结构元素通常是一些比较小的图片"""图片膨胀腐蚀"""importcv2#读取图片：cv2.imread(path,num)img=cv2.imread("1.jpg",0)#构造一个3*3结构元素elment=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))#展开图像cv2.dilate(image,elementstructure)dilate=cv2.dilate(img,elment)#腐蚀图像cv2.erode(image,elementstructure)erode=cv2.erode(img,elment)#两幅图像相减得到边缘，第一个参数为展开图像，第二个参数为腐蚀图像result=cv2.absdiff(dilate,erode)#阈值类型：'TERM_CRITERIA_COUNT'，'TERM_CRITERIA_EPS'，'TERM_CRITERIA_MAX_ITER'，#'THRESH_BINARY'，'THRESH_BINARY_INV'，'THRESH_MASK'，'THRESH_OTSU'，#'THRESH_TOZERONG_INV'，#'THRESH_TOZERONG_INVTR'，'THRESH_TOZERONG_INVTR'，'THRESHval_tcv2.threshold（结果，50,255，cv2.THRESH_BINARY）；#反转颜色，即反转二值图像的每个像素result=cv2.bitwise_not(result);#显示图像cv2.imshow('origin',img)#原图cv2.imshow('result',result)#边缘检测图像cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()图像人脸识别图像人脸识别分为以下步骤：灰度图像度化、几何变换、图像增强、归一化特征点定位、人脸对齐、抓取人脸特征"""人脸检测"""importcv2调用人脸检测特征库face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml')读取图像文件samp
