[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:

opencv读取摄像头实时流代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture inputCamera; string videoStreamAddress = "此处填写摄像机的URL"; inputCamera.open(videoStreamAddress); if (

原文:http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/54173104 OpenCV通过VideoCapture类,来对视频进行读取,调用摄像头 读取视频: 1.先实例化再初始化 VideoCapture capture; Capture.open("1.avi"); 2.实例化的同时进行初始化 VideoCapture capture("1.avi"); 播放视频: 视频读如到VideoCapture类对象之后,用一

        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

我们可以利用OpenCV读取视频文件或者摄像头的数据,将其保存为图像,以用于后期处理.下面的实例代码展示了简单的读取和显示操作: // This is a demo introduces you to reading a video and camera #include <iostream> #include <string> #include <sstream> using namespace std; // OpenCV includes #include <

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

        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

超超最近参加了学校里一位特别厉害的老师讲的课(两天,我就从一个小白然后了解了树莓派以及Arduino这些我之前都没有了解过的东西,由于结课的需要,我们需要自己设计一个创意以及完成作品)所以才有了这篇文章,来帮助大家解决下载opencv时遇到的坑(网上的流程好多都是有问题的) 首先,opencv是程序员钟爱的开源计算机视觉库,有强大的开源社区和一些内置函数,所以opencv跟树莓派结合起来之后就可以干好多事,比如读取来自树莓派摄像头的picamera视频以及进行人脸识别等等,超超现在就在做这个事.

系统---添加一个相机的IP实现opencv读取视频流 这里: 第一步,添加一个6段的相机IP地址:先ping 一个IP地址,ping通的是再用的IP,不可添加:ping不通的,添加IP到网络. 第二步,使用,如 #cap = cv2.VideoCapture("/home/u/wp_video/person004.mp4") #@wp20190923 cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin12345@192.168.6.191:

//opencv读取图片 cv::Mat image; //const char *fileName = "HeadImage-UI/Photo-001.bmp"; const char *fileName = "HeadImage-UI/53d253192be47412.jpg!200x200.jpg"; image = cv::imread(fileName); //bitmap冲回image Graphics::TBitmap *bitmap = new Gr

一.问题 使用下列方法调用OpenCV编程调用树莓派摄像头时总是失败,提示调用Grabber的start()时失败. import org.bytedeco.javacpp.opencv_core; import org.bytedeco.javacv.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws InterruptedException, FrameGrabber.Exception { FrameGr

一.读取并显示图片: import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lane_line.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 lena.shape #(512, 512, 3)

思路: (1)使用opencv读取本地图像 (2)调用cv_bridge::CvImage().toImageMsg()将本地图像发送给rviz显示 一.使用opencv读取本地图像并发布图像消息 (1)利用catkin新建一个工程叫rosopencv,并进行初始化 mkdir -p rosopencv/src cd rosopencv/src catkin_create_pkg rosopencv sensor_msgs cv_bridge roscpp std_msgs image_tran

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/83280067 - 问题与解决 最近正在学OpenCV,发现导入图像时竟然报错. import cv2 path="D:\img\信息\2.jpg" image=cv2.imread(path) cv2.imshow('ok',image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 错误如下: 后上网百度了一下,发

现在主要把自己平时用到的opencv功能记录到博客,一方面方便自己有时间来回顾,另一方便提供给大家一个参考. opencv 读取视频内容,把视频帧每一帧写成图片,存入电脑中.这个步骤是许多数据处理的基础.在写入图片的时候,按照图片数量进行编号和命名,统一名称长度,为了在进行批处理时,不改变图片的顺序. /*输入视频的路径*/ /*输出路径暂时写入外面的临时文件夹,自己可以灵活修改*/ void ParseVideo2Images(std::string &strVideo) { cv::Vide

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 代码 2.2. 解析 3. 结果 1. 概述 OpenCV自带了一部分常用的GUI功能,但是更多的图像处理功能需要其他GUI框架来辅助实现,这里通过QT来显示OpenCV读取的图片. 2. 实现 在QtCreator中新建一个基于QMainWindow的应用: 其中QImageShowWidget就是用于显示图像的控件,它是继承于QWidget实现的,可以将其嵌入QMainWindow的centralwidget中: QImageShowWidget是自定

Open CV 是一个开源.跨平台的计算机视觉库,它可 以在商业和研究领域中免费使用,目前已广泛应用于人机 互动.人脸识别.动作识别.运动跟踪等领域. 要识别特定的图像,最重要的是要有识别对象的特征 文件, Open CV 已内直了人脸识别的特征文件,我们只需 通过 OpenCV 的 CascadeClassifier 类就可以进行人脸识别 的操作 . 图形验证码是很多网站用于阻挡用户的不当或恶意访 问操作而采取的一种技术手段.要破解验证码图片,需要 将验证码图片转换为文字,而 Python 可

问题描述 每次调用capture读取video的时候,还回的像素都是640x480,不管是笔记本的摄像头还是USB摄像头,明明我的摄像头是支持130万读取的功能的呀. 问题分析 一番查找,关于用opencv 设置摄像头读分辨率问题的若干说明,果然是capture的默认设置问题,默认将图像尺寸设置为640x480大小,或者说,USB摄像头就不支持capture类的get方法,搞一个默认值糊弄你. 解决办法:人为set指定capture图像的大小 利用相机说明书,得到真实的分辨率 首先set很大的像

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

首先插入摄像头 在电脑中查看 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { return -1; } Mat frame; Mat edges;