前提: 确保 python 中安装了 opencv-python 模块.如果没有安装,可以参考:https://pypi.org/project/opencv-python/ 进行安装.话不多少,直接上代码: import cv2 cap = cv2.VideoCapture() f, frame = cap.read()#此刻拍照 cv2.imwrite("example.png", frame)# 将拍摄内容保存为png图片 cap.release()# 关闭调用的摄像头 效果如下

利用binlog日志恢复数据库误操作数据 在人工手动进行一些数据库写操作的时候(比方说数据修改),尤其是一些不可控的批量更新或删除,通常都建议备份后操作.不过不怕万一,就怕一万,有备无患总是好的.在线上或者测试环境误操作导致数据被删除或者更新后,想要恢复,一般有两种方法. 方法一.利用最近的全量备份+增量binlog备份,恢复到误操作之前的状态,但是随着数据量的增大,binlog的增多,恢复起来很费时.方法二.如果binlog的格式为row,那么就可以将binlog解析出来生成反向的原始SQL

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) i = 0 while 1: ret, frame = cap.read() k = cv2.waitKey(1) if k == 27: break elif k == ord('s'): cv2.imwrite('E:/OpencvVideo/'+str(i)+'.jpg', frame) i += 1 cv2.imshow("capture",frame) cap.release() cv2.destroy

import cv2 import urllib.request import numpy as np import sys host = "192.168.1.109:8080" #在这里记得修改IP,否则是无法调用的,刚刚浏览器输入的地址 if len(sys.argv)>1: host = sys.argv[1] hoststr = 'http://' + host + '/?action=stream' print('Streaming ' + hoststr) prin

“延时摄影(英语:Time-lapse photography)是以一种较低的帧率拍 下图像或者视频,然后用正常或者较快的速率播放画面的摄影技术.在一段延时摄影视频中,物体或者景物缓慢变化的过程被压缩到一个较短的时间内,呈现出平时 用肉眼无法察觉的奇异精彩的景象.延时摄影可以认为是和高速摄影相反的一个过程.延时摄影通常应用在拍摄城市风光.自然风景.天文现象.生物演变等等题材上.” --引自百度百科 种草 最近买东西得了个小赠品,是一种可以快速生长的小草,拿回来就种在了办公桌上.今天发芽了,一时兴

在升级到iOS10之后, 开发过程中难免会遇到很多的坑, 下面是一些常见的坑, 我做了一些整理, 希望对大家开发有帮助: &1. 调用视频,摄像头, 麦克风,等硬件程序崩溃闪退的问题: 要注意的问题 iOS10 对隐私权限的管理更为严格 ,比如访问的摄像头.麦克风等硬件,都需要提前请求应用权限.允许后才可以使用,或者现在要提前声明,虽然以往要求不严格. 在iOS10中比如遇到崩溃,日志: *This app has crashed because it attempted to access p

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍

因为需要制作制作数据集 所以需要在笔记本上外置了一个logi的摄像头 准备使用python上得opencv来进行拍照 环境:opencv+pycharm+win10+py3 #coding:utf-8 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)#创建一个 VideoCapture 对象 flag = 1 #设置一个标志,用来输出视频信息 num = 1 #递增,用来保存文件名 while(cap.isOpened()):#循环读取每一帧 ret_flag, Vsho

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

现在无论家用还是公司使用摄像头越来越多,但是安全性又如何呐?今天我来说说几款比较常用的摄像头,并且使用python如何批量检查弱口令. 第一个“海康威视”: 前段时间爆出海康威视的摄像头存在默认弱口令的问题,那么就先收集下信息. 关于获取IP:可以shodan,zoomeye之类的去搜索或者调用API批量获取,关键词“Hikvision-Webs”,关于其他的关键词可以自行挖掘…也可以进行端口扫描使用nmap或者s扫描器之内的 通过shodan我发现大多数设备开发了80 81 8080 82 之

