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

Linux系统中,摄像头驱动程序安装好后,为了进行视频采集必须加入Video4Linux模块,从而可以通过Video4Linux模块提供的编程接口(API)从摄像头设备中获取图像帧.下面具体研究基于V4L的视频采集程序设计.1 Video4Linux概述     Video4Linux是Linux中关于视频设备的内核驱动,为针对视频设备的应用程序编程提供一系列接口函数,在Linux下,视频采集设备的正常使用依赖Video4-Linux标准的支持,在编译内核时要选中Video4Linux项,对应的

openCamera 脚本地址:https://github.com/Mrlshadows/openCamera Mac OS 安装 OpenCV Python 环境为 python3 终端执行如下指令: # 安装opencv及其依赖包 brew install opencv3 brew install opencv3 用来指明安装python3版本的opencv. # 链接opencv brew link --force opencv3 这个指令执行后,报错后面执行程序也不会出现太大的问题的.

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

以下代码为在Python3环境下利用OpenCV 抓取摄像头的实时图像, 通过OpenCV的 calHist函数计算直方图, 并显示在3个不同窗口中. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import time cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, fram

工作中需要对摄像头进行调试, Python平台大大提高调试效率. 从网找到段代码, 可以从摄像头图像中抠出蓝色. import cv2 import numpy as np cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, frame = cap.read()     hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lowe

今天又啥也没干 我完蛋了哦  就是没办法沉下心来,咋办....还是先来条NLP吧.. 七,凡事必有至少三个解决方法 对事情只有一个方法的人,必陷入困境,因为别无选择. 对事情有两个方法的人也陷入困境,因为他制造了左右两难,进退维谷的局面给自己. 有第三个方法的人,通常会找到第四,五个方法,甚至更多的方法. 有选择就是有能力,所以,有选择总比没有选择好. 至今不成功,只是说至今用过的方法都得不到想要的效果. 没有办法,只是说已知的办法都行不通. 世界上尚有很多我们过去没有想过,或者尚未认识的方法.

#coding=utf-8import cv2 import time if __name__ == '__main__': cv2.namedWindow("camera",1) #开启ip摄像头 video="http://192.168.31.49:8080/video" capture =cv2.VideoCapture(video) num = 0 while True: success,img = capture.read() cv2.imshow(&q

环境:python3.6 代码: import cv2 import os output_dir ='/home/openailab/Desktop/huahui/came/' i = cap = cv2.VideoCapture() : ret, frame = cap.read() cv2.imshow('cap', frame) flag = cv2.waitKey() :#按下回车键 output_path = os.path.join(output_dir, "%04d.jpg&quo

一言不和,先上码子(纯新手,莫嘲笑) # encoding: utf-8 #老杨的猫,环境:PYCHARM,python3.6,opencv3 import cv2,os import cv2.face as fc #此处有坑,找不到脸,这样引用程序可以运行,欢迎大牛指点,CV2和CV3的结构区别没有搞清楚,应该怎么样引用才是正确的 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont #pip install pillow

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

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.

Python3 实现简易局域网视频聊天工具   1.环境 操作系统为 Ubuntu 16.04 python 3.5opencv-python 3.4.1.15numpy 1.14.5PyAudio 0.2.11 2. 内容简介本实验实现简易的视频通信工具在视频通信的基础上加入语音用户可以选择通信的质量,即画质.停顿等参数支持IPv6 3.安装环境 $ sudo pip3 install numpy$ sudo pip3 install opencv_python这一步下载了我们需要的openc

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'

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

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

1 安装CMAKE sudo apt-get install cmake 2 安装python及其所依赖的软件包 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtb

基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序 一.环境配置 OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,利用OpenCV能够实现视频图像的捕获. 关于python3中OpenCV和Numpy的配置: 1. 安装python后一般会自带有pip程序,利用pip install [库名称] 就能够进行下载,但是由于Numpy和OpenCV在pip库没有匹配的版本,所以使用pip直接安装会报错. 2. 我们利用wheel进行下载,首先利用pip install wheel

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

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

这几天开始接触人体行为识别,经过多方对比后,选择了现在最热的人体骨架提取开源库,openpose. 下面就不多说了,直接开始openpose在win10下的配置: 需求如下:1. VS2019      据说VS2015以上的版本就可以,VS201x主要是为了通过cMake生成的.sln文件生成可执行exe文件.dll文件,和一些程                                                  序运行所必需的文件,下载VS2019 community版本就可以