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

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

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

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#include <stdio.h></span> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> int main( int argc, char** argv ) { //声明IplImage指针 IplImage* pFrame =

// TwoCameraOnTimer2Dlg.cpp : 实现文件 /* CvMat, Mat, IplImage之间的互相转换 IpIImage -> CvMat CvMat matheader; CvMat * mat = cvGetMat(img, &matheader); CvMat * mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3); cvConvert(img, mat) IplImage -> Mat

// // main.cpp // opencv3 // // Created by PKU on 14-9-16. // Copyright (c) 2014年 PKU. All rights reserved. // #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { CvCapture* capture=cvCaptureFromCAM(-1); CvVideoWriter

先逼逼两句: 图像是 Web 应用中除文字外最普遍的媒体格式. 流行的 Web 静态图片有 JPEG.PNG.ICO.BMP 等.动态图片主要是 GIF 格式.为了节省图片传输流量,大型互联网公司还会定制特殊格式的图片,WEBP 格式就是一个代表. Python 除了数据分析,做图片处理也是非常好用的. 用 Python 做图片处理,最著名的库就是 PIL(Python Imaging Library)了,支持最新的 Python3,而且有许多新的特性,Pillow也成为了 Python 图片处

OpenCV 如何打开摄像头获取图像数据? 代码运行环境:Qt 5.9.1 msvc2015 32bit OpenCV 3.3.0 #include "include/opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { #define 第一个摄像头 0 #define 第二个摄像头 1 #defi

几个程序使用的基本函数如下: ******************************************************************* cvCreateCameraCapture 初始化从摄像头中获取视频 CvCapture* cvCreateCameraCapture( int index ); index 要使用的摄像头索引.如果只有一个摄像头或者用哪个摄像头也无所谓,那使用参数-1便可以. 函 数cvCreateCameraCapture给从摄像头的视频流分配

1,打开视频文件 2,打开IP摄像头 读取大华摄像头 大华的网络摄像头编号:DH-IPC-HFW1225M-I1-0600B,用的是RTSP协议. "rtsp://admin:dahua@192.168.1.108/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0"; 其中的admin,dahua是登录摄像头的用户名和密码.IP地址是192.168.1.108,可以根据具体情况修改.

import cv2 import numpy as numpy cap=cv2.VideoCapture(0) #设置显示分辨率和FPS ,不设置的话会非常卡 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,800) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,600) cap.set (cv2.CAP_PROP_FPS,20) while cap.isOpened(): ret,frame=cap.read() # cv2.flip(frame,fr

舍弃第一帧的程序: cap >> img; cv::waitKey(100);  if (cvWaitKey(5) == 27) break; cap >> img;

参考链接:https://www.jianshu.com/p/3092835eab61 现有的图像是高瘦高瘦的,所以直接resize成矩形不合适.改变了整个结构. 所以采用的是先resize再padding的方式. 1.resize图片,先计算最长边的resize的比例,然后按照该比例resize. 2.计算四个边需要padding的像素宽度,然后padding def resize_img_keep_ratio(img_name,target_size): img = cv2.imread(i

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/108489004 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术.树莓派.三维.OpenCV.OpenGL.ffmpeg.OS

这里主要利用了Opencv打开摄像头的代码,以及写入视频的函数,只是这里要注意的是摄像头好像没有帧率,在cvCreateVideoWriter,时要自己设置 #include"cv.h" #include"highgui.h" int main(int argc, char** argv) { cvNamedWindow("camera", CV_WINDOW_AUTOSIZE); argc = ; CvCapture* capture; cap

首先参照下面这里进行opencv x64位机器下面的配置 http://wiki.opencv.org.cn/index.php/VC_2010%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV2.4.4 参考到环境变量处的配置之后,文章中所说的x64位机器环境的配置就不是很清晰了,我自己摸索了一些,其实vs2010本身就不是一个64位的编译器. 所以我认为,在64位的win7旗舰版系统中,这个编译器就是支持64位程序的编译运行. 但是vs2010中没有能够直接创建64位程序啊,

之前在AndroidStudio上就用了别人用写的库成功地打开了USB摄像头. 于是我之后又在PC上尝试了一下,首先去淘宝买了个MICRO母转USB公的转接口,然后在Qt上配置了一下OPENCV后开始尝试. 然后就坑到了,遂写此文. 本人使用了2种openCV提供的方法: VideoCapture capture; capture.open(); //open the default camera -1才是默认摄像机,3是我的USBCaemra的 if (capture.isOpened())

原文:http://blog.csdn.net/zhongshijunacm/article/details/68947890 OpenCV中的视频操作函数如下表所列: VideoCapture VideoCapture::VideoCapture VideoCapture::open VideoCapture::isOpened VideoCapture::release VideoCapture::grab VideoCapture::retrieve VideoCapture::read 

opencv中具有检测人体各部分的级联分类器,在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面. 这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件. 它们分别是: 检测头像 haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml 检测眼睛 haarcascade_eye.xml或者haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 检测用的函数是: cvH

这是一个用OpenCV2.4.10打开摄像头的一个例子,参见代码如下: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { CvCapture* cam0 = cvCaptureFromCAM(); if(!cam0) { fprint