王福强 2022-01-01 1 有线方案 2 无线方案 Macbook Pro16的摄像头实在太渣，现在任何一个手机的摄像头都比它强吧，所以，考虑怎么把手机的摄像头作为直播视频的输入源纳入OBS，简单了解了一下...，基本上就两个思路： 有线方案 无线方案 1 有线方案 恰好去年闲着无聊逛电商的时候搞了个玩具型视频采集卡，所以，组合视频采集卡 + USB HUB把手机和电脑连接起来之后，OBS就会自动识别把手机作为一个
GitHub https://github.com/gongluck/Opencv3.4-study.git #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace...(lib, "opencv_flann340d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_highgui340d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_imgcodecs340d.lib...opencv_shape340d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_stitching340d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_superres340d.lib...; namedWindow("window"); imshow("window", image); //遍历Mat图像空间 Mat mat(500, 300, CV_8UC3...255;//G mat.data[i+2] = 0;//R } namedWindow("Mat"); imshow("Mat", mat); //读取摄像头
于 2016/6/15 Visual studio2010 + openCV 2.4.9 这一部分主要是举了几个简单的例子，以便大家对openCV有个初步的了解。...一、显示图像 既然你已经在学习OpenCV了，那肯定知道它主要是用来干什么。所以我们最基础的一个例子，自然就是显示图像了。...上面几行程序其实是openCV1.x里面的了，时C语言的接口，一般在OpenCV2.x以上版本，都是下面这么显示图像，方便快捷， #include #include<opencv2...常用的基于C接口的OpenCV1.x的六个函数(I/O) 1. 图像载入函数 函数cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。...是一个辅助参数项，可选正数、零和负数三种值，正数表示作为三通道图像载入，零表示该图像作为单通道图像，负数表示载入图像的通道数由图像文件自身决定。
使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。...现在，我们设置 blob 为神经网络的输入（第 52 行），通过 net 传递输入（第 53 行），这给我们提供了 detections。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果你到了这一步，那就可以做好准备用自己的网络摄像头试试看它是如何工作的了。我们来看下一部分。...打开终端，执行下列命令： 如果 OpenCV 能够访问你的摄像头，你可以看到带有检测到的目标的输出视频帧。
使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。...现在，我们设置 blob 为神经网络的输入（第 52 行），通过 net 传递输入（第 53 行），这给我们提供了 detections。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果你到了这一步，那就可以做好准备用自己的网络摄像头试试看它是如何工作的了。我们来看下一部分。...如果 OpenCV 能够访问你的摄像头，你可以看到带有检测到的目标的输出视频帧。我对样本视频使用了深度学习目标检测，结果如下： ?
我们使用两个.py 文件: text_detection.py : 检测静态图像中的文本 text_detection_video.py : 检测网络摄像头或输入图像文件中的文本 两个脚本都使用EAST...通过将layerNames作为参数提供给net.forward，我们指示OpenCV返回我们感兴趣的两个特征映射： 输出几何图用于导出输入图像中文本的边界框坐标 类似地，分数图包含文本的给定区域的概率:...当图像通过网络时，EAST文本检测器自然地减少了体积大小——我们的体积实际上比输入图像小4倍，所以我们乘以4，使坐标回到原始图像。...我们将使用VideoStream访问网络摄像头并用FPS来为这个脚本测试每秒帧数。其他内容与前一节相同。...--video：输入视频的路径（可选）。如果提供了视频路径，那么网络摄像头将不会被使用。 --Min-confidence：确定文本的概率阈值（可选）。default=0.5。
使用Opencv-python库读取图像、本地视频和摄像头实时数据 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...pip install opencv-python 然后在PyCharm或者VScode等IDE中输入对应的Python代码 一、使用opencv-python读取图像 比如说我们要显示上面这幅数字图像处理中的...lena.jpg这幅图像，读取的python代码如下所示： import cv2 # Load an image using imread img = cv2.imread("images/lena.jpg...读取摄像头数据并实时显示 使用opencv-python读取摄像头数据是非简单，opencv-python文档tutorial_py_video_display里面有对应的示例代码，如下： import...cv.COLOR_BGR2GRAY) # Display the resulting frame cv.imshow('frame', gray) # 等待1毫秒，如果用户按下q键则退出循环
