图像的超分辨率重建是指通过一定的算法和技术将低分辨率图像重建成高分辨率图像。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以帮助我们实现图像的超分辨率重建。
在OpenCV中，可以使用基于深度学习的超分辨率重建算法，如SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）或ESPCN（Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network）。
下面是一个使用OpenCV实现图像的超分辨率重建的简单示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取低分辨率图像
img_lr = cv2.imread('low_res_image.jpg')
# 定义超分辨率重建算法
srcnn = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('srcnn.pb')
# 将图像转换为blob格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img_lr, scalefactor=1.0, size=(224, 224), mean=(123.68, 116.78, 103.94), swapRB=True, crop=False)
# 输入blob到SRCNN网络中进行超分辨率重建
srcnn.setInput(blob)
img_sr = srcnn.forward()
# 将图像转换回OpenCV格式
img_sr = cv2.resize(img_sr, (img_lr.shape[1], img_lr.shape[0]))
# 显示原始低分辨率图像和重建的高分辨率图像
cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_sr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的示例中，我们首先读取了一个低分辨率图像，然后使用OpenCV的dnn模块加载了一个SRCNN模型。接下来，我们将低分辨率图像转换为blob格式，并将其输入到SRCNN网络中进行超分辨率重建。最后，我们将重建的高分辨率图像显示出来。
需要注意的是，要运行上述代码，需要安装OpenCV的深度学习模块。可以使用以下命令安装：
pip install opencv-python opencv-contrib-python
另外，还需要下载SRCNN模型的.pb文件，并将其放在合适的路径下。可以在网上搜索SRCNN模型的下载链接。