发布于2022年4月10日 最近,在处理多媒体应用程序或视频处理库时,您可能会遇到一个警告信息,提示“流0的数据包中未设置时间戳,这已不推荐使用,并将在未来停止工作”。在本篇博客文章中,我们将讨论这个警告的含义,为什么它被弃用,并介绍解决方法。
今天测试的时候,遇到了一个问题,测试需求是,需要把摄像头拍摄的实时视频逐帧率保存下来。经过查阅资料以及网友帮助,目前已经完成。记录下来希望可以帮助有需要的朋友。1、思路使用Python+Opencv,从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片,保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取,分别是:USB普通摄像机:直接使用Python+Opencv,进行数据采集self.cap = cv2.VideoCapture(0);0是本地摄像头USB工业摄像头:使
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。图片/视频等可到文末引用处下载。
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此,您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
在Python中利用深度学习技术进行视频监控流的超分辨率(Super-Resolution, SR)处理,以提高监控画面的分辨率,通常涉及以下几个步骤:
这一句表示调用计算机内置摄像头来获取视频,如果传入参数为1时,表示调用计算机外置摄像头,比如usb连接的摄像头等。VideoCapture对象也可以传入视频文件地址。
接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生,这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了,当然了,使用起来也是很方便的,之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况,现在这个问题就不存在了,需要安装包的话可以去我的资源中下载使用,使用pip安装方式十分地便捷。
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,
因为最近做图形算法比较多,所以对cv2熟悉是必然的,倒是和以前的函数差不多,就是一些小细节不太一样。
文章大纲 基本读取摄像头逻辑 opencv 中设置摄像头参数 参考文献与学习路径 项目地址 ---- 基本读取摄像头逻辑 cap = cv2.VideoCapture(index,cv2.CAP_DSHOW) cap = cv2.VideoCapture(id) cap.set(6
在计算机视觉领域,OpenCV是一款广泛使用的开源库,用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时,了解如何创建和显示窗口,以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作,帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
#环境:opencv 3.4.0 python 3.5.2#读取视频import cv2cap = cv2.VideoCapture('video.avi')#读取摄像头,0为摄像头索引,当有多个摄像头时,从0开始编号cap = cv2.VideoCapture(0)#从视频或摄像头中读取一帧(即一张图像),返回是否成功标识ret(True代表成功,False代表失败),img为读取的视频帧ret,frame = cap.read()----#完整的读取视频流并播放视频流代码 # -*- coding
最近自己的工位老是丢东西,关键只丢一样东西,而且每天早上来,桌子上都是乱七八糟的。像是遭了贼。
前几次使用Python+Opencv,对网络摄像头,USB摄像头进行数据采集,基本流程已经跑通,没什么大问题。最近项目中使用了一款120fps/s的USB摄像头,但是调试好代码运行后,问题来了。
算法:视频是由连续的多帧图像构成,因此,视频信号处理最终仍属图像处理范畴。但是,时间维度在视频中包含了许多有用的信息。为了获取视频,首先创建一个VideoCapature对象。其参数可以是设备的索引号,也可以是一个视频文件,设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0,如果捕获非摄像头的视频,0改为视频文件路径。cv2.waiKey()设置适当的持续时间(帧间频率),如果设置的太低,视频会播放的很快,太大又会播的太慢,一般设为25ms即可。视频信号是重要的视觉信息来源,其中包含的信息要远大于图像,对视频的分析也是计算机视觉领域的主要研究方向之一。
之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。
1. 视频分解 import cv2 # ************************** # 分解视频 cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')#获取一个视频cap isOpen=cap.isOpened()#判断是否打开 fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#频率,一秒多少张图片 width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))#宽 height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
Mediapipe是Google开发的一种跨平台框架,用于构建实时音频、视频和多媒体数据处理应用程序。它提供了一系列预构建的机器学习和计算机视觉模型,可用于实现诸如姿势识别、人脸检测、手势识别、目标追踪等应用。Mediapipe的主要特点是高效、可扩展和跨平台,它支持多种操作系统(包括Android、iOS和桌面操作系统)和多种编程语言(包括C ++、Python和Java)。
作者 | 源代码•宸 来源丨CSDN博客 使用Mediapipe 水平镜像处理 import cvzoneimport cv2import numpy as npfrom cvzone.HandTrackingModule import HandDetector cap = cv2.VideoCapture(0) # 0代表自己电脑的摄像头cap.set(3, 1280) # 宽cap.set(4, 720) # 高 detect
