OpenCV是一款强大的开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器视觉领域。其中一个常见的应用是分割人脸中的眼睛，并保存眼睛图片。下面将介绍如何使用OpenCV进行此项任务。

首先，我们需要导入OpenCV库并加载一张包含人脸的图像。可以使用以下代码完成此操作：

import cv2
# 加载人脸识别分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载图像
image = cv2.imread('face_image.jpg')
# 灰度化图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测脸部
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

接下来，我们需要在人脸中定位眼睛。通过上述代码块，我们得到了人脸区域的坐标信息faces。我们可以通过使用两个矩形框定眼镜区域，来解决这个问题。具体代码如下：

# 创建一个空白图像来保存眼睛图像
eye_images = np.zeros(image.shape, np.uint8)
# 遍历每个脸部区域
for (x, y, w, h) in faces:
  # 在脸部区域中定位眼睛
  roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
  roi_color = image[y:y+h, x:x+w]
  
  # 加载眼睛识别分类器
  eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
  
  # 检测眼睛
  eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
  
  # 遍历每个眼睛区域
  for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
    # 在原始图像上绘制眼镜方框
    cv2.rectangle(image, (ex+x, ey+y), (ex+ex+ew, ey+ey+eh), (0, 255, 0), 2)
    
    # 将每个眼睛区域保存到眼睛图像中
    eye_images[ey+y:ey+y+eh, ex+x:ex+x+ew] = roi_color[ey:ey+eh, ex:ex+ew]
# 保存眼睛图像
cv2.imwrite('eye_images.jpg', eye_images)

在上述代码中，首先我们创建了一个空白图像eye_images来保存眼睛图像。然后，我们使用人脸区域的gray和color版本来分别定位灰度图像和彩色图像中的眼睛。然后遍历每个眼睛区域，在原始图像上绘制眼镜方框，并将每个眼睛区域保存到eye_images图像中。

最后，我们使用OpenCV的imwrite()函数将eye_images图像保存为eye_images.jpg文件。

通过上述步骤，我们成功地使用OpenCV实现了分割人脸中的眼睛并保存眼睛图片的功能。这项任务在人脸识别、表情识别和眼动追踪等领域具有重要的应用潜力。OpenCV的强大功能使得这些任务变得更加容易和高效。

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