1如何使用opencv 调取摄像头import cv2
#采用opencv的库函数去调用摄像头
import time
cap=cv2.VideoCapture(0)
#cv2.VideoCapture(0)代表调取摄像头资源，其中0代表电脑摄像头，1代表外接摄像头(usb摄像头)
cap.set(3,900)
cap.set(4,900)
# cap.set（）设置摄像头参数：3:
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2023-07-04 16:03:51
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之前是在打一个比赛，用USB摄像头代替电脑摄像头单纯只是想让作品显得高大上一点呜呜，本来想用OV7725或者OV7670的，奈何实力不允许，搞不出来~ 文章目录一、USB摄像头与电脑摄像头有何不同？二、Python打开USB摄像头并保存图片程序 一、USB摄像头与电脑摄像头有何不同？（我是菜鸟，如下文章中若有错误，还希望各位大佬指正！谢谢！）我理解的是没啥不同。。有些电脑是没有自带摄像头的，所以常
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2023-08-16 10:33:08
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最近比较闲，因此研究了一下通过OpenCV采集摄像头数据，并同时将视频流数据推送到RTSP和RTMP。RTSP服务采用的事开源的LIVE555（需要自己修改和实现部分代码）。RTMP服务采用的是开源的CRtmpServer。具体的实现细节我就不说了，大概的步骤如下：1. OpenCV采集摄像头的一帧数据（cvQueryFrame函数）2. FFmpeg编码该帧为H264和FLV流数据3. 推送H2
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2023-07-24 23:21:51
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# Python传输摄像头实现教程
## 1. 整体流程
为了实现Python传输摄像头的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开摄像头 |
| 2 | 读取摄像头画面 |
| 3 | 将画面数据转换为图像 |
| 4 | 传输图像数据 |
| 5 | 接收图像数据 |
| 6 | 显示接收到的图像 |
接下来，我们将逐
原创
2023-12-09 08:59:19
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小白篇之网络摄像头RTSP转RTMP的海思芯片编码器方案 最近看到有人在找寻RTSP转RTMP的相关设备，所以想起写一篇这样的小白都能玩的方案，由于市面上大多监控的摄像机只支持RTSP流，为了把监控摄像机的流推给RTMP-SERVER，就需要把RTSP流转给RTMP流。首先，我们先准备如下设备网络摄像头
ENC1编码器可上网路由器网线几根以上设备估计大部分人家里都已经具备，就差ENC1编码器了，如
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2024-03-27 12:56:05
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高清监控作为一个涵盖前端、传输、管理中心以及后端环节的系统工程，由于受到监控系统传输距离，灵活性，部署成本的制约必将走向网络化。高清摄像机作为高清监控的前端设备，也必将走向网络化。 网络摄像机无线传输技术 高清网络摄像机在提供给人们清晰的视觉体验的同时，也对网络带宽提出了更高的要求
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2024-01-18 16:11:13
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HttpURLConnection类位于 java.net 包中，用于发送 Http 请求和获取 Http 响应。由于该类是抽象类，不能直接实例化对象，需要使用 URL 的 openConnection() 方法来获得。通过openConnection() 方法创建的HttpURLConnection对象，并没有真正的执行连接操作，只是创建了一个新的实例，在进行连接前，还可以设置一些属性，例如，连
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2024-07-15 07:46:41
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安防可视化需求我们的很多产品，应用的场景大多数称作是“安防互联网化”改造，所谓改造，就是摄像机本身只具备了基础安防的特性，包括RTSP、Onvif、GB/T28181，所以，我们对应研发了类似于EasyNVR、EasyGBS、EasyCVR这样的产品，协助用户将传统安防设备进行互联网化的协议转换，使视频能够更轻松、更灵活地适应互联网的可视化需求。以目前使用最为广泛的EasyNVR为例，EasyNV
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2023-11-30 13:37:39
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# 使用Python传输摄像头的FFmpeg流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python实现通过FFmpeg传输摄像头流的方法。下面是整个流程的步骤展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装FFmpeg |
| 步骤二 | 使用Python调用FFmpeg命令 |
| 步骤三 | 传输摄像头流 |
现在让我们一步一步地进行说明并提供相
原创
2024-01-02 03:23:05
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前言在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有BM 算法和SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。相机标定每个种双目摄像头都不一样，他们之间的距离，畸变等其他的原因，这些都会导致他们定位算法参数的差异，所以我们通常是通过相机标定来得到他们的