创建一个VideoCapture类的实例,如果传入对应的参数,可以直接打开视频文件或者要调用的摄像头。官网文档
在Python中,可以使用OpenCV库来实现颜色追踪。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用OpenCV来追踪指定颜色的对象:
截止目前:现在OpenCV使用环境还是python3.8的版本所以咱们下载时记得用3.8版本的
使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识。
最近在老家找工作,无奈老家工作真心太少,也没什么面试机会,不过之前面试一家公司,提了一个有意思的需求,检测河面没有有什么船只之类的物体,我当时第一反应是用opencv做识别,不过回家想想,河面相对的东西比较少,画面比较单一,只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛,如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了,毕竟街道上行人,车辆,动物,很多干扰物,于是就花了一个小时写了一个小的demo,只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了
本文主要介绍如何使用OpenCV和PaddleHub实现一个实时人脸口罩检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!
OpenCV是一个开源计算机视觉库,可提供播放不同图像和视频流的权限,还有助于端到端项目,如对象检测、人脸检测、对象跟踪等。
python:python3.6 摄像头:网络摄像头 Python库:openCV
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机(安卓\IOS都可以)和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址:https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
前段时间我们一直在做景区人流量统计及智能分析的功能,目前该功能已经进入了实际测试阶段。在景区现场人流量统计测试中,有景区会出现摄像头rtsp流断开的情况,远程使用VLC播放也播放不出来。
Python中使用OpenCV读取图像、本地视频和摄像头数据很简单, 首先需要安装Python,然后安装Opencv-python库
例如顾客统计,使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数;或者是交通摄像头,需要提取交通工具的信息等。
用mediapipe可以进行手部标记。获得手部标记后,我们可以做一些应用,例如显示、利用手势进行一些控制等。本文介绍了使用opencv和mediapipe检测和显示摄像头(或视频)中的手并进行标记,然后应用手部标记操作电脑音量。
上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
运动物体检查,在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用,它的实现原理:捕获连续帧之间的变化情况,将每次捕获的图像进行对比,然后检查差值图像中的所有斑块(颜色相近的地方)。
OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo
根据复杂性和效率的不同,任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案,主要包括基于深度学习实现,以及基于重量传感器、光传感器实现等。
import cv2import os# 调用笔记本内置摄像头,所以参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2cap = cv2.VideoCapture(0)face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')face_id = input('\n enter user id:')# 输入数字0/1/2/3.....来记录图片print('\n Initializing face capture.
参考:https://blog.csdn.net/ztaixs/article/details/71211296
现在,他在北京的某知名大型连锁超市,需要通过Python识别条形码,进行快速的商品库存录入。如果已经存在的则不进行录入。不知Python能否实现?所以趁此机会我们给大家介绍下OpenCV和pyzbar。
友情链接:https://blog.csdn.net/u012348774/article/details/78255130
Matplotlib是一个用于Python的绘图库,它提供了多种绘图方法。在这里,将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片,保存图片等。
OpenCV这么简单为啥不学——2、逐帧播放视频(VideoCapture函数、waitKey函数、0xFF == ord('1'))
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别,但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
文章目录 opencv 操作计算机摄像头 opencv 操作计算机摄像头 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Describe: @Evn : @Date : 2019-08-14 09:25 ''' import cv2 import numpy as np # 创建相机 def camera_video(time): cap = cv2.VideoCapture(0) fourcc = cv2.Vide
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】,仅做学习分享。
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