除了监控专用的摄像头以外，有一些应用场景用的还是USB摄像头，甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头，而Qt在嵌入式领域应用相当广，所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头，也是非常多Qter做过的事情，qt本身就封装了qcamera类，专用于本地摄像头的读取显示，这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使，在嵌入式上歇菜，而且安卓上widget的qcamera也不好使，要用qml的camera才好使，所以开发人员很多时候，就是在找坑填坑，找到一种最佳的适中方案，比如我自己做过的一个手机app，需要调用手机的摄像头，前置后置还要能切换，抓图做一些处理，用的就是qml嵌入到widget，通过信号槽来通信。
目前官网OpenCV最新的版本是4.2.0 ，Windows版本的OpenCV在3.X版本后就不带X86的库，只有X64的库，如果需要X86的库，需要自己下载源码去重新编译。
这是基于C++(QT框架)设计的网络摄像头项目，本篇文章介绍的网络摄像头项目并不是采用RTMP或者RTSP推流编码的网络摄像头产品，而是采用HTTP协议推送图片流的方式，采用浏览器访问查看摄像头画面。
用ffmpeg来处理USB摄像头，是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的，既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频，我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事，果真搜索也是一大堆，当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头，需要拿到每张图片做智能分析，用Qt自带的camera类不大好处理，刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了，索性直接用ffmpeg来直接处理好了，用上这么强大的解码库，理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码，视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
上一版本的QT+OpenCV例子在这里：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105295367
随着现代科技的不断发展，现在的中国已经迈入5G时代，人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中，尤其人脸识别技术，已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。
本编利用Qt实现一个网络摄像头功能，包含一个服务端和一个客户端，服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头，当有客户端连接时，将其捕获到的图像通过TCP发送出去；客户端运行在Linux板子上，用于查看摄像头的实时画面。
这款 MPSoCs 开发平台采用核心板加扩展板的模式，方便用户对核心板的二次开发利用。核心板使用 XILINX Zynq UltraScale+ CG 芯片 ZU3CG 的解决方案，它采用 ProcessingSystem(PS)+Programmable Logic(PL)技术将双核ARM Cortex-A53 和FPGA 可编程逡辑集成在一颗芯片上。另外核心板上 PS 端带有 4 片共 2GB 高速 DDR4 SDRAM 芯片，1 片 8GB的 eMMC 存储芯片和 2 片共 512Mb 的 QSPI FLASH 芯片；核心板上 PL 端带有 1 片 512MB的 DDR4 SDRAM 芯片 。
随着现代图像及视频处理技术的不断发展，人们对图像处理提出了新的要求，最近几年，图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升，1080P分辨率的视频已经非常流行，2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中。
vl42是video for Linux 2的缩写，是一套Linux内核视频设备的驱动框架，该驱动框架为应用层提供一套统一的操作接口(一系列的ioctl)
我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！
因为想做一个自己的多标签图像识别算法的训练库，需要用到摄像头拍照。另外，想着后面可能会用Qt来开发一些跨平台的应用，所以先学着用pyqt来开发一个摄像头的拍照软件作为入门。整体感觉，用python+qt开发桌面应用的效率还蛮高的，总共100行左右的代码就可以实现了。
声卡: win10 电脑自带声卡、罗技USB摄像头声卡、Android手机自带声卡都可以获取声音数据 摄像头: 手机摄像头、罗技USB摄像头
大牛直播SDK跨平台RTMP直播推送模块，始于2015年，支持Windows、Linux（x64_64架构|aarch64）、Android、iOS平台，支持采集推送摄像头、屏幕、麦克风、扬声器、编码前、编码后数据对接，功能强大，性能优异，配合大牛直播SDK的SmartPlayer播放器，轻松实现毫秒级的延迟体验，满足大多数行业的使用场景。
OBS是一个开源的直播录制软件，英文全称叫做Open Broadcaster Software，广泛用于视频录制、实时直播等领域。OBS不但开源，而且跨平台，兼容Windows、Mac OS、Linux等操作系统。
相信大家有很多人在做图像，或者做过图像，甚至视频，最近有个需求，实现多路usb摄像头同开，用c/c++实现。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
操作系统：ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
首先，为什么要用NDK来做，因为自己之前就已经实现过RTMP推流、RTMP播放、RTSP转码等等各种c++实现的流媒体项目，有很成熟的代码模块。既然Android有NDK，可以JNI的方式复用之前的成熟代码，大大拓展和加快项目实现，那为什么不这样去做呢。和其他平台一样，要实现采集摄像头推送直播流，需要实现以下几点
