#关于matlab如何读取图片.视频.摄像头设备数据# 参见:http://blog.csdn.net/u010177286/article/details/45646173 但是,关于摄像头读取,上文采用OS Generic Video Interface的插件,连简单使用他自己的函数GetSnapshot,来循环读取显示图片帧都很卡.这里推荐使用Webcams 这里推荐使用Webcams. 安装: matlab command windows中直接运行supportPackageInstal

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

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

iOS精选源码 动画知识运用及常见动画效果收集 较为美观的多级展开列表 MUImageCache -简单轻量的图片缓存方案 iOS 瀑布流之栅格布局 一用就上瘾的JXCategoryView iOS 仿支付宝首页滑动样式 KSSegmentedControl渐变反色的选项卡切换-Swift版本 通过手机摄像头获取心率值 iOS优质博客 iOS:一用就上瘾的BottomSheetView 项目中有类似于外卖软件的已点菜品列表,类似于下图:meituan.gif可以看到列表的显示与隐藏,都只能通过按

使用简单代码实现摄像头进行在线人脸识别 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

WebRTC从摄像头获取图片传入canvas 前面我们已经能够利用WebRTC的功能,通过浏览器打开摄像头,并把预览的图像显示在video元素中. 接下来我们尝试从视频中截取某一帧,显示在界面上. html 先准备一下界面,摆上控件.下面是关键部分的代码. <video playsinline autoplay></video> <button id="showVideo">打开摄像头</button> <button id=&qu

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

称之为单机版,主要是相对于调用摄像头实时识别而言.本篇主要py2下利用face++和百度接口获取本地图片中的人脸属性,并按照一定格式保存数据. face++版 face++是刚注册的,只能用一个试用的key,并且有QPS限制(这个嘛,哪个免费接口没有限制.不过个人觉得这个限制比百度的严重些),还有就是一帧画面只能识别最大的5张脸.能获取较为丰富的表情数据这点开阔以... # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import json import time

一.导入Maven依赖包 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.1</v

进入正题 1. PC端调用摄像头拍照上传base64格式到后台,这个没什么花里胡哨的骚操作,直接看代码 (canvas + video) <template> <div> <!--开启摄像头--> <img @click="callCamera" :src="headImgSrc" alt="摄像头"> <!--canvas截取流--> <canvas "><

GetCapabilities:获取能力,主要目的获取设备能力信息(获取媒体服务地址) 鉴权:但是在调用获取设备能力之前是需要鉴权的.ONVIF协议规定,部分接口需要鉴权,部分接口不需要鉴权,在调用需要鉴权的接口时不使用鉴权,会导致接口调用失败.实现鉴权的方式之一可以调用gSOAP源码中的 soap_wsse_add_UsernameTokenDigest()函数.要安装依赖库OpenSSL 实现代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h>

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

原文:http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311 第一次写博客哈哈,有些小激动,还请各位大神多多包涵~ 最近的项目需要用到人脸识别,作为一个车辆工程的二年级本科生是崩溃的(一是没有很好的编程基础,只会编一下C与C#:二是…我是车辆工程的啊喂…) 不过自己还是对计算机视觉这方面还是很感兴趣的,因为做竞赛的缘由,以前多多少少有一点小基础,但要完全做出来还是感觉有些难度.调了一段时间的代码,嘿嘿实现了.这个里面有两点有些“与众不同”(自

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风 配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <assert.h> #include <getopt.h> #include <fcntl.h>             #include <unistd.h>#include <errno.h>#include <malloc.h>#include <sys/s

批量得到父文件夹下所有子文件夹的路径的MATLAB函数. function [SubFolders] = GetFolders(ParentFolder) %GetFolders % 函数功能为获取父文件夹下所有子文件夹的路径 % 函数的输入为ParentFolder:父文件夹路径.eg: 'D:\Program Files' % 函数的输出为SubFolders:子文件夹路径.为一个元胞数组,eg: {'D:\Program Files\FileZilla FTP Client\docs'}

概要说明 版本要求:Matlab需要2016b及以上版本 接口说明:可以用help pro_api和help pro_bar查看 demo程序:请参考tushare_pro_test.m文件 程序包下载 可通过以下方式获取: 1.下载地址 接口说明 当前Matlab版本主要提供query接口(可获取股票列表.日线行情等Tushare公开的所有数据),以及通用行情接口pro_bar. 输出数据为matalb table数据类型,和pandas的DataFrame非常接近.调用失败时返回[]并显示相

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img

一.读取摄像头 1.首先保证摄像头及其驱动正确在电脑上安装 2.简单的代码显示驱动摄像头,并显示: vid = videoinput('winvideo',1); preview(vid); 3.默认显示彩色rgb图像,可用下面代码转换为灰度图像: set(vid,'ReturnedColorSpace','grayscale'); 若要还原为彩色图像,即把上面的grayscale换成rgb 二.获取摄像头图像 image = getsnapshot(vid);%获得图像矩阵 figure; i

最近在做双摄像头的立体匹配,发现OpenCV定标效果不如MatLab的效果,于是用MatLab标定箱做标定,将得到的结果保存为xml,然后,提供给opencv使用.MatLab标定箱做标定得到的结果如下图所示: 将结果保存为xml代码如下: // SaveMatLabCalibParam.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> int _tm

人脸识别结果查询接口zoloz.identification.user.web.query返回的imgStr图片字符串并不是标准的base64格式,解析不出图片. 由于标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式,因此采用了一种用于URL的改进Base64编码,如果需要转成标准base64图片格式需要通过以下方法进行转换. public static String safeUrlBase64Decode(fin