在参加一个软件比赛需要用opencv对视频的处理,也碰到了一些问题. 最常见的就是视频一闪而过了,在网上查了好久都没解决, 最后重装在配置环境变量时发现的. 现在我来终结一下估计是比较全的了. 先说明我用的是vs2012+opencv(2.4.8),c++编程: 关于配置就不说了网上很多 代码如下: #include"highgui.h" #include"cv.h" //声明一个CvCapture类型指针 用于接收cvCreateFileCapture的返回值 C

Opencv中VideoCapture是专门用来处理视频文件或者摄像头视频流的类,详细的说明和用法可以参考Opencv2.4.13的说明文档:点击打开链接 使用VideoCapture打开内置摄像头的例子: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; in

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

前言关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(grap

[计算机视觉]opencv读取多个摄像头 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:今天蹭了机器视觉课程,讲到了stereopsis,立体视觉,讲到了关于通过多个摄像头获取object的depth信息的事情,因为想到从来没有试过打开多个摄像头进行过处理,这次进行了测试,这里小小记录一下. opencv提供的VideoCapture可以很方便的打开视频.摄像头设备,而且直接输入对应的摄像头标号即可,或者视频的名字即可,一个open全部搞定,我通常喜欢用这个来类来获取图像数据. 下面是对应的详细代码:

关于H5播放器内置播放视频,这个问题一直困扰我很长一段时间,qq以前提供白名单已经关闭,后来提供了同层属性的控制,或多或少也有点差强人意. 后来一次偶然发现一个非常简单的方法可以实现. 只需要给video加上 webkit-playsinline="" playsinline="" x5-playsinline="" x-webkit-airplay="allow" 即可(重点是x5-playsinline="&qu

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 想实现人脸识别,车辆识别,车牌识别.一般我们可不是读硬盘里面的视频文件的,都是直接从摄像头读取视频流然后直接识别的.所以读取摄像头的视频流这是基础...OpenCV对读取摄像头的视频流提供了一个相当简单的函数,又着实让我惊喜了一把.哈.. cvCreateCameraCapture,这个函数就是用来打开视频流的,一看和学习2里面的cvCreateFileCapture非常像,对,用法也一样..同样返回的是CvCapture*指针,后面的就和学习2播放视频一样了

使用C:\Program Files\Oracle\VirtualBox\VBoxManage.exe工具加载摄像头 1,显示可用摄像头 C:\Program Files\Oracle\VirtualBox>VBoxManage list webcams Video Input Devices: . "Integrated Webcam" \\?\usb#vid_0c45&pid_671e&mi_00#&20843a0f&&#{65e877

1 要在androidmainfest.xml增加权限(这样之后,在设备上的权限才可以点击,不然是灰色) <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/><uses-permission android:name="android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS"/><uses-permissi

引用 import cv2 import numpy 创建摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture("videoTest/test1.mp4") #参数为视频文件目录 逐帧显示实现视频播放 while 1: ret, frame = cap.read() #读取 cv2.imshow("capture", frame) #显示 if cv2.waitKey(100) & 0xff == ord('q'): #按q退出 break 释放摄像头对

这种方法仅仅适合有内置存储的情况,至于和平分区的不在考虑之列 1 在vendor/sprd下新建一个目录built_in_video 里边放置要内置的视频文件及copy脚步 脚步例如以下:internal_media.mk LOCAL_PATH:= vendor/sprd/built_in_video PRODUCT_COPY_FILES += \     $(LOCAL_PATH)/media/Girs_Gee_0.mp4:system/preloadvideo/Girs_Gee_0.mp4

一.利用摄像头获取视频 我们经常需要使用摄像头捕获实时图像.OpenCV 为这中应用提供了一个非常简单的接口.让我们使用摄像头来捕获一段视频,并把它转换成灰度视频显示出来.了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象.他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件.设备索引号就是在指定要使用的摄像头.一般的笔记本电脑都有内置摄像头.所以参数就是 0.你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头.之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了.但是最后,别忘了停止捕获视频. import n

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

1.针对预装在品牌机中的Win8操作系统,因使用了某些软件或自己操作不当导致系统激活Key被替换而激活失效时,你需要找到内置在电脑中的OEM key,重新输入OEM key来激活系统. 2.针对预装Win8/8.1系统的电脑,当你想要重新安装同一版本的操作系统,但是所用的镜像是网友制作的多合一镜像,或者采用了某些”非主流”的安装方法,导致安装程序无法正确获取电脑内置Key而无法自动激活时,你需要找到内置在电脑中的OEM key,在系统安装完成后自己输入OEM key来激活系统. 3.针对预装Wi

原文:http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/54173104 OpenCV通过VideoCapture类,来对视频进行读取,调用摄像头 读取视频: 1.先实例化再初始化 VideoCapture capture; Capture.open("1.avi"); 2.实例化的同时进行初始化 VideoCapture capture("1.avi"); 播放视频: 视频读如到VideoCapture类对象之后,用一

现在主要把自己平时用到的opencv功能记录到博客,一方面方便自己有时间来回顾,另一方便提供给大家一个参考. opencv 读取视频内容,把视频帧每一帧写成图片,存入电脑中.这个步骤是许多数据处理的基础.在写入图片的时候,按照图片数量进行编号和命名,统一名称长度,为了在进行批处理时,不改变图片的顺序. /*输入视频的路径*/ /*输出路径暂时写入外面的临时文件夹,自己可以灵活修改*/ void ParseVideo2Images(std::string &strVideo) { cv::Vide

近期由于工作任务,需要开发一个跨平台视频聊天系统,其中就用到了ffmpeg进行采集与编码,网上找了一大堆的资料,虽然都有一些有用的东西,但实在太碎片化了,这几天一直在整理和实验这些资料,边整理,边做一个总结,今天先总结一下采集的步骤,我是在linux平台下进行试验的,操作系统是ubuntu13.04 64bit,ffmpeg的版本是2.0.1,采用C语言开发,我的目标是从摄像头采集到1帧视频,然后用容器输出这帧的图像并把图像保存为bmp文件.整个采集的步骤是:连接视频源->获取视频流->dem

OpenCV中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头,下面是该类的API. 1.VideoCapture类的构造函数: C++: VideoCapture::VideoCapture() C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename) C++: VideoCapture::VideoCapture(int device) 功能:创建一个VideoCapture类的实例,如果传入对应的参数,可以直接打开视频文件

参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放

打开视频文件或摄像头视频需要使用Opencv中的VideoCapture类,保存视频或摄像头视频到本地磁盘,需要使用Opencv中的VideoWriter类,使用都很简单,这篇文章就记录一下VideoWriter类的用法,主要关注一下VideoWriter在不同编码方式下保存视频文件大小的区别. VideoWriter类的一个常用构造方式如下: VideoWriter(const string& filename, int fourcc, double fps,Size frameSize, b

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