Q:463431476 第一步: 1.安装依赖 sudo apt-get install libv4l-dev libjpeg8-dev imagemagick   第二步: 下载SVN   sudo apt-get install subversion  第3步:下载源码:  svn co https://svn.code.sf.net/p/mjpg-streamer/code/mjpg-streamer 第4步编译安装: 进入目录并编译: cd mjpg-streamer make USE_

用OpenCV同时显示两个摄像头的内容的代码如下: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <tchar.h> #include <cv.h> #include <cvaux.h> #include <highgui.h> using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvCapture* cam0 = c

这几天生病了,也没有心情写博客,北京医院真心伤不起呀,钱不少花,病没治好,还增加了新病,哎不说了,周末还得去大医院检查一下,趁女盆友还没有回来,把前几天写的东西总结一下.本文也会接触一点webApi的东东,自己最近也一直在看,算是入门了吧.本文用到的知识点有MVC4.knockout.js.EntityFramework.WebApi.Redis缓存及基于Redis缓存的Session共享,都是很基础的操作,MVC我会介绍过滤器及错误捕捉,EntityFramework增删改数据,WebApi做

现在 android 平台的智能手机一般都标配有两颗摄像头.在 Camera 中都存在摄像头切换的功能. 并且有一些功能前后置摄像头上会有所不同.譬如人脸检测,人脸识别,自动对焦,闪光灯等功能, 如果前置摄像头的像素太低,不支持该功能的话,就需要在前置摄像头上关掉该 feature. 那么是如何判断并切换前后置摄像头的呢? 我们先来看下 CameraInfo 这个类, /** * Information about a camera */ public static class CameraIn

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

一.前言 在视频直播中一般都是两种视频数据源,一个是摄像头数据,一个是录制桌面数据,而一般来说美女妹子直播都是来自于摄像头数据,游戏直播都是录制桌面数据的,那么今天就来看看第一个数据源数据采集分析,Android中使用摄像头的场景很多,在没有直播这个行业出现之前,之前用到摄像头的最多就两个场景,一个是二维码扫描,一个是美颜拍照类的应用.那么这里就来看看Android中的摄像头的用法,以及如何进行数据采集进行数据的二次加工. 二.知识点概况 本篇文章主要通过如下几个方向去介绍Android中的摄像

构建实验数据 --使用NC50用户查询(会话1) SQL> conn NC50/NC50 Connected. SQL> create table emp as select * from scott.emp; Table created. SQL SQL> select * from emp; EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO ---------- ---------- --------- ---------- ---------

su (获取root权限) yum install samba 安装samba (其实我们只用到samba里面的winbind以便我们能够用windows机器的名称找到该机器的网络地址,在下面叙述的过程会用到.而且也要确定在windows机器上的网卡的协议里面有安装microsoft网络客户端和microsoft网络文件和打印机共享两个网络协议) vi /etc/nsswitch.conf 找到hosts: files dns改成hosts: files dns wins (这一步也是关于让我们

windows使用nginx+memcached实现负载均衡和session或者缓存共享 两台server server1:115.29.186.215 windows2008 64位操作系统 server2:114.215.193.64 windows2008 32位操作系统 当中server1同一时候做nginx负载均衡server 使用概要:因为两台server:所以数据库连接能够使用一台server: 因为本人使用的ibatis框架:所以在数据库层使用ibatis Cache 这样就能够

一.打开摄像头 import cv2 # 打开摄像头并灰度化显示 capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取一帧 ret, frame = capture.read() # 将这帧转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame', gray) # 如果输入q,则退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.V

大多数智能手机都有前置和后置摄像头,当你在创建视频应用时你可能想要选择或者切换前置.后置摄像头. 如果你开发的是一款聊天应用,你很可能会想调用前置摄像头,但如果你开发的是一款拍照软件,那么你会更倾向于使用后置摄像头.在这篇文章中我们将探讨如何通过 mediaDevices API 和 media constraints (媒体约束) 选择或者切换摄像头. 准备工作 要跟着本文一起动手实践你需要: 一款拥有两个可供测试的摄像头的 iOS 或 Android 设备,如果你的电脑有两个摄像头那也可以

