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

import cv2 def get_img_from_camera_net(folder_path):     cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin@10.80.11.11/ch1/stream1")#获取网络摄像机          i = 1     while i<3:         ret, frame = cap.read()         cv2.imshow("capture", frame)

 基于opencv网络摄像头在ubuntu下的视频获取 1  工具 原料 平台 :UBUNTU12.04 安装库  Opencv-2.3 2  安装编译运行步骤 安装编译opencv-2.3  参考http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/23547847 提前下载OPENCV源码包 官方:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ 我的:http://do

 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,

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 .

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

今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数. 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"中介绍. 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算. 用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

目前在人脸识别领域中,网络摄像头的使用很普遍,但接入网络摄像头和人脸识别SDK有一定门槛,在此篇中介绍过虹软人脸识别SDK的接入流程,本文着重介绍网络摄像头获取视频流并处理的流程(红色框内),以下内容仅供参考. 市面上目前有很多款网络摄像头,以海康摄像头为例.海康SDK包含很多接口,接入有一定难度,这里只介绍获取视频帧相关的接口.1.海康SDK接入基本流程a.初始化并登录验证 NET_DVR_Init(); NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo = { 0

安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题

本地的进程间通信(IPC)有很多种方式,但可以总结为下面4类: 消息传递(管道.FIFO.消息队列) 同步(互斥量.条件变量.读写锁.文件和写记录锁.信号量) 共享内存(匿名的和具名的) 远程过程调用(Solaris门和Sun RPC) 但这些都不是本文的主题!我们要讨论的是网络中进程之间如何通信?首要解决的问题是如何唯一标识一个进程,否则通信无从谈起!在本地可以通过进程PID来唯一标识一个进程,但是在网络中这是行不通的.其实TCP/IP协议族已经帮我们解决了这个问题,网络层的"ip地址&quo

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

本文主要介绍WebRTC (我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 回顾:Android IOS WebRTC 音视频开发总结(八十三)-- 使用WebRTC广播网络摄像头视频(上) 连接网络摄像头 正如上文所提,我们选用一款简单的D-Link DCS-7010L网络摄像头.关键原因在于它支持RTSP协议,因此服务

本文主要介绍WebRTC (我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 从技术上来讲,使用网络摄像头进行在线广播并不需要WebRTC.摄像头本身就是一台服务器,它能够连接到路由器并在线传输视频内容.那么,为什么我们还需要WebRTC呢? 这至少有两方面原因: 1.随着观看网络广播的观众越来越多,网络带宽会逐渐不足.如果

在TVideoGrabber中如何将网络摄像头影像实时发布到网络?如何设置正在运行TVideoGrabber的一台电脑,同时通过另一台电脑在网络中实时的观看在线视频呢? 在这里称发送视频流的电脑为“master”计算机,那么通过网络观看在线视频的就是“client”电脑. 首先在“master”这边,你需要选择一个免费的IP端口,确保这个端口在XP控制面板的防火墙设置上是打开的,在你的路由器或是DSL调制解调器的防火墙上也是打开的. 1.通过运行包含在包中的MainDemo.exe,快速测试,如

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

Python数据网络采集5--处理Javascript和重定向 到目前为止,我们和网站服务器通信的唯一方式,就是发出HTTP请求获取页面.有些网页,我们不需要单独请求,就可以和网络服务器交互(收发信息),那么这个网页可能采用了Ajax技术来加载数据.使用以前的采集方法,可能只能采集到加载之前的数据,重要的数据就抓不到了. 和Ajax一样,动态HTML(DHTML)也是一系列用于解决网络问题的技术集合.DHTML用客户端语言,如JavaScript控制页面的HTML元素.经常,在我们采集网站时,从

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

调用摄像头 引入库支持 初始化 调整界面大小 实时显示 录制视频并保存 fourcc问题解决 代码实现 效果展示 总结 学到实用OpenCV调用笔记本电脑的摄像头,并录制视频保存到本地硬盘的时候,出现了一点故障,那就是获取到的文件总是为0KB.经过一番查找,终于找到了解决办法. 调用摄像头 调用摄像头作为本实验的基础是必不可少的,因为我们很有可能在初始化的这一步出错,而导致整个视频录制的失败. 引入库支持 import cv2 初始化 初始化的时候,参数可以是整数,也可以是外部的视频文件的名称.