最近楼主正在写一个关于图像存储的程序,LZ有一颗求知心,想要了解保存的图像的格式以及获取摄像头帧率.晚些时候会写一篇关于opencv获取摄像头并且保存每帧图像信息方法. 1.修改图像的像素显示: 首先用cvLoadImage读取用摄像头获取的图像(LZ用opencv编程过了),点击图像属性,其中图像的属性如下图所示: 它的像素是640*480,这是由于opencv内部自定义的,与摄像头的像素无关.为了得到高清的图像,可以修改opencv的自定义. 首先找到自己的opencv文件夹中路径是/mod

VideoCapture capture(0);/*设置摄像头参数 不要随意修改capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);//宽度 capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 960);//高度capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 30);//帧数capture.set(CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS, 1);//亮度 1capture.set(CV_CAP_PROP_CONTRAST,

参考:[OpenCV] -- 简单摄像头操作 - 代码人生 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8670882 1.打开Qt Creator,新建一个Qt Gui工程 2.打开ui文件,设计成下图(注意:图像显示是一个QLabel,用于显示摄像头拍到的照片,将其拖大点,不然太小拍到的照片显示部分过小) 3.大致思路是:点击打开摄像头按钮,则开启摄像头,并设置一个定时器,每隔一段时间捕获摄像头摄取

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

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

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

我们目前的rtsp视频解决方案如下: 摄像头<---------->NVR(通过4G上传)<---------->easydarwin<---------->自己的播放器(或者VLC播放器) 如果NVR通过有线上传,上传主码流数据都没有任何压力,但是如果使用4G卡上传,使用子码流会出现花屏和跳帧的现象.如果使用第三码流的话就不会出现跳帧的现象.云台转动的时候花屏现象也不严重. 子码流设置如下: 第三码流设置如下: NVR中ffmpeg转发的命令如下: ffmpeg -i

摄像机有6个外参数(3个旋转,3个平移),5个内参数(fx,fy,cx,cy,θ),摄像机的内参数在不同的视场,分辨率中是一样的,但是不同的视角下6个外参数是变化的,一个平面物体可以固定8个参数,(为了表明平面投影视场中的所有目标只需要4个点,无论在一个平面中我们检测到多少个角点,只有4个有用的角点,每个角点有X,Y两个坐标,一共有8个方程) 摄像头标定其实就是把三维坐标的点首先经过平移,旋转将世界坐标系变到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <pthread.h>#include <iostream>#include <unistd.h>#include <signal.h>#include <sys/types.h>#include <sys/wait.h>#include <semaphore.h&

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture Capture(); //打开默认摄像头0 // VideoCapture Capture("xxx.mp4"); // 读取视频的路径 ) { Mat frame; Capture >> frame; // 获取每一帧 imshow("显示",frame); // 显示每一帧 waitKey()

在Mac下面使用默认的OpenCV读取摄像头程序会报错 int main(int, char**) { VideoCapture cap(0); // open the default camera if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded return -1; Mat edges; namedWindow("edges",1); for(;;) { Mat frame; cap >> frame; // get a new

1.ord()函数:它以一个字符(长度为1的字符串)作为参数,返回对应的 ASCII 数值,或者 Unicode 数值,如果所给的 Unicode 字符超出了你的 Python 定义范围,则会引发一个 TypeError 的异常. 2.cap.read()返回一个布尔值,如果帧读取的是正确的,就是True,可以通过检查返回值来看视频文件是否已经到了结尾 3.cap.isOpened()可以用来检查是否成功初始化,如果返回值是true那就没有问题 否则就要使用cap.open() 4.可以使用函数

一.编译OpenCV 要在Mac OS上使用OpenCV,需要自己编译源代码.操作过程如下: 1)从http://www.cmake.org下载cmake 2.8安装包. 2)安装cmake 2.8. 3)从http://opencv.org下载opencv 2.4.3 for linux/mac源代码. 4)解压OpenCV-2.4.3.tar.bz2. 5)运行Terminal命令行窗口,依次执行如下命令: cd /Users/REPEAE/OpenCV-2.4.3 sudo cmake -

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {         Mat input_image;         VideoCapture cam(0);         if (!cam.isOpened()) exit(0);         Size s(320, 240);         VideoWriter w

# 摄像头捕获图像或视频import numpy as np import cv2 # 创建相机的对象 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 读取相机所拍到的图片 ret, frame = cap.read() # 给这个frame添加自适应的颜色 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将这个 # cv2.imshow('frame',gray) # 将这个frame显示出来 cv2.im

VideoCapture cap(); if(!cap.isOpened()) ; Mat frame, edges; namedWindow(); for(;;) { cap >> frame; cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(edges, edges, Size(,), 1.5, 1.5); Canny(edges, edges, , , ); imshow("edges", edges); ) >

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

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

修改后的代码:github 一.调用windows自身摄像头属性设置窗口 使用VideoCaptureDevice对象的DisplayPropertyPage(IntPtr parentWindow)方法即可,以下是从Aforge源码里找到的调用api方式: /// <summary> /// Invokes a new property frame, that is, a property sheet dialog box. /// </summary> /// /// <