rtspURL格式 rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream 1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,常用 12345 3) ip 摄像头IP,如 192.0.0.64 4) port 端口号,默认为 554 5) codec 视频编码模式,有 h264.MPEG-4.mpeg4 等 6) channel 通道号,起始为1,例如通道1,则为

本文是在前面设计好的简易SDRAM控制器的基础上完善,逐步实现使用SDRAM存储视频流数据,实现视频图像采集系统,CMOS使用的是OV7725. SDRAM控制器的完善 1. 修改SDRAM的时钟到100Mhz 系统时钟提了上来下面对应的时间参数就需要注意,再50Mhz下的这些时间参数的计数器的都需要做相应的修改. 2. 写入一幅图像(640 * 480)到SDRAM 640 * 480 = 307200个数据 307200 / 256 = 1200行,所以我们只需要写入1200行数据写满即可.

转自:http://www.cnblogs.com/surpassal/archive/2012/12/19/zed_webcam_lab1.html 一直想把USB摄像头接到Zedboard上,搭建一个简易视频监控系统方便后续做视频处理.Xilinx官方给出了一个Webcam摄像头监控的例子,跑的是linaro,不知道是我的SD卡问题还是摄像头的问题,播放视频的时候总是会很卡,而且突然系统就死掉了.还是很喜欢自己动手,能学到新东西.Digilent官方给的OOB设计,那个精简的linux足够做

参考网站http://www.cnblogs.com/surpassal/archive/2012/12/19/zed_webcam_lab1.html 一.一些知识 1.V4L和V4L2. V4L是Linux环境下开发视频采集设备驱动程序的一套规范(API),它为驱动程序的编写提供统一的接口,并将所有的视频采集设备的驱动程序都纳入其的管理之中.V4L不仅给驱动程序编写者带来极大的方便,同时也方便了应用程序的编写和移植.V4L2是V4L的升级版,由于我们使用的OOB是3.3的内核,不再支持V4L

基于FPGA的LCD+CMOS视频采集显示 液晶显示器采用扫描模式,RGB888 电源采用:+5V供电 usb供电有时候会出现供电不足的问题 显示器接口有两种选择:16bit或24bit  分别对应 24p和40p座子,任选一种即可. 和开发板对应 底板与lcd管脚需要对应分配 接下来就可以测试lcd显示图案 lcd显示 7725图像 因为显示器分辨率和摄像头视频不对应,所以需要简单的缩放处理,即有效像素显示区域 lcd显示mt9v034视频

1.创建一个空的工程,注意声明下列权限: <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/> 2.布局文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"

目录 JavaCV 预览本机摄像头视频图像的简单实现 预览的同时,保存为FLV文件 JavaCV javacv开发包是用于支持java多媒体开发的一套开发包,可以适用于本地多媒体(音视频)调用以及音视频,图片等文件后期操作(图片修改,音视频解码剪辑等等功能). https://github.com/bytedeco/javacv 本文默认音视频处理使用ffmpeg,图像处理使用opencv,摄像头抓取使用opencv Maven依赖 <dependency> <groupId>or

我们这里采用SDL(本文所用版本为SDL2.0.5)来进行图像输出,SDL在进行图像渲染时一般采用的会是direct3D或者opengl,SDL对它们进行了封装,不过我们这里只讨论SDL的使用,并不会去涉及这些底层实现.尽管如此,我们还是有必要了解其中一些基本概念,这些概念能帮助我们很好地理解所使用的SDL api的实际作用. 其中最重要的一个概念就是render,中文译为渲染,rendering在计算机图像领域指的就是图像合成(image synthesis).通俗一点的解释就是:render

OpenCV 可以通过 头videoCapture()方法打开摄像 摄像头变量 = cv2.VideoCapture(n)   n为整数,内置摄像头为0,若有其他摄像头则依次为1,2,3,4,... cap = cv2.VideoCapture(0) 摄像头是否处于打开状态可以通过isOpened()方法进行判断 摄像头变量.isOpened() 若打开返回True,反正返回False cap.isOpened() 布尔变量,图像变量 = 摄像头变量.read()  可以通过read() 方法读

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

Open CV 除了可以读取.显示静态图片外 , 还可 以加载及播放动态影片, 以 及 读取内置或外接摄像头的图像信息 . 很多笔记本电脑都具有摄像头 , OpenCV 可通过 VideoC apture 方法来打开摄像头,语法为 : 其中 , n 为整数 , 内置摄像头为 0 , 若还有其他摄像头则 依次为 1 , 2, . . . . 例 如, 打开内置摄像头井把摄像头变量保存至 cap 中 : 摄像头是否处于打开状态可通过 i s Opened 方法进行判断 ,其语法为: 若摄像头处于打开

基于PCIe DMA的8通道视频采集&显示IP,兼容V4L2 Video Capture&Display IP for V4L2 在主机端视频设备内核驱动V4L2 的控制和调度下,Video Capture&Display IP Core可以同时完成对8个视频通道数据的采集以及8个视频通道数据的显示驱动工作,采用行缓存机制(无需帧缓存,无需DDR),使用PCIe接口和主机进行视频数据的传输,设备端内嵌8通道DMA引擎完成8个视频通道数据的H2C(Host to Card)和C2H(

本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统,使用摄像头采集图像数据,并没有用到SDRAM/DDR.这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头,用双口RAM做存储,显示窗口为320x240,而且都知道7670的显示效果也不怎么样,这是一次偶然的机会我得到的资源,便在basys3.zybo.国产FPGA PGT180H上移植成功,总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准,7670可以说是最基础的摄像头,基础到你都不想学驱动它,因为画质很差,还有一款基础的摄像头是OV7725,

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. 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性,尤其是计算速度和算法效率方面.所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台.许多图像处理本身就是并行计算的,并且FPGA的编程硬件,本质上也是并行的. FPGA(Field-Program mable Gate Array),即现场可编程门阵列,它

欢迎大家积极开心的加入讨论群 群号:371249677 (点击这里进群) javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 本章全部采用o

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

在DirectShow的视频图像上叠加线条和文字 最近一直在从事工业测量方面的开发工作,难免会用到各种各样的相机,其中支持DX的USB相机开发起来比较方便,由于工作需要经常要在视频图像上叠加线条和文字,图1便是我最近一段时间写的一套工业检测系统,图像是从USB相机中实时获取的.看到网上有些帖子也在讨论这个问题,现在给出我的一个非常简单的思路并附上源代码(vc++6.0编译通过,需要连接USB相机,可用普通摄像头来代替.地址:http://xiaolang86.download.csdn.net/

参考:视觉SLAM十四讲(第一章作业) 深蓝上高博的第一讲课后题: 题目:6 * 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2(3 分,约 1 小时)请注意本题为附加题.了解⼀样东西最快的⽅式是⾃⼰上⼿使⽤它,不要担⼼弄坏你的笔记本,⼤部分时候它都是你可靠的伙伴.这个作业中,我将指导你⽤⾃⼰的笔记本摄像头读取到的图像,来运⾏ ORB-SLAM2,看看它能不能实际⼯作.你也可以外接⼀个 usb 摄像头,这会让你的⼿更加灵活⼀些(不⽤费⼒端着笔记本到处跑).或者,如果你的电脑碰巧没有摄像头/摄像头故障了