn.net/download/weixin_38689113/12868671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python调用openCV方法](https://blog.csdn.net/freiheit_zz/article/details/127081104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python调用opencv对文件夹当中的图像进行批量化灰度处理后再批量化储存

在Python中使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）批量处理图像并将其转换为灰度图，通常需要遍历指定文件夹下的所有图片，然后逐张进行灰度化处理，并保存到新的文件夹中。这里是一个基本步骤的示例：

首先，你需要安装必要的库，包括`opencv-python`（OpenCV的Python接口）和`numpy`（数值计算库）：

pip install opencv-python numpy

接下来，可以编写一个简单的脚本来实现这个过程：

import cv2
import os

# 定义源图像文件夹路径和目标存储路径
source_folder = 'path/to/source/folder'
target_folder = 'path/to/target/folder'

# 创建目标文件夹，如果不存在
if not os.path.exists(target_folder):
    os.makedirs(target_folder)

# 遍历源文件夹中的所有图像文件
for filename in os.listdir(source_folder):
    # 只处理.jpg或.png这类常见的图像文件
    if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
        image_path = os.path.join(source_folder, filename)
        
        # 读取图像
        img = cv2.imread(image_path)
        
        # 转换为灰度
        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 生成新文件名，保持原文件名不变，添加".gray"后缀
        new_filename = filename.replace('.jpg', '_gray.jpg')
        new_file_path = os.path.join(target_folder, new_filename)
        
        # 保存灰度图像
        cv2.imwrite(new_file_path, gray_img)

这段代码会将源文件夹中的每个JPEG或PNG图像转换为灰度，然后保存到目标文件夹中，文件名格式保留原有文件名加上"_gray"后缀。