官方网址:http://videocapture.sourceforge.net/   功能介绍: VideoCapture是Win32版Python的一个扩展,可以访问视频采集设备(如USB摄像头).它包含一个底层本地模块(vidcap.pyd)[1]和一个仅用Python编写的高层模块(VideoCapture.py).还包括一些工具,可以用来定期上传摄像头拍摄的图像到网络服务器,监控并通过给定的URL保存图片到本地磁盘,等等.详细细节请参阅“Tools”目录下的“README.txt”文件

概述前言 工具 思路 安装及导入包 设置参数 实现拍照 构造邮件内容 发送邮件 判断网络连接 开机自启 后记 o1 前言为什么会有写这个程序的想法呢? 最初的想法是写一个可以用电脑前置摄像头拍照的程序,在舍友使用你电脑的时候,不经意间获取到一大堆奇葩舍友的表情包. 然后我又突发奇想,要不搞个开机启动吧,这样我就可以看到是谁开启了我的电脑啦. 然后,突(nao)发(dong)奇(da)想(kai)的我又想到万一我电脑不在身边怎么办?要不再加个邮件发送机制吧,开机拍到照片再邮件发送给我?哈哈 02

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import os import sys import time rebootCount = int(input("请输入测试次数:")); print ("你输入的次数是: ", rebootCount) def copyright(): print("\n") print("Lenovo R&T automated testing scrip

Python远程视频监控程序   老板由于事务繁忙无法经常亲临教研室,于是让我搞个监控系统,让他在办公室就能看到教研室来了多少人.o(>﹏<)o||| 最初我的想法是直接去网上下个软件,可是找来找去不是有毒就是收费,无奈技术不到家无法破解,只得另寻他法. 正当没有办法的时候,我看到一篇博文 一个基于python的高速视频传输程序 ,看完茅塞顿开,觉得完全可以自己写一个,在此感谢作者詹姆斯. 这个程序包括一个服务器和一个客户端.需要的库有 VideoCapture 和 pygame,一个用来得到

目录 1.OpenCV安装 (1)安装依赖 (2)下载OpenCV源码 (3)安装pip (4)安装Python虚拟机 (5)编译OpenCV (6)验证安装 2.使用OpenCV和Python控制摄像头模块 (1)picamera模块安装 (2)使用Python代码控制摄像头 3.人脸识别 1.OpenCV安装 说到OpenCV的安装,我想做人脸识别,网上找了很多教程,都涉及到OpenCV,而很多教程是基于Adrian Rosebrock的这篇教材Raspbian Stretch: Insta

首先在命令中安装opencv: pip install opencv-python 然后打开notebook: jupyter notebook 建立文件,写入如下代码: import cv2 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('fram

因为需要制作制作数据集 所以需要在笔记本上外置了一个logi的摄像头 准备使用python上得opencv来进行拍照 环境:opencv+pycharm+win10+py3 #coding:utf-8 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)#创建一个 VideoCapture 对象 flag = 1 #设置一个标志,用来输出视频信息 num = 1 #递增,用来保存文件名 while(cap.isOpened()):#循环读取每一帧 ret_flag, Vsho

需求: 1.调用笔记本的摄像头,拍摄笔记本面前的照片:2.将照片发送给指定邮箱:3.发送邮件,提醒我们电脑已经开机,并附上笔记本拍摄的照片. 面向过程: #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:2019/9/17 9:46 # 1.调用笔记本的摄像头,拍摄笔记本面前的照片: # 2.将照片发送给指定邮箱: # 3.发送邮件,提醒我们电脑已经开机,并附上笔记本拍摄的照片. ''' MIMEMultipart类型 MIME邮件中各种不同类型