// 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

https://www.cnblogs.com/dongsheng/p/4476157.html http://www.cnblogs.com/CBDoctor/archive/2013/01/26/2878201.html https://www.cnblogs.com/wwb0111/archive/2012/05/26/3098963.html #pragma data_seg()一般用于DLL中 在DLL中定义一个共享的,有名字的数据段 最关键的是:这个数据段中的全局变量可以被多个进程共

废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co

在处理文件前需要引入OpenCV库,同时也引入unmpy库 import cv2 import numpy as np 1 基本的读写操作 1.1 图像文件的读写操作 1.1.1 图像文件的读取操作 opencv 的 imread() 函数和 imwrite() 函数支持各种静态图像文件格式.例如bmp, png, jpeg, tiff等. cv2.imread(filename[, flags]) imread() 函数从文件中加载并返回该图像,若指定图像不能被读取(文件丢失.权限不正确.不支

实现的方法有很多种,按步骤来看适合哪一种,网上说什么接采集卡,其实就是把AV转成UVC,现在市面上很多摄像头直接就已经是UVC的了,在windows上面即插即用. 安卓也是Linux,这个就好办了. 1.首先下载个安卓USB检测程序,插入UVC摄像头,在程序中检测看是在/dev/video中新增了节点,还是在/bus/usb下新增了节点.如果没新增video节点,则没有UVC驱动.如果你有很多个usb口子,可以连电脑,在adb shell中输入ls -l /dev/v*,查看是否生成了新的节点.

废话不多说 直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com

在Mac下面使用默认的OpenCV读取摄像头程序会报错 int main(int, char**) { VideoCapture cap(0); // open the default camera if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded return -1; Mat edges; namedWindow("edges",1); for(;;) { Mat frame; cap >> frame; // get a new

(前一部分的基础操作来源于作者:LingXiaokai 的 Ubuntu 9.10 下如何使用笔记本摄像头以及虚拟摄像头vivi的测试) 自己仅对实际操作中需要注意的点进行阐述 一.先在Ubuntu 9.10下面安装一个应用程序的测试程序xawtv,便于分析: 在网上搜索Ubuntu摄像头测试,搜索Ubuntu摄像头驱动,有cheese和xawtv两种摄像头驱动. 经过测试,cheese由于系统版本太老无法使用,我们使用的是xawtv这个摄像头测试程序. 在Ubuntu下面安装应用程序非常简单,

[计算机视觉]opencv读取多个摄像头 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:今天蹭了机器视觉课程,讲到了stereopsis,立体视觉,讲到了关于通过多个摄像头获取object的depth信息的事情,因为想到从来没有试过打开多个摄像头进行过处理,这次进行了测试,这里小小记录一下. opencv提供的VideoCapture可以很方便的打开视频.摄像头设备,而且直接输入对应的摄像头标号即可,或者视频的名字即可,一个open全部搞定,我通常喜欢用这个来类来获取图像数据. 下面是对应的详细代码:

上节提到的:伪共享,今天我们来说说. 那什么是伪共享呢? 这得从CPU的缓存结构说起.以下如图,CPU一般来说是有三级缓存,1 级,2级,3级,越上面的,越靠近CPU的,速度越快,成本也越高.也就是说速度方面:1级>2级>3级. 说到这里,我们要理解一个很重要的概念:缓存行.什么是缓存行? 首先我们来看这几级缓存,其中,1,2级缓存是CPU核心私有的,也就是说每个核,之间不会共享1,2级缓存,那它们之间怎么通信或共享数据呢? 答案是:3级缓存,如下图: 那core1,和core2之间,是通过什