如果要调用摄像头进行视频采集,将代码 VideoCapture capture("C:/Users/齐明洋/Desktop/1.mp4"); 中的 "C:/Users/齐明洋/Desktop/1.mp4" 换为 0 就可以了,表示调用摄像头而不是从文件中读取视频. 写法有两种: ①先实例化再初始化:VideoCapture capture:capture.open(0): ②实例化的同时进行初始化 VideoCapture capture(0); 代码: #incl

在我们以前的项目了,做摄像头的图片采集,我们一般还是需要做一个封装处理的,在较新版本的DevExpress控件里面,增加了一个CameraControl控件,可以直接调用摄像头显示的,因此也可以做头像采集等功能,本文介绍如何基于这个控件做相关的图像采集操作. 1.CameraControl控件介绍 该控件从15.1开始,就开始加入控件组了,控件的使用很简单,直接拖动到界面就可以在Winform界面上使用了.本案例基于16.1进行开发的,因此也都具有这些控件模块的. 例如我们直接把CameraCo

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

摄像机有6个外参数(3个旋转,3个平移),5个内参数(fx,fy,cx,cy,θ),摄像机的内参数在不同的视场,分辨率中是一样的,但是不同的视角下6个外参数是变化的,一个平面物体可以固定8个参数,(为了表明平面投影视场中的所有目标只需要4个点,无论在一个平面中我们检测到多少个角点,只有4个有用的角点,每个角点有X,Y两个坐标,一共有8个方程) 摄像头标定其实就是把三维坐标的点首先经过平移,旋转将世界坐标系变到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

目前FPGA用于图像采集 传输 处理 显示应用越来越多,主要原因是图像处理领域的火热以及FPGA强大的并行处理能力.本文以OV7725为例,对摄像头使用方面的基础知识做个小的总结,为后续做个铺垫. 下图是OV7725 datasheet中摄像头传感器内部结构视图.我们主要关注常用的用户接口——DVP(数字视频端口).  XCLK:工作时钟输入,由主控器产生,频率为24MHz: HREF:行参考信号输出: PCLK:像素时钟输出,由XCLK产生,用于控制器采样图像数据: VSYNC:场同步信号输出

参考:[OpenCV] -- 简单摄像头操作 - 代码人生 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8670882 1.打开Qt Creator,新建一个Qt Gui工程 2.打开ui文件,设计成下图(注意:图像显示是一个QLabel,用于显示摄像头拍到的照片,将其拖大点,不然太小拍到的照片显示部分过小) 3.大致思路是:点击打开摄像头按钮,则开启摄像头,并设置一个定时器,每隔一段时间捕获摄像头摄取

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <pthread.h>#include <iostream>#include <unistd.h>#include <signal.h>#include <sys/types.h>#include <sys/wait.h>#include <semaphore.h&

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture Capture(); //打开默认摄像头0 // VideoCapture Capture("xxx.mp4"); // 读取视频的路径 ) { Mat frame; Capture >> frame; // 获取每一帧 imshow("显示",frame); // 显示每一帧 waitKey()

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

得到“算法高性能”项目的支持,目前成功地在Win10上运行WB2,感觉目前的代码速度慢.响应慢.CPU占用比例高.这种情况下3399上能够运行,说明这个平台已经是很强的了.下一步,首先在Windows上优化代码.在提高3399上运行效率. 一.各种情况下采集的比较 Dshow(175) GOMfcTemplate(158) qcamera采集速度非常快(26),目视比Dshow还快!但是存在的问题是无法融入OpenCV. 但是在linux上速度就很一般的,也可能是和虚拟机有关系   wb目前采用

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {         Mat input_image;         VideoCapture cam(0);         if (!cam.isOpened()) exit(0);         Size s(320, 240);         VideoWriter w

本系统主要由FPGA主控模块.图像采集模块.图像存储模块以及图像显示模块等模块组成.其中图像采集模块选择OV7670摄像头模块,完成对视频图像的采集和解码功能,并以RGB565标准输出RGB 5:6:5信号:图像处理模块选用的FPGA是Altera 公司生产的Cyclone IV EP4CE10F17C8芯片,完成对整个系统的控制,将采集到的视频图像数据处理.存储以及发送到LCD显示屏上.图像存储模块使用256M存储空间的SDRAM进行视频图像数据存储.图像显示模块采用TFT4.3寸LCD液晶显

VideoCapture capture(0);/*设置摄像头参数 不要随意修改capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);//宽度 capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 960);//高度capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 30);//帧数capture.set(CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS, 1);//亮度 1capture.set(CV_CAP_PROP_CONTRAST,

# 摄像头捕获图像或视频import numpy as np import cv2 # 创建相机的对象 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 读取相机所拍到的图片 ret, frame = cap.read() # 给这个frame添加自适应的颜色 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将这个 # cv2.imshow('frame',gray) # 将这个frame显示出来 cv2.im

1.ord()函数:它以一个字符(长度为1的字符串)作为参数,返回对应的 ASCII 数值,或者 Unicode 数值,如果所给的 Unicode 字符超出了你的 Python 定义范围,则会引发一个 TypeError 的异常. 2.cap.read()返回一个布尔值,如果帧读取的是正确的,就是True,可以通过检查返回值来看视频文件是否已经到了结尾 3.cap.isOpened()可以用来检查是否成功初始化,如果返回值是true那就没有问题 否则就要使用cap.open() 4.可以使用函数

VideoCapture cap(); if(!cap.isOpened()) ; Mat frame, edges; namedWindow(); for(;;) { cap >> frame; cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(edges, edges, Size(,), 1.5, 1.5); Canny(edges, edges, , , ); imshow("edges", edges); ) >

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

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