1. 启动Kafka Server bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & 2. 创建一个新topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper xxxx --replication-factor 1 --partitions 1 --topic video 3. 安装相关依赖 sudo pip-3.6 install kafka-python opencv-contrib-python

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

在Opencv初接触,图片的基本操作这篇手记中,我介绍了一些图片的基本操作,视频可以看作是一帧一帧的图片,因此图片操作其实是视频操作的基础,这篇手记就来讲讲OpenCV中的视频操作,并实现一个用笔记本自带的摄像头探测人脸的小功能,最后会把人脸提取出来并保存,作为后续用卷积神经网络进行人脸识别的训练数据. 本地视频读取 OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频,这里先以读取和播放本地视频为例: import cv2 cap = cv2.VideoCapture('clem

https://blog.csdn.net/pengz0807/article/details/52204475

javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 鉴于很多同学反馈目前javacv采集摄像头存在几点问题 1.javacv采集摄像头帧率很

欢迎大家积极开心的加入讨论群 群号:371249677 (点击这里进群) javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 本章通过jav

欢迎大家积极开心的加入讨论群 群号:371249677 (点击这里进群) javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 本章全部采用o

 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,

从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练 1综述http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html2环境架设http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html3两个例子http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000804.html4程序框架http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7953805.html5编译使用最新opencvht

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

一.前言 本文是<人脸识别完整项目实战>系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节<Python实时视频采集程序设计>,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集. 完整的相关内容已录制成视频课程,点击跳转:<人脸识别完整项目实战(附源码)> 整个<人脸识别完整项目实战>系统架构结构如下图所示: 项目概述篇:系统介绍人脸识别项目的系统架构设计.项目关键技术说明.项目业务需求分析.项目业务流程设计: 环境部署篇:提供C++

将YOLO应用于视频流对象检测 首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码: # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2 import os # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.a

直接使用提供的代码框架进行修改,是最快得到效果的方法:但是这样的灵活性较差,而且真正的程序员从来都不会停滞在这一步:我们需要的是"将框架解析到最小化.理清楚每个构建之间的关系",只有这样才能灵活运用. 一.准备工作 1.高拍仪已经接通,如果需要的话,还要安装驱动: 2.vs2012编程环境,能够编写Csharp和OpenCV程序(具体不清楚可以回过头来看配置): 3.是DirectShow.net(http://directshownet.sourceforge.net/docs.ht

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结(二) https://blog.csdn.net/o_ha_yo_yepeng/article/details/79825648 目录 一.海康威视SDK下载以及VS工程配置:1. 下载海康威视SDK:2. 新建控制台工程:3. 配置属性表:二.OpenCV下载以及属性表的添加:1. 源文件下载.安装以及库文件和头文件的提取:2.补充属性表内容:三.海康摄像头码流转码并同通过OpenCV显示:1.代码:2.Bug调试3.程序运行效果:四.

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

参考文章:How to Install OpenCV (3.4.0) on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 在我们使用python3进行编程时,import cv2不起作用.由于预先安装的opencv是与python2.7绑定的,如果想在python3环境下使用,我们需要重新编译opencv 先决条件 已经在Jetson TX2上安装了JetPack-3.3(或JetPack-3.2.1或JetPack-3.1) 安装步骤 首先清理旧的o

实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相