利用树莓派的摄像头去学习opencv的基本操作 —— 保存图片和视频 1.使用Opencv去控制树莓派的摄像头拍照并保存到本地,主要使用cv2和numpy库 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #初始化摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) #读取图像 ret,img = camera.read() #转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.C

http://blog.csdn.net/wzwxiaozheng/archive/2010/12/26/6099397.aspx GStreamer资料整理(包括摄像头采集,视频保存,远程监控,流媒体RTP传输) 1,gstreamer开发手册,gstreamer官网(这些都不用说了吧) 2,gst-launch的用法,这也不用说了吧.(白菜,鸡蛋,西红柿,砖头,鼠标……..) 3,http://blog.chinaunix.net/u/6646/showart_164960.html lqp

树莓派新版系统上使用mjpg-streamer获取USB摄像头和树莓派专用摄像头RaspiCamera图像 网上有很多关于mjpg-stream移植到树莓派的文章,大部分还是使用的sourceforge.net上的mjpg-streamer-r63.tar.gz,该工程版本比较老,在新版系统中编译需要把源码文件中所有 #include<linux/videodev.h>都修改为 #include<linux/videodev2.h> 或者 sudo ln -s /usr/inclu

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

./configure CC=arm-linux-gnueabihf-gcc LD=arm-linux-gnueabihf-ld --host=arm-linux --prefix=/usr/local/jpeg  --exec-prefix=/usr/local/jpeg  --enable-shared  --enable-static make ; sudo make install 将此函数插入 v4l2grab.c 中,long rgb_to_jpeg(const char *rgb,

了解过ffmpeg的人都知道,利用ffmpeg命令即可实现将电脑中摄像头的画面发布出去,例如发布为UDP,RTP,RTMP等,甚至可以发布为HLS,将m3u8文件和视频ts片段保存至Web服务器,普通的播放器就可以直接播放他们. 的确,但是,但是作为一个技术爱好者,相信大家都是对里面的机制与原理是感兴趣的,我们希望通过我们写代码来实现它.另外,ffmpeg命令发布出来的摄像头画面我们似乎要加一些水印.显示一些自定义的文字,可能就不是那么灵活了.举个例子来说,我们想画面中主要画面是电脑桌面,左上角

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

OpenCV能够为我们带来便捷的图像处理接口,但是其处理速度在一块树莓派上肯定是不尽如人意的.尤其当我们想要使用复杂的算法时,只能把算法托到服务器上才有可能.这里介绍了一种方法,实现树莓派传输Mat至电脑. 准备工作 1.配置好树莓派上的OpenCV. 2.配置好电脑上的OpenCV. 思路 Socket实现方法较为简单,但在此处需要注意的是: 树莓派上的,是linux系统:而我电脑上是windows系统,需要注意这一点来进行编程. 代码 树莓派作为客户端,发送Mat. #include <st

参考自:http://blog.chinaunix.net/uid-23381466-id-3826748.html 将Opencv中的cvCaptureFromCAM不断获得摄像头采集到的图像数据, QT中通过QImage,QPixMap,label控件显示图像到dlg的窗口中. 还用到了一个定时器间隔的从摄像头获得图像进行显示. (这种实时图像处理的程序,要么定时器,要么多线程,最好不要用sleep这种~) 创建QT widgets工程,起名 mywindow

购买raspBerryCarmen,大概20元, 启动树莓派,安装: `sudo apt install motion` 配置/etc/motion/motion.conf, `sudo vim /etc/motion/motion.conf` 配置文件:motion.conf 打开后使用谷歌翻译 需要修改配置的有: 允许远程访问: 提高传输速度: 修改显示窗口大小 启动motion sudo service motion start sudo motion 停止服务 sudo service

利用AXI VDMA实现OV5640摄像头采集 导读:摄像头采样图像数据后经过VDMA进入DDR,通过PS部分控制,经过三级缓存,将DDR中保持的图形数据通过VDMA发送出去.在FPGA的接收端口产生VID OUT时序驱动HDMI显示器显示图形. 一.          基础知识点 1.OV5640和VDMA之间同步信号的配置,输入端采样视频流协议中的tuser作为同步信号. 2.VDMA主要端口: (1).S_AXI_Lite:寄存器配置接口,用于软件配置VDMA,并读取状态信息. (2).S

1.CPtrArray指针数组 2.CPtrArray返回void指针,需要做类型转换 3.View类中的OnPaint调用OnPrepareDC和OnDraw,如果覆盖OnPaint,就不会调用OnDraw(除非显式调用) 4.坐标空间 Coordinate Spaces and Transformations Win32®-based applications use coordinate spaces and transformations to scale, rotate, transl

1.声明一个表示图像的变量,在OpenCV2中,这个变量是cv::Mat类型,该类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构.默认情况下它们的尺寸为0. cv::Mat  image;       //这句话将创建一个宽高都为0的图像: 通过调用cv::Mat 的size()方法可以获取该图像的尺寸,该方法的返回值是一个结构体,包含着宽度和高度: std::cout<<"size:"<<image.size().height<<","

char* CCameraDS::QueryFrame() { long evCode, size = 0; #if CALLBACKMODE static double lastSampleTime=0; if( lastSampleTime == cbInfo.dblSampleTime) return NULL; if(cbInfo.lBufferSize == 0) return NULL; if ( m_nBufferSize != cbInfo.lBufferSize) { if (

很多人知道,opencv不能直接对树莓派原装摄像头进行调用,因为raspicam不是V4L驱动,怎样才能使用树莓派原装摄像头,它可比多数usb摄像头清晰和小巧. 具体方法,给树莓派原装摄像头安装一个可用的V4L驱动.具体方法如下: 1:必要的更新 raspberrypi ~ $ sudo apt-get update raspberrypi ~ $ sudo apt-get upgrade 2:下载已经修改软件源, curl http://www.linux-projects.org/listi

怎么读入图像呢? 我们用 img = cv2.imread('图像路径\原图像名称',0) 原图像名称要有后缀 .png , .jpg等等原图像带有的后缀. 这里我们着重说明一下图像路径,这个路径一定要是全英文,没有数字,没有中文,没有各种符号,说的够清楚吧,除了路径分隔符\,其余的一切一切不是英文字母的都不能用,包括以后出现图像路径,都要谨记这一点. 相信有很多和我一样的初学者面临的第一个问题就是这个,我为此找了好多帖子,好多资料,但都没有写明这个问题,我希望这里给大家提个醒,会让大家节省很多

1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i

1.使用opencv保存图像 cv2.imwrite(存储路径,图像变量[,存盘标识]) 存盘标识: cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY  设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY  设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION  设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的读取.显示以及保存,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 1.1 读取图像: cv2.imread(文件名, 标记),其中cv2.IMREAD_COLOR/1读取彩