opencv可实现多文件识别；2.可实现图片转正识别。代码

OpenCV是一个广泛用于计算机视觉和机器学习的开源库，它不仅支持单张图像处理，还可以处理多文件识别。对于多文件识别，你通常会遍历指定目录下的所有图片文件，对每一幅图片进行特征提取、物体检测或人脸识别等操作。

这里有一个简单的Python示例，使用OpenCV和os模块来读取目录中的所有jpg文件并进行识别：

import cv2
import os

# 定义要搜索的目录路径
image_dir = 'path_to_your_directory'

for filename in os.listdir(image_dir):
    if filename.endswith(".jpg"):  # 检查是否为.jpg文件
        img_path = os.path.join(image_dir, filename)
        image = cv2.imread(img_path)  # 读取图片
        # 在此处添加你的识别代码，例如人脸检测：
        gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

        # 对于每一个检测到的人脸，你可以做进一步的处理
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个例子中，我们首先导入必要的库，然后获取目录中的所有jpg文件，读取图片，然后使用OpenCV自带的人脸检测器寻找图片中的人脸。

至于图片转正识别，如果你是指将倾斜的图片校正至水平方向，可以使用OpenCV的`getRotationMatrix2D`和` warpAffine`函数。不过这并不是OpenCV的主要功能，更多是在预处理阶段为了方便后续分析。