背景 背景是这样的, 我的家里台式机常年 休眠, 并配置了 Wake On Lan (WOL) 方便远程唤醒并使用. 但是我发现, 偶尔台式机会被其他情况唤醒, 这时候我并不知道, 结果白白运行了好几天, 浪费了很多电. 所以我的需求是这样的: 电脑唤醒后(可能是开机, 有可能是从休眠状态唤醒), 自动做如下几件事: 摄像头拍照(判断是不是有人在使用) 屏幕截图(判断是不是有人在使用) 生成一封邮件, 告诉我「电脑已启动」并附上拍照和截图; 发送到我的邮箱. 具体实现 ️ 摄像头拍照 概述: 通

一.概述 在PyQt中,可以使用QCamera.QCameraViewfinder.QCameraViewfinderSettings等一系列多媒体操作相关类实现摄像头操作.用这些类不足50行代码+UI界面就可以快速实现简单的摄像头拍照. 二.相关类介绍 2.1.QCamera类 QCamera类是直接对应摄像头的类,包括如下方法: 1.QCamera() 创建摄像头类对象实例. 2.setViewfinder(viewfinder) 设置取景器,取景器就是将图像实时在屏幕显示,就跟相机的屏幕一

写在前面的一些P话: 今天这个案例,就是控制自己的摄像头拍照,并且把拍下来的照片,通过邮件发到自己的邮箱里.想完成今天的这个案例,只要记住一个重点:你需要一个摄像头 思路 通过opencv调用摄像头拍照保存图像本地用email库构造邮件内容,保存的图像以附件形式插入邮件内容用smtplib库发送邮件到指定邮箱 开始代码 工具导入 import time import cv2 # pip install opencv-python -i 镜像源网址 from email.mime.image im

cv2.VideoCapture.get ()  的 (0-18)参数 cv2.VideoCapture.get(0)            视频文件的当前位置(播放)以毫秒为单位 cv2.VideoCapture.get(1)            基于以0开始的被捕获或解码的帧索引 cv2.VideoCapture.get(2)             视频文件的相对位置(播放):0=电影开始,1=影片的结尾. cv2.VideoCapture.get(3)            在视频流的

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

人生苦短,我用Python~ 界内的Python宣传标语,对Python而言,这是种标榜,实际上,Python确实是当下最好用的开发语言之一. 在相继学习了C++/C#/Java之后,接触Python,最一开始突然一片茫然,似乎是进入了新世界,所有C家族的语法,在这里都或多或少地发生了改变,方法没有大括号,喜闻乐见的格式.定义变量不需要声明,时间长了,竟爱上了这个简介明了,高效快捷的语言,当然,也是当下开发语言界内的宠儿,不可否认,Python是当下最流行的开发语言了. [前言] 本文拟使用Py

好久没有更新了,今天更一篇最近遇到的问题,及解决办法,后面博客得继续写起来 安装 #使用Python下的lib库直接进行安装 apt-get install python-opencv 测试 #使用如下代码进行测试,以下代码是拍照,在按q之后,保存图片并退出. import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

前言 这是最后一篇介绍python在七牛云平台的应用了,因为-前两篇文章第一篇分享了怎么安装七牛的官方库以及怎么对自己的空间进行下载上传,删除等行动.而第二篇则分享了怎么利用七牛的API接口,由于七牛的接口方式几乎差不多,所以不再对七牛的各个SDK进行测试了,像是物体识别,格式转换等等很实用的功能.有兴趣的朋友可以分享下自己的经验.而这最后一篇介绍七牛主要是来讲述怎么用urlbase64编码链接.以及怎么得到一些API回传的JSON格式的数据.这样几乎七牛的所有API都可以使用了. 背景介绍 当

前提: 确保 python 中安装了 opencv-python 模块.如果没有安装,可以参考:https://pypi.org/project/opencv-python/ 进行安装.话不多少,直接上代码: import cv2 cap = cv2.VideoCapture() f, frame = cap.read()#此刻拍照 cv2.imwrite("example.png", frame)# 将拍摄内容保存为png图片 cap.release()# 关闭调用的摄像头 效果如下