捕获带有计算机网络摄像头的视频 使用 OpenCV 捕获视频 使用 OpenCV 捕获视频也非常简单 一张一张地读取图像，由于帧的快速处理已经我们眼睛的机制（生物学范畴☺）使单个图像移动起来，就生成了视频...我们来增加延迟 我们增加了3秒钟的延迟，网络摄像头将开启 3 秒钟 添加一个窗口来显示视频输出 在这里，我们定义了一个 NumPy 数组，我们用它来表示视频捕获的第一张图像——存储在帧数组中 我们还有一个...这里还有一个用户事件触发器，一旦用户按下“q”键，程序窗口就会关闭 下面我们看看如何使用 OpenCV 做一个非常有趣的运动检测器 基于 OpenCV 的运动检测器 问题场景：通过一个网络摄像头，可以检测到摄像头前任何运动物体...VideoCapture 对象以确保我们使用网络摄像头捕获视频。...为简单起见，将只保留那部分为白色，其面积大于我们为此定义的 1000 像素 帧每 1 毫秒更改一次，当用户输入“q”时，循环中断并关闭窗口 最后计算对象在相机前的时间 我们使用 DataFrame
一、项目介绍 项目简介：我们的项目是在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。 客户端： 用于向服务器发送摄像头捕获的图像数据。...视频过大，难以进行网络传输 摄像头视频流中的一帧图片为480 * 640 * 3 = 921600 Bytes，一秒需要传输30帧画面，即需要网络带宽 26 MB/S，如果不对图片进行二进制编码是无法进行网络传输的...使用 capture >> image 获取摄像头捕获的图像。 如果图像为空或者图像数据为空，则跳过当前循环，继续下一次循环。...使用 waitKey() 函数等待按键输入，如果检测到按键输入，则跳出循环。 使用 usleep() 函数等待一段时间，以控制图像发送的频率。...根据预测结果在图像中绘制标签，显示人脸的姓名或未识别信息。 在窗口中显示处理后的图像，并等待按键输入。 如果接收到按键输入，则跳出循环，结束子进程。
OpenCV库是2500多种优化算法的组合，可用于检测和识别不同的人脸，实时识别图像中的对象，使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类，跟踪摄像机的运动，跟踪运动对象（例如汽车，人等），实时计数对象...现在，只需使用pip安装OpenCV。 pip install opencv-python 我们会在本文中涵盖7个主题 1. 读，写和显示图像 2. 读取视频并与网络摄像头集成 3....要使用OpenCV观看视频，我们只需要使用while循环显示视频的每一帧。...，我们需要传递网络摄像头的端口值而不是视频路径。...如果你使用的是笔记本电脑，但没有连接任何外部网络摄像头，则只需传递参数0；如果你有外部网络摄像头，则传递参数1。
流程描述： 库文件导入：导入程序依赖的python安装包； 摄像头管理对象创建和初始化：是对opencv VideoCapture对象的创建和初始化，通过它打开摄像头设备； 启动循环监控：循环处理每一帧图片...； 图像抓拍：利用opencv提供的摄像头管理设备，进行逐帧图像内容的抓取，然后进行处理； 图像窗口显示：利用opencv的窗口对象，进行抓拍内容的显示。...等待用户输入：利用opencv提供的键盘输入监控程序，获取用户指令。 摄像头释放：收到退出指令后，释放摄像头管理设备资源。...opencv的摄像头管理类，我们主要应用了其open（打开摄像头）、read（读取每一帧）、release（释放设备）等函数功能能。...具体程序代码如下图所示： # 实时：视频图像采集(opencv) import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 从视频流循环帧 while True: ret,
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时，大家又希望能够随时随地观看视频直播。...根据GeeksForGeeks的说法，OpenCV是用于计算机视觉，机器学习和图像处理的巨大开放源代码库，现在它在实时操作中起着重要作用，这在当今的系统中非常重要。...我们可以提供视频文件的路径，也可以使用数字来指定本地网络摄像头的使用。要触发网络摄像头，我们将“ 0”作为参数传递。为了从IP摄像机捕获实时源，我们提供RTSP链接作为参数。...，在该循环中，它不断从相机返回帧作为响应块。...由于我使用了上面的VideoCapture（0），因此网络摄像头摘要会显示在浏览器中： 中有来自IP摄像机/网络摄像机的实时视频流，可用于安全和监视目的。
这个深度学习 python 的应用可以从网络摄像头数据中实时的识别字母，使用者被允许使用一个感兴趣的对象（在这个案例中是一个水瓶盖）在屏幕上写出字母。...这个模型如我们希望的那样使用 28 x 28 像素（我们展平图片然后将每个像素值放入一个一维向量）作为输入。模型的输出必须由某个字母决定，所以我们设置输出层有 26 个神经元（决定是由概率做出）。...我们使用 OpenCV 的 cv2.VideoCapture() 方法逐帧（使用 while 循环）从视频文件或网络摄像头实时读取视频。在这种情况下，我们将 0 传递给函数以此进行网络摄像头读取。...取出 blackboard 图像再做一次快速轮廓搜索（涂掉后再显示）。一旦找到，通过切割来调整使满足我们构建模型的输入尺寸要求，即 28×28 像素，并把它传递给两个模型！...在退出 while 循环后进入网络摄像头读取数据停止相机并关闭所有窗口。 执行 1.