概述前言 工具 思路 安装及导入包 设置参数 实现拍照 构造邮件内容 发送邮件 判断网络连接 开机自启 后记 o1 前言为什么会有写这个程序的想法呢? 最初的想法是写一个可以用电脑前置摄像头拍照的程序,在舍友使用你电脑的时候,不经意间获取到一大堆奇葩舍友的表情包. 然后我又突发奇想,要不搞个开机启动吧,这样我就可以看到是谁开启了我的电脑啦. 然后,突(nao)发(dong)奇(da)想(kai)的我又想到万一我电脑不在身边怎么办?要不再加个邮件发送机制吧,开机拍到照片再邮件发送给我?哈哈 02

实现流程从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样) 程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息. 创建一个键盘事件监听,按下"d"键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动). 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在.如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结

用python黑框运行程序写入文件时闪退,或一行行运行到写入时提示8170数字. 经试验,为文件路径错误导致. with open("1.doc", "wb") as file: file.write(response.read()) 改为: with open("C:\\Users\\用户名\\Desktop\\1.doc", "wb") as file: file.write(response.read()) 写入文件即可

典型的文件处理流程如下: 利用命令行参数 sys.argv 命令行参数是读取文件时常用的方式. 命令行参数保存在 sys.argv 的列表中,列表的第一个元素是脚本名称,后面的元素是命令行参数: 通过以下脚本 sys_argv.py 可以熟悉命令行参数的获取: import sys print(f'运行的脚本名是:{sys.argv[0]}') print(f'sys.argv 列表的长度是:{len(sys.argv)}') print(f'该脚本的参数是:{sys.argv[1:]}') 运

1.环境变量的问题 (Win7)右键打开“计算机”的属性设置→高级系统设置→环境变量.  在系统变量中的path中,编辑,在末尾加入Python的安装路径“F:\Python27”, 路径与路径之间使用分号隔开.   2.电脑里装了两个版本的Python,先装的是python 3.6,双击时系统默认用3.6版本打开,所以打开后装的python 2.7的程序会闪退. 卸载并重新安装python 3.6. 分别打开python 2.7 和python 3.6的程序,均可正常打开    

环境准备 1.我这里使用的是python3.7.4,python官网下载较慢的同学可以移步至 https://pan.baidu.com/s/1XiPafBjM__zfBvvsLyK7kQ 提取码:zi0a 2.使用pip安装numpy与opencv-python模块   安装成功后会提升succeed,这里我已安装所以提示已存在.需要注意的是opencv-python目前只有python3.7的支持版本不支持最新的python3.8.    可在阿里云的镜像仓库内查看opencv-python

参考文章:How to Capture Camera Video and Do Caffe Inferencing with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 上篇博客:在Jetson TX2上捕获.显示摄像头视频 介绍了一个脚本 tegra-cam.py.主要是在Jetson TX2上显示三种摄像头捕获的视频.本节将对脚本进行扩展,使用caffe分类模型对摄像头视频进行演示. 主要的测试环境:python3和Jetso

python+opencv 打开网络摄像头(手机)(转) #以下是最常用的读取视频流的方法import cv2url = 'rtsp://admin:admin@192.169.5.2:554/'#根据摄像头设置IP及rtsp端口 @前面是账号和密码cap = cv2.VideoCapture(url)#读取视频流while(cap.isOpened()): # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # Display the result

一.概述 在PyQt中,可以使用QCamera.QCameraViewfinder.QCameraViewfinderSettings等一系列多媒体操作相关类实现摄像头操作.用这些类不足50行代码+UI界面就可以快速实现简单的摄像头拍照. 二.相关类介绍 2.1.QCamera类 QCamera类是直接对应摄像头的类,包括如下方法: 1.QCamera() 创建摄像头类对象实例. 2.setViewfinder(viewfinder) 设置取景器,取景器就是将图像实时在屏幕显示,就跟相机的屏幕一