以下代码为在Python3环境下利用OpenCV 抓取摄像头的实时图像, 通过OpenCV的 calHist函数计算直方图, 并显示在3个不同窗口中. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import time cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, fram…

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站…

 1  RTSP RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专门用于音频和视频的应用层协议. 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址. 海康网络摄像头的 RTSP URL 格式如下: rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,…

rtspURL格式 rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream 1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,常用 12345 3) ip 摄像头IP,如 192.0.0.64 4) port 端口号,默认为 554 5) codec 视频编码模式,有 h264.MPEG-4.mpeg4 等 6) channel 通道号,起始为1,例如通道1,则为…

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反…

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St…

1.前提:成功打开本地USB摄像头 // 创建VideoCapture对象 VideoCapture vc = new VideoCapture(); // 可以成功打开本地USB摄像头 // 参数可以是 0~n,结合自身情况 boolean ans = vc.open(0); // 返回结果为true System.out.println(ans); 2.当改为本地视频文件.图片文件or网络图片or网络IP摄像头地址时,打开错误! // 创建VideoCapture对象 VideoCaptur…

0.下载IP摄像头(android软件)并安装 比如这个(图标是一个灰色的摄像头的那个软件) 1.新建cpp文件,编译 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(){ VideoCapture capture("http://192.168.0.100:8080/video?dummy=param.mjpg&…

由于opencv自带的VideoCapture函数直接从usb摄像头获取视频数据,所以用这个来作为实时的图像来源用于实体检测识别是很方便的. 1. 安装opencv 安装的步骤可以按照之前这个文章操作.如果在测试的时候: cam = cv2.VideoCapture(0) print cam.isOpend() 返回了False,很有可能是在安装的时候cmake的配置没有设置后,可以make uninstall之后重新cmake. 2. 安装usb摄像头驱动(这个一般都不需要) 如果系统没有预装…

opencv通过webcam可以获取本地实时视频流,但是如果需要将视频流共享给其他机器调用,就可以将利用flask框架构建一个实时视频流服务器,然后其他机器可以通过向这个服务器发送请求来获取这台机器上的实时视频流.[这篇文章](https://blog.miguelgrinberg.com/post/video-streaming-with-flask)包含非常详细的理论介绍和具体实现,力荐! 首先需要说明的是这里flask提供视频流是通过generator函数进行的,不了解的可以去查下文档这里…