摄像头与视频读取并显示 相关函数说明 保存图像信息的结构体 opencv2：CvCapture，操作采用指针。 opencv3：VideoCapture，操作采用变量。...opencv3：open一个函数搞定，文件和摄像头是不同的重载函数。...图像显示： opencv2：在main一开头声明窗口：cvNamedWindow，后面用cvShowImage函数显示 opencv3：imshow全部搞定。...()函数 opencv3：作为一个变量，显然是由系统释放到，完全不需要管。...; //读取摄像头当前帧并传给frame /*中间可以处理摄像头当前帧的图像*/ imshow("my vidio",frame); //显示当前帧 if
启动摄像头：调用grabber.start()方法来启动摄像头，准备开始捕获图像帧。 捕获和处理图像帧：使用一个无限循环，在每次迭代中调用grabber.grab()方法来捕获一帧图像。...显示图像：使用OpenCV的imshow函数显示图像，通过传递窗口名称和Mat对象来显示捕获的图像帧。waitKey函数用于等待键盘输入，其中参数表示等待时间（以毫秒为单位）。...这样可以以一定的速率显示连续的图像帧。 从重点分析中我们可以看出，获取摄像头的关键在于OpenCVFrameGrabber对象，本机摄像头一般是0。而展示画面则是使用openCV的imshow方法。...在每次循环中，调用frame.showImage(mat)来显示从摄像头捕获到的图像帧。使用CanvasFrame可以简化图像显示，因为CanvasFrame提供了内置的绘图画布。...对象，它是OpenCV中的图像数据结构，包含着图像像素和相关元数据，很多人脸识别的功能都是基于它来实现的。
启动摄像头：调用grabber.start()方法来启动摄像头，准备开始捕获图像帧。捕获和处理图像帧：使用一个无限循环，在每次迭代中调用grabber.grab()方法来捕获一帧图像。...显示图像：使用OpenCV的imshow函数显示图像，通过传递窗口名称和Mat对象来显示捕获的图像帧。waitKey函数用于等待键盘输入，其中参数表示等待时间（以毫秒为单位）。...这样可以以一定的速率显示连续的图像帧。从重点分析中我们可以看出，获取摄像头的关键在于OpenCVFrameGrabber对象，本机摄像头一般是0。而展示画面则是使用openCV的imshow方法。...在每次循环中，调用frame.showImage(mat)来显示从摄像头捕获到的图像帧。使用CanvasFrame可以简化图像显示，因为CanvasFrame提供了内置的绘图画布。...对象，它是OpenCV中的图像数据结构，包含着图像像素和相关元数据，很多人脸识别的功能都是基于它来实现的。
一、前言 OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，提供了许多强大的功能，包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一，能够快速准确地检测出图像中的人脸。...OpenCV作为一款免费、开源的计算机视觉库，为我们提供了一种方便快捷的人脸检测方法。使用OpenCV的人脸分类器，可以快速地检测出图像中的正脸、侧脸和眼睛等部位，进而实现更加智能的应用。...cv::imshow("Face Detection", frame); // 按下ESC键退出循环 if (cv::waitKey(1) == 27...cv::imshow("Face Detection", frame); // 按下ESC键退出循环 if (cv::waitKey(1) == 27...在链接器-输入 选项里，添加依赖选项。 这个库在哪里，根据自己OpenCV解压的路径进行填。
2016年，Johnson等人发表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolutioin一文，将神经网络迁移作为用感知损失处理超分辨率问题的框架...网络训练好后，你可以将它应用到任意内容图像上。...--image：需要进行风格迁移的图像（输入图像）。在其中我放入了四张图片。 你不需要改变命令行代码，参数会在运行过程中进行处理。...style transfer model... 4[INFO] neural style transfer took 0.3152 seconds 现在，对命令行参数做简单改变，然后用《侏罗纪公园》中的截图作为内容图像...启动网络摄像头视频流，我们会（近乎）实时处理摄像头的帧。对于某些较大的模型，系统可能会慢一些。 在每一帧上应用风格迁移，对输出进行后处理，并将结果显示在屏幕上。
其次是单发多盒检测器（或简称SSD），这是一种深度神经网络检测图像中对象的方法。...= cv2.imread("beauty.jpg") 函数imread()从指定的文件加载图像，并将其作为numpy的 N维数组返回。...detectMultiScale() 函数将图像作为参数并将不同大小的对象检测为矩形列表，因此我们绘制矩形，同样有rectangle方法提供 #为每个人脸绘制一个蓝色矩形 for x, y, width...Haar级联结合摄像头 使用Haar级联进行人脸检测可以说是opencv最基础的效果，下面我们利用摄像头将Haar级联进行合并，这样就可以达到开头的效果。...cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300),(104.0, 177.0, 123.0)) 将此blob对象用作神经网络的输入，获取检测到的面部： # 将图像输入神经网络
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