1  RTSP RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专门用于音频和视频的应用层协议. 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址. 海康网络摄像头的 RTSP URL 格式如下: rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

所需要硬件及软件环境: python 3/OpenCV3.4 or C++11/OpenCV3.4 1 RTSP协议 RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专门用于音频和视频的应用层协议. 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址.同时我们也要了解到摄像机传输数据用的是码流,高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式,称为主码流和子码流.这就叫双码流技术.目的是用于解决监控录像的本地存储和网络传输的图像的质量问题

0.下载IP摄像头(android软件)并安装 比如这个(图标是一个灰色的摄像头的那个软件) 1.新建cpp文件,编译 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(){ VideoCapture capture("http://192.168.0.100:8080/video?dummy=param.mjpg&

1.前提:成功打开本地USB摄像头 // 创建VideoCapture对象 VideoCapture vc = new VideoCapture(); // 可以成功打开本地USB摄像头 // 参数可以是 0~n,结合自身情况 boolean ans = vc.open(0); // 返回结果为true System.out.println(ans); 2.当改为本地视频文件.图片文件or网络图片or网络IP摄像头地址时,打开错误! // 创建VideoCapture对象 VideoCaptur

python+opencv 打开网络摄像头(手机)(转) #以下是最常用的读取视频流的方法import cv2url = 'rtsp://admin:admin@192.169.5.2:554/'#根据摄像头设置IP及rtsp端口 @前面是账号和密码cap = cv2.VideoCapture(url)#读取视频流while(cap.isOpened()): # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # Display the result

调用opencv打开不摄像头,可以试试下面的语句: CvCapture* pCapture = cvCreateCameraCapture(0); 参数设为0 ,而不是-1,在自己电脑上可以 .

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

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

最近做项目的时候,需要对接厂商提供的 IP 摄像头.但是他们只提供了 C++ 的 SDK,没办法,只能开始撸 C# 的 SDK Helper 类.本篇文章主要记录了对接 C++ DLL 需要注意的几个地方,以及常见类型的转换. 要对接 C++ 的 DLL,首先得知道如何引用 DLL 内的方法.在 C# 当中,只需要编写符合 C++ 的函数签名,再使用 [DllImport] 特性指定 DLL 文件路径和入口点等参数即可. 假如你需要使用 Win32 API 提供的方法,这里我以 SetProce

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些

1.rstp通用地址格式为 : 通用格式 // user : 登录摄像头的用户名 // password:登录摄像头的密码 // ip:摄像头的ip地址 // port:端口号,常用的为554 "rstp://user:password@ip:port" 2.通用格式不好使,解决办法:下载[ONVIF Device Manage ]软件.直接度娘即可!此处就不贴图了.用法很简单:让摄像头和安装此软件的电脑处于同一网段中.安装成功,打开软件后此软件会自动找到 摄像头.所有摄像头有关的信息

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

捕获摄像头实时图像 这一点非常非常重要,因为这一点关乎了以后我们进行各种各样的识别(人脸识别,车牌识别等等有趣的识别).opencv提供了一个接口,可以轻松的让我们实现这个功能.我们先来看一段代码,根据上一篇的学习,希望大家先看代码,再来看后面的详细解释. # -*- coding:utf-8 -*-""" Created on Sun Dec 27 13:44:57 2016 @author: Y """import cv2import num

1,新建一个test.cpp文件,插入下列代码,保存 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char **argv) { VideoCapture capture(); namedWindow("myCamera",CV_WINDOW_AUTOSIZE); while(true) { Ma

问题描述 每次调用capture读取video的时候,还回的像素都是640x480,不管是笔记本的摄像头还是USB摄像头,明明我的摄像头是支持130万读取的功能的呀. 问题分析 一番查找,关于用opencv 设置摄像头读分辨率问题的若干说明,果然是capture的默认设置问题,默认将图像尺寸设置为640x480大小,或者说,USB摄像头就不支持capture类的get方法,搞一个默认值糊弄你. 解决办法:人为set指定capture图像的大小 利用相机说明书,得到真实的分辨率 首先set很大的像

之前在AndroidStudio上就用了别人用写的库成功地打开了USB摄像头. 于是我之后又在PC上尝试了一下,首先去淘宝买了个MICRO母转USB公的转接口,然后在Qt上配置了一下OPENCV后开始尝试. 然后就坑到了,遂写此文. 本人使用了2种openCV提供的方法: VideoCapture capture; capture.open(); //open the default camera -1才是默认摄像机,3是我的USBCaemra的 if (capture.isOpened())

由于opencv自带的VideoCapture函数直接从usb摄像头获取视频数据,所以用这个来作为实时的图像来源用于实体检测识别是很方便的. 1. 安装opencv 安装的步骤可以按照之前这个文章操作.如果在测试的时候: cam = cv2.VideoCapture(0) print cam.isOpend() 返回了False,很有可能是在安装的时候cmake的配置没有设置后,可以make uninstall之后重新cmake. 2. 安装usb摄像头驱动(这个一般都不需要) 如果系统没有预装

工作中需要对摄像头进行调试, Python平台大大提高调试效率. 从网找到段代码, 可以从摄像头图像中抠出蓝色. import cv2 import numpy as np cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, frame = cap.read()     hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lowe