OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个功能是可以实现对文件夹中的图片进行遍历和处理。

在实际应用中，我们经常需要处理大量的图片数据。这些图片可能来自不同的来源，如摄像头、手机等。而OpenCV提供的遍历和处理功能可以帮助我们快速有效地处理这些图片数据。

首先，我们需要导入OpenCV库。在Python中，可以使用`import cv2`语句导入OpenCV库。接下来，我们需要指定待处理图片所在的文件夹路径。

python
import cv2
import os
folder_path = "path/to/your/folder"

在实现遍历的过程中，我们可以借助Python的`os`库来实现。`os.listdir()`函数可以帮助我们获取指定文件夹中的所有文件名，而`os.path.join()`函数可以帮助我们将文件名与文件夹路径拼接在一起，得到完整的文件路径。

python
for filename in os.listdir(folder_path):
  file_path = os.path.join(folder_path, filename)
  # 在这里对图片进行处理

在遍历的过程中，我们对每一张图片进行处理。可以使用`cv2.imread()`函数读取图像数据，并根据需要进行一系列的处理操作。

python
for filename in os.listdir(folder_path):
  file_path = os.path.join(folder_path, filename)
  image = cv2.imread(file_path)
  # 在这里对图片进行处理

例如，我们可以对图像进行旋转、调整亮度、进行滤波等操作。可以使用`cv2.rotate()`函数来实现图像旋转，使用`cv2.addWeighted()`函数来实现亮度调整，使用`cv2.filter2D()`函数来实现滤波等。

python
for filename in os.listdir(folder_path):
  file_path = os.path.join(folder_path, filename)
  image = cv2.imread(file_path)
  
  # 图像旋转
  rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
  
  # 亮度调整
  brightened_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0)
  
  # 滤波
  kernel = np.ones((5,5), np.float32)/25
  filtered_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
  
  # 保存处理后的图片
  cv2.imwrite("path/to/save/processed_image.png", filtered_image)

最后，我们可以使用`cv2.imwrite()`函数将处理后的图片保存到指定路径。

综上所述，OpenCV提供了方便易用的遍历和处理文件夹中图片的功能。通过使用OpenCV库和Python的`os`库，我们可以快速、高效地对大量的图片数据进行处理，并保存处理后的结果。无论是进行图像旋转、亮度调整还是滤波等操作，OpenCV都为我们提供了丰富的函数和工具。这使得我们可以轻松处理图像，并在实际应用中取得良好的效果。

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