在.net中,并没有简单直接的操纵摄像头的类.那么如何简单快捷地采集摄像头的画面,进行抓拍等操作呢?答案是调用SharpCapture!专业采集摄像头画面等数据的类库.下面开始演示关键代码,您也可以在文末下载全部源码: 设置授权 第一步:在引用了SharpCapture.dll之后,调用SharpCapture方法之前,一定要先通过下面代码来设置授权信息,如果是试用版,直接输入Test即可. KeyMgr.SetKey("Test"); 获取ICameraCapture的示例 从之前的

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

分为两步:OpenCV获取摄像头数据+图像在Picture上显示 第一步:OpenCV获取摄像头数据 参考:http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbe9bdb0100nii7.html http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8762961 #include "stdafx.h" #in

1.添加Halcon控件,创建WPF项目 在VS2013中创建一个WPF工程,然后添加halcon的控件和工具包,参见: HSmartWindowControl之安装篇 (Visual Studio 2013 & Halcon 18) 在WPF工程中添加好HSmartWindowControlWPF控件后,将其拖入主窗体即可. 2.生成摄像头实时显示的halcon代码 使用Image Acquisition 连接笔记本自带的摄像头,然后生成实时显示的代码即可: * Image Acquisiti

最近继续在家休息,在完成上一个Python抓取某音乐网站爬虫后,琢磨着实现一个基于HTTP推送的 IP视频监控,比如外出的时候,在家里 开启一个监控端(摄像头+服务端),可以看到实时画面,如果再加上自动告警,就更好了.公网访问需要在 路由器上设置 花生壳+端口转发. 计划在退休的安卓手机上实现这IP视频监控软件,虽然应用市场一大堆别人写好的软件,不过我觉得吧,既然是程序员,自己敲代码实现的软件会 更有成就感.考虑到需要先验证下方案的可行性,我用比较熟悉的C# 控制台实现了一个DEMO. 设想的方

UIWebView是iOS开发中常用的一个视图控件,多数情况下,它被用来显示HTML格式的内容. 支持的文档格式 除了HTML以外,UIWebView还支持iWork, Office等文档格式: Excel (.xls) Keynote (.key.zip) Numbers (.numbers.zip) Pages (.pages.zip) PDF (.pdf) Powerpoint (.ppt) Word (.doc) Rich Text Format (.rtf) Rich Text For

最近需要做一个C#版本的控制终端,控制摄像头,获取摄像头的水平角度和垂直角度 获取当前摄像头的角度,需要调用一个名为NET_DVR_GetDVRConfig的bool类型的函数 在C++中,函数定义:NET_DVR_GetDVRConfig(LONG lUserID, DWORD dwCommand,LONG lChannel, LPVOID lpOutBuffer, DWORD dwOutBufferSize, LPDWORD lpBytesReturned) 在C#封装过程中,函数改为: [

opencv读取摄像头实时流代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture inputCamera; string videoStreamAddress = "此处填写摄像机的URL"; inputCamera.open(videoStreamAddress); if (

在做二维码扫描和直播获取视频流的过程中,可能会用到 AVCaptureDevice AVCaptureVideoPreviewLayer AVCaptureSession 这几个参数,其中 1.定义显示layer var preview:AVCaptureVideoPreviewLayer! = nil 2.获取摄像头方向 self.preview = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: self.session) self.preview.videoGrav

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

linux设备上的Onvif 实现6:获取摄像头的流媒体地址完整流程 整体流程: Probe: 发现网络摄像头,获取webserver地址 http://192.168.15.240/onvif/device_service GetCapabilities:获取设备能力文件,从中识别出媒体信息地址URI:  http://192.168.15.240/onvif/Media GetProfiles: 获取媒体信息文件,识别主通道.子通道的视频编码分辨率 GetStreamUri:获取指定通道的流

js获取用户实时地理位置 if(navigator.geolocation) { var id = navigator.geolocation.watchPosition(function(position){ console.log("纬度" + position.coords.latitude + "经度" + position.coords.longitude) }, function(err){ switch(err.code) { case err.PER

UIWebView是iOS开发中常用的一个视图控件,多数情况下,它被用来显示HTML格式的内容. 支持的文档格式 除了HTML以外,UIWebView还支持iWork, Office等文档格式: Excel (.xls) Keynote (.key.zip) Numbers (.numbers.zip) Pages (.pages.zip) PDF (.pdf) Powerpoint (.ppt) Word (.doc) Rich Text Format (.rtf) Rich Text For

平台信息:内核:linux3.0.68 系统:android/android6.0平台:RK3288 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 邮箱:2760715357@qq.com 说明:通过I2C总线获取摄像头的ID号. 一.查看规格书,确定摄像头存放ID号的寄存器地址. 二.应用层通过I2C总线的编程模型获取摄像头的Sensor ID.详细的代码如下: camera.cpp #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #includ

https://juejin.im/entry/576252855bbb500063e51c7d iOS 日志获取和实时浏览器显示日志

<input type="file" accept="video/*";capture="camcorder"> <input type="file" accept="audio/*";capture="microphone"> 这个可以获取摄像头和相册

使用tushare获取股票实时分笔数据延时有多大 前几天分享了一段获取所有股票实时数据的代码,有用户积极留言,提出一个非常棒的问题:如果数据本生的延时非常严重,通过代码获取数据再快又有什么用呢? 一直以来我也只是直观感觉延时并不是很长,但没有做过详细的统计,今天统计一下通过上一篇文章分享的方法获取的实时数据,究竟延时有多大. 今天实验用的数据是今天(2017-12-12)使用服务器脚本获取的实时数据的一部分,一共筛选了268只股票,数据只是这一天中的一部分数据,由于开盘了以后才修改的脚本,数据大

环境:Windows 8 64bit + VS2012 X64 + OpenCV 2.4.7 摄像头的捕捉使用VideoCapture类 Class VideoCapture    [OpenCV文档的链接点这里] 这个类专门用来从视频文件或者摄像头中获取视频流 具体的构造和相关方法,参考上面的官方文档 示例代码如下: 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 3 using namespace cv; 4 5 int main(int, char**) 6

实现流程从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样) 程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息. 创建一个键盘事件监听,按下"d"键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动). 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在.如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结

https://blog.csdn.net/u010118312/article/details/91766787 https://download.csdn.net/download/u010118312/11238555 https://github.com/wanglong/DirectShow.NET-Webcam-Barcode-Reader 开源社区提供了DirectShow的.NET版本,为C#开发者提供了便利.这里分享下如何用DirectShow.NET API来启动摄像头,以及