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opencv rstp 同步
2024-09-02
系统---添加一个相机的IP实现opencv读取rstp视频流
系统---添加一个相机的IP实现opencv读取视频流 这里: 第一步,添加一个6段的相机IP地址:先ping 一个IP地址,ping通的是再用的IP,不可添加:ping不通的,添加IP到网络. 第二步,使用,如 #cap = cv2.VideoCapture("/home/u/wp_video/person004.mp4") #@wp20190923 cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin12345@192.168.6.191:
【opencv】获取摄像头rstp视频流地址方法
1.rstp通用地址格式为 : 通用格式 // user : 登录摄像头的用户名 // password:登录摄像头的密码 // ip:摄像头的ip地址 // port:端口号,常用的为554 "rstp://user:password@ip:port" 2.通用格式不好使,解决办法:下载[ONVIF Device Manage ]软件.直接度娘即可!此处就不贴图了.用法很简单:让摄像头和安装此软件的电脑处于同一网段中.安装成功,打开软件后此软件会自动找到 摄像头.所有摄像头有关的信息
[转]第四章 使用OpenCV探测来至运动的结构——Chapter 4:Exploring Structure from Motion Using OpenCV
仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的
Opencv创建有滚动条的视频
#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h" int pos=0; //滑块的位置,当滑块被挖掘时,Opencv自动将当前位置所代表的值传给指针指向的整数int frame_count=0; //视频播放到的帧数CvCapture *capture=NULL; void on_change(int currentpos){ c
OpenCV4Android开发之旅(一)----OpenCV2.4简介及 app通过Java接口调用OpenCV的示例
转自: http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/16917961 开发环境:windows+ADT Bundle+CDT+OpenCV-2.4.4-android-sdk 一.OpenCV2.4简介 OpenCV近年来发展迅猛,随着Android智能终端的发展,越来越多的传统科研平台都转向Android移动终端.记得2010年人们还不大知道Android,当时第一次用OpenCV还是用的1.0.2版本在VC6.0上.早期的OpenCV
Opencv读取视频一闪而过情况分析
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学习笔记-图像对比度、亮度调节
在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_
opencv 实现进度控制
进度控制: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> //记录滚动条的当前位置 int g_slider_pos = 0; //滚动条的回调函数 参数int pos 是指当前滚动条所在位置 void on_changed(int pos) { //输出滚动条当前所在位置 printf("g_slider_pos is %d \n" , g
ffmpeg和opencv 播放视频文件和显示器
ffmpeg它是基于最新版本,在官网下载http://ffmpeg.zeranoe.com/builds/.编译时VS2010配置相关头文件及库的路径就可以.opencv的搭建參考上一个博客. 首先简介以下视频文件的相关知识. 我们平时看到的视频文件有很多格式,比方 avi. mkv, rmvb, mov, mp4等等,这些被称为容器(Container). 不同的容器格式规定了当中音视频数据的组织方式(也包含其他数据,比方字幕等).容器中通常会封装有视频和音频轨,也称为视频流(stream)和
Opencv+MFC获取摄像头数据,显示在Picture控件
分为两步:OpenCV获取摄像头数据+图像在Picture上显示 第一步:OpenCV获取摄像头数据 参考:http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbe9bdb0100nii7.html http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8762961 #include "stdafx.h" #in
Android Studio中配置及使用OpenCV示例
Android Studio配置及使用OpenCV 前言:最近在做项目移植,项目较大,在Eclipse中配置的Jni及OpenCV环境没任何问题,但是迁移到Studio中就问题一大堆,网上也找了一些资料参考及学习,很感谢前人留下的总结及经验.关于在AS中使用jni及配置OpenCV也研究了一 Android Studio配置及使用OpenCV 前言:最近在做项目移植,项目较大,在Eclipse中配置的Jni及OpenCV环境没任何问题,但是迁移到Studio中就问题一大堆,网上也找了一些资料
opencv ,亮度调整【【OpenCV入门教程之六】 创建Trackbar & 图像对比度、亮度值调整
http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报 分类: [OpenCV](18) 目录(?)[+] 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_
PILLOW图片中加入中文 曲线救国Opencv
索引 简述 准备 示例 效果图 结语 简述 我在使用opencv2或3的时候想要在图片上添加中文文字,需要去下载Freetype库,编译好链接到opencv库中才能中文的输出.网上大部分在图片中插入中文的教程还是win+vs的配置教程.像我这种win下有环境,linux下有环境的人来说,想要同步代码无疑有点麻烦.好在有替代方法,也就是接下来要将的例子pillow. 准备 pillow安装 不能再简单了,你可以有如下安装方式: pip install pillow 或者 conda install
CUDA加opencv复现导向滤波算法
CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:
[OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (二)
部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里
OpenCV 学习笔记 04 深度估计与分割——GrabCut算法与分水岭算法
1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景
在C#中使用OpenCV(使用OpenCVSharp)
在C#中使用OpenCV(使用OpenCVSharp) 1.什么是OpenCVSharp 为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题,我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法(GOCW):这几天在搜集资料的时候,偶尔看见了OpenCVSharp,从时间上来看,它已经经过了更久的发展,应该有许多直接借鉴.或者直接使用的地方. OpenCVSharp有一名日本工程师开发,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp.其是OpenCV
Windows下VS2017编译OpenCV 3.4.0-rc
简述 很久没有用过OpenCV了,这次需要做一点图像处理相关的工作,又需要用起来,这里记录一下编译的过程.之前介绍过使用vs2015编译opencv2.4的帖子在这里. 编译好的文件在这里https://pan.baidu.com/s/1qXCWxkw 1.下载源码 这里就不下载源码压缩包了,直接从github上克隆一下. # 因为访问github较慢,这里直接使用的国内码云同步仓库 git clone https://gitee.com/mirrors/opencv.git # github上
OpenMP并行编程应用—加速OpenCV图像拼接算法
OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象.仅仅须要在程序中加入简单的指令,就能够编写高效的并行程序,而不用关心详细的并行实现细节.减少了并行编程的难度和复杂度.也正由于OpenMP的简单易用性,它并不适合于须要复杂的线程间同步和相互排斥的场合. OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法.须要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描写叙述,之后再进行图像特征点的配对.图像变换等操作.不同图像的特征提取和描写叙述的工作是整个过程中
opencv播放视屏并控制位置
原文地址:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9000592 cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数. double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构.property_id 属性标识.CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置,为毫秒数或者视频获取时间戳CV_CAP_PR
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