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無論學習什么，實踐都非常重要。如果打算學習OpenCV、Numpy等Python庫，那么這簡單的12行代碼很適合實踐并體驗這些庫的實時使用。

OpenCV 是 Intel 創(chuàng)建的圖像處理庫。它提供了簡單而有用的方法來讀取和寫入圖像。OpenCV 庫允許您實時高效地運行計算機視覺算法。OpenCV 是一個流行的計算機視覺庫，具有許多用于圖像分析的內(nèi)置工具。OpenCV 的主要優(yōu)勢之一是它經(jīng)過高度優(yōu)化，幾乎可在所有平臺上使用。

Numpy 是一個用于 Python 科學計算的庫。它提供了一個高性能的多維數(shù)組對象和用于處理這些數(shù)組的工具。NumPy 數(shù)組類似于列表。我們可以通過首先導入列表將列表轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組。Numpy 數(shù)組包含相同類型的數(shù)據(jù)，我們可以使用屬性“dtype”來獲取數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型。

步驟1：導入所需的庫

步驟2：下載以下鏈接中提供的文件:

https://github.com/anaustinbeing/haar-cascade-files/blob/master/haarcascade_eye.xml

單擊Raw選項，然后按Ctrl+S將文件下載到計算機。將此文件上傳到Jupyter筆記本中，并在代碼中使用，如下所示：

Cascade Classifier函數(shù)是從大量正負圖像中訓練出來的。它進一步用于檢測其他圖像中的對象。

步驟3：讀取圖像并調(diào)整大小，復制圖像和調(diào)用函數(shù)，如下所示：

cv2.imread(“kid.jpg”) 加載圖像，定義圖像的尺寸 cv2.resize() :要調(diào)整圖像大小cvtColor() 用于將圖像從一種顏色空間轉(zhuǎn)換為另一種顏色空間cv2.rectangle() 用于在任何圖像上繪制矩形

步驟4：顯示多張圖片并顯示指定圖片。

np.hstack() 用于在一個窗口中顯示多個圖像cv2.imshow() 顯示指定的圖像cv2.waitkey(0) 顯示窗口，直到按下任何鍵

輸出圖像：

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