完整工程下载地址(下载即可编译运行): ffmpeg流媒体播放器.zip_qt流媒体播放器-直播技术文档类资源-CSDN下载
V4L2英文全称是Video for Linux2，它是专门为视频设备设计的内核驱动。在做视频的开发中，一般我们操控V4L2的设备节点就可以直接对摄像头进行操作。通常V4L2在Linux的设备节点是**/dev/video0**。无论是MIPI摄像头还是UVC摄像头，它们底层默认操作的都是/dev/video0的节点。
倒车影像已经是现在汽车的标配功能了，基本很多车出厂都是360全景影像，倒车影像又称泊车辅助系统，这篇文章就采用Linux开发板完成一个倒车影像的功能。
大家好，今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目！
2. 进行实验时：先按教程格式化 TF 卡，然后拷贝相应的音乐（大海.wav, 上海滩.wav）至卡中；
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”，一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标？我们现在就可以实现！ TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序，它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品（如杯子，苹果或香蕉）来移动光标，他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，轻量，高效，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，提供了Python、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。
libuvc是一个开源的库，用于在Linux和其他操作系统上与USB视频设备进行交互。提供了一组函数和接口，使开发人员可以轻松地访问和控制USB摄像头。
提起Windows共享本地摄像头，好多人想到的是通过ffmepg或vlc串流到服务器，实际上，用轻量级RTSP服务更简单，本文就介绍下，如何用大牛直播SDK的Windows轻量级RTSP服务，采集摄像头，生成本地RTSP串流，供其他终端访问。
将树莓派定制为无线便携监控摄像头，插上USB摄像头，插上USB wifi，然后将摄像头的数据编码，将编码后的数据推流至流媒体服务器，其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
来源：知乎 概要：本文详细介绍了自动驾驶汽车的硬件和软件，以及所需要做的准备工作，每个研发者或者准备投身于无人驾驶领域的人都应该好好看一下。 全球有数不清的公司在忙着研发自动驾驶汽车，他们的产品也千奇百怪，不过基本思路和核心技术是类似的，本文详细介绍了自动驾驶汽车的硬件和软件，以及所需要做的准备工作，每个研发者或者准备投身于无人驾驶领域的人都应该好好看一下。 大家都知道智能车（Intelligent Vehicle）是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现
Video4Linux2（V4L2）是一个用于Linux操作系统的视频设备驱动框架。它提供了一个统一的接口，用于在应用程序和视频设备之间进行通信和交互。
首先说明，本篇文章是概念+实践，对于希望了解和实践一个简单的摄像头直播网页功能的人会有帮助，由于篇幅和实践深入度有限，目前demo效果只支持直播播放电脑端以及常用摄像头的实时视频流，其他复杂的功能（例如视频信息实时处理，高并发，网络分发等）尚未实现，还需要进一步探索。
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
今天主要想谈谈暑假开始的这几天，尤其是今天，今天从下午开始写，加上晚上2h，总共5h左右吧，边看文档，变定义底层协议，写的真的累，光这一会就敲了1186行代码。这大概就是暑假的代码生活吧，这即是开始，又是压力，在连续这几天内完成了如下工作：
在上一篇文档中，文档末尾提到了，win10，win7兼容问题，QCamera未发现的问题，这里都做一下说明。
该软件里推流和视频保存使用FFMPEG库完成，界面框架采用QT，视频和音频可以同步推流和录制，FFMPEG本身支持跨平台编译开发，QT也支持跨平台，在Android、Linux、windows都运行良好，只需要在不同平台编译对应的ffmpeg库即可，逻辑代码部分通用。
北理工通信课题组辛喆同学在本科毕业设计《基于嵌入式系统的步态识别的研究》中，成功将深度步态识别算法GaitSet移植到全志V853开发板上。本研究在CASIA-B数据集上进行测试，正常行走状态下该系统的步态识别准确率达到了94.9%，背包行走和穿外套行走条件下识别准确率分别达到了87.9%与71.0%。
前面我们学习的OpenCV内容都是运行在命令行中的，没有界面，所以本次的拓展挑战内容便是：
在上一篇中讲解了 OpenCv4.4.0+Qt5.12.2+OpenCv-Contrib-4.4.0 的 安装与测试例程，这篇中讲解摄像头的控制，摄像头列表的选择，参数控制，拍照，视频录制。
之前的两次我们已经搭建好了nginx+rtmp服务和ffmpeg推流工具，本次进行最后一步结合Qt显示视频流。
物联网近几年的发展非常的火热，各种智能设备的出现使得智能家居的发展越来越快。虽然发展火热，却没有统一的标准，所以智能家居监控系统需要一种稳定统一的解决方案。
这篇教程旨在使用一些有趣的例子让你熟悉OpenBR背后的思想、对象以及动机。注意需要摄像头的支持。
下面代码调用FFMPEG库，读取摄像头的一帧数据，转换为RGB888，加载到QImage，再显示到标签控件上。
我们需要经常使用摄像头捕获图像。OpenCV为这个应用提供了一个非常简单的接口。让我们来使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频显示出来。
据官网介绍，EasyDarwin拥有完整的源代码，可以帮助开发者更快更简单实现流媒体音视频产品功能，使用完全免费；下面就介绍一下EasyDarwin的使用过程。
在嵌入式项目开发中，无论是单片机项目、嵌入式Linux项目、FPGA项目，上位机始终是一个很重要的部分，主要用于：
-------------------------------------------------------------------------
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
