OpenCV+海康威视摄像头的实时读取 本文由 @lonelyrains出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50350052 之前没想过会有这么多朋友遇到问题,所以建了一个qq群536898072,专门供大家以后一起交流讨论图像和机器学习的project实践问题. 环境 硬件: PC:i7-4970 16GB内存 摄像头型号:DS-2CD3310D-I(2.8mm) 软件: windows-x64.

总所周知,树莓派上,调用摄像头的指令有raspistill和raspivid.若要使用opencv对摄像头进行调用,不少人会出现 cvCaptureFromCAM(0)函数无法找到Pi Cam的错误情况. 但是当树莓派外接USB摄像头时,该函数可以正常使用.但对于一体机器,想要把树莓派封装成一个小机器人.使用自带 摄像头,就需要花点功夫去自己编译生成可以用opencv调用自带摄像头的程序了.过程可能有些许复杂. step 1 : install csi webcam step 2 : insta

很多人知道,opencv不能直接对树莓派原装摄像头进行调用,因为raspicam不是V4L驱动,怎样才能使用树莓派原装摄像头,它可比多数usb摄像头清晰和小巧. 具体方法,给树莓派原装摄像头安装一个可用的V4L驱动.具体方法如下: 1:必要的更新 raspberrypi ~ $ sudo apt-get update raspberrypi ~ $ sudo apt-get upgrade 2:下载已经修改软件源, curl http://www.linux-projects.org/listi

javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 鉴于很多同学反馈目前javacv采集摄像头存在几点问题 1.javacv采集摄像头帧率很

OpenCV调用摄像头 环境 python:python3.6 摄像头:网络摄像头 Python库:openCV # -*- coding: utf-8 -*- # @author leone # @desc 使用 python 的 openCV 获取网络摄像头的数据 # @version 2018-12-23 import cv2 import sys # 根据摄像头设置IP及rtsp端口 url = 'rtsp://account:password@192.168.0.35:554/11'

关于opencv调用摄像头的问题主要是因为摄像头的打开有延时.在显示图像前,要用if语句判断图像是否存在.(否则会报错) 具体的:教程里的源程序,将if条件句里,break去掉,并增加else语句. #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cv.h> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main()函数]-----------

昨天晚上想把opencv学习笔记整理一下,当跑opencv调用摄像头的程序的时候老是出现Assertion failed (size.width>0 && size.height>0) in cv::imshow,最后查阅资料知道了是因为调用imshow()函数的时候传入的Mat为空导致的,可能是刚开始的时候摄像头并没有初始化成功,就调用imshow()导致程序已启动就down掉了,只要在while循环中判断一下传入的Mat是否为空就解决了 #include <openc

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

原文:WPF 海康威视网络摄像头回调方式实现断连提示,降低时延 项目需要使用海康威视网络摄像头接入实时视频数据,使用海康威视官方SDK开发,发现没有断连提示的功能,故开发了一个断连提示的功能 在开发过程中遇到以下问题: 1.延迟2S左右,后咨询海康威视技术支持,需要设置子码流,需要减小缓冲区,故使用PlayM4_SetDisplayBuf接口把缓冲区减小为1,,设置后时延0.3S,基本符合需求. 2.可以使用如下截图设置预览数据,比如码流类型,连接方式等:   3.海康威视DEMO提供的是win

进入正题 1. PC端调用摄像头拍照上传base64格式到后台,这个没什么花里胡哨的骚操作,直接看代码 (canvas + video) <template> <div> <!--开启摄像头--> <img @click="callCamera" :src="headImgSrc" alt="摄像头"> <!--canvas截取流--> <canvas "><

https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/85272575 Opencv调用深度学习模型 2018年04月13日 15:19:54 TiRan_Yang 阅读数:1150更多 个人分类: TensorFlowPython深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.ne

摘要:信息系统开发中难免会有要操作摄像头.高拍仪.指纹仪等硬件外设,异或诸如获取机器签名.硬件授权保护(加密锁)检测等情况.受限于Web本身运行机制,就不得不使用Active.浏览器插件进行能力扩展了.本文主要向大分享一种基于URL Scheme的与Windows扩展应用进程通信的方案,供大家参考. 目录 一.方案对比 1.1 ActiveX 1.2 Chrome扩展插件 1.3 自定义URL Scheme方案 二.方案实现 2.1 协议进程 2.2 助手集成Http Server 2.3 关键

测试初期 Client VM 的延迟结果正常: 测试后期 Client VM 的延迟偶尔突增/连接失败,越后期超高延迟(比如 30 秒)出现越多: 问题分析 造成这一现象的根本原因很可能是 SNAT(Source NAT)数量过高. 什么是 SNAT 呢? 对于 ASM 虚拟机,出于可拓展性的考虑,云服务中每台虚拟机都隐藏在云服务面向公网的 VIP 之后,各自有自己的 DIP. 对于 ARM 虚拟机,默认会分配一个面向公网的 VIP 和一个面向内部的 DIP.用户可以自定义设置,不为 ARM 虚

现象:从库延迟高,查看slave status发现sql_thread执行语句的速度比主库慢,这样的延迟会一直高下去,下面是排查的一些过程1. 检查了从库的配置,磁盘的写入速度的确没有主库高2. iostat -m 1 10查看磁盘写入 ,从库为2M/S,主库也就3M/S,从库磁盘没主库高,但这个档次的速度应该不影响3. 将sync_binlog从1设置为,0,3,10,100 无效果,innodb_flush_log_at_trx_commit的值为24. 增加slave_parallel_w

[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:

日常运维过程中,可能发现OGG同步进程延迟很高: 本篇介绍其中的一种方式. OGG复制进程,或者说同步进程及通过解析ogg trail文件,输出dml语句,在目标库执行dml操作,那么延迟高可能性其一.执行dml操作效率太低. 本篇不考虑并发过高或其它原因. 本次只考虑是执行update or delete的时候SQL效率执行太差! 导致OGG复制进程延迟很高. GGSCI > info all Program Status Group Lag at Chkpt Time Since Chkpt

近期在研究OpenCv对摄像头的调用.现将代码贴出,供大家批评指正. 1.申明 #include"./opencv2/opencv.hpp" #ifdef _DEBUG #pragma comment(lib,"opencv_core249d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui249d.lib") #else #pragma comment(lib,"opencv_core249.lib&