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2024-06-25 16:51:19
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实验介绍此次实验帮助大家利用 OpenCV 去读取摄像头的视频流，你可以直接使用笔记本本身的摄像头，也可以用 USB 连接直接的摄像头。如果你在操作过程中，摄像头读取失败， 实验中还为你提供了几个问题排查步骤。当然，对视频进行操作时还需要讲解视频相关的编解码格式以及特定帧的读取。在实验的最后，还提供了 OpenCV 的项目实战:视频录制与视频读取。知识点视频录制 视频编解码格式 视频读取以及特定帧
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2023-12-04 15:09:30
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实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来
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2024-07-08 11:01:57
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为了让页面更快完成加载, 第一时间呈现给客户端, 也为了帮助客户端节省流量资源, 我们可以开启 vue-router 提供的按需加载功能, 让客户端打开页面时, 只自动加载必要的资源文件, 当客户端操作页面, 切换功能模块, 触发页面路由变化时, 再去加载相应需要的资源.本系列博客的前面几篇一直在讲利用 webpack + vue 开发多页面前端, 然而多页面并不是利剑所指. 本篇将重点介绍使用
最近刚完成了项目中摄像头视频网络传输这部分的工作，现在做个总结。一、设计思路整个装置包括上位机和下位机，它们都是搭载linux系统的树莓派。1、程序设计思路在上位机端：通过v4l2抓取摄像头视频流中的一帧YUV420格式的帧数据，然后使用x264进行编码，最后通过网络传输给下位机，网络协议使用TCP协议。在下位机端：接收到上位机发来的一帧数据之后使用ffmpeg解码，然后转换为RGB24格式再通过
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2024-06-23 14:08:50
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Python 获得摄像头捕捉的图像很多时候，我们都需要通过摄像头捕获图像，以便进行处理，在这里分享的是通过OPEN CV这个库来实现。OPEN CV的安装和使用安装很简单，相关文章也很多，注意一点，不要安装最新版本，要安装上一个大版本的最后一发行版本。 即，如果当前最新版本是4.6.xx，那么就安装4.5.xx的最新版本即可。否则很容易遇到各种问题。 如果安装后遇到代码提示功能不正常的话，请看这里
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2023-06-15 20:41:01
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一 实时读取视频流
解决实时读取延迟卡顿问题，实时读取多个网络摄像头。import cv2
import time
import multiprocessing as mp
# 导入必要的模块
def image_put(q, name, pwd, ip, channel=1):
"""
图像获取函数，将摄像头的图像放入队列中
:param q: 队列，用于存储摄像头图像
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2023-08-03 19:05:34
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有人问：CMOS摄像头与USB摄像头有什么区别吗？
有人答：CMOS指的是感光材料，USB指的是连接方式。 其实这个问题应该是“USB接口的摄像头”和 “监控用的摄像头+视频采集卡”有什么区别？ 又有人答：监控摄像头的安装，一般需要使用几米至几十米不等的传输距离，但按照USB的标准规定，USB设备的最长的传输距离是5米，所以USB都不能长距离使用，这就是我们使用USB摄像头做监控遇到的第一个问题
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2024-01-28 02:04:53
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EasyIPCameraEasyIPCamera是由EasyDarwin团队开发的一套非常稳定、易用、支持多种平台（包括Windows/Linux 32&64，Android，ARM hisiv100/hisiv200/hisiv400等平台）的RTSPServer组件，接口调用非常简单成熟，无需关注RTSPServer中关于客户端监听接入、音视频多路复用、RTSP具体流程、RTP打包与发
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2023-09-28 14:43:02
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RTMP是flash player从视频服务器接收视频的一种TCP协议。adobe公司已经公布了rtmp协议的大部分内容，虽然还有一些细节未公开，不过对于我们自己开发一个rtmp服务器已经足够了，即使不开放，很多开源的项目已经把协议的很多细节搞清楚了。 目前很多视频监控系统前端设备都是IP摄像头，而这些摄像头视频格式大部分都是MPEG4/h.264格式，最新的flash player对于
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2024-06-16 12:18:04
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这里我将这个功能抽象成一个面具加载服务，请跟随我的代码一窥究竟吧。
• 1.导入对应的工具包
from time import sleep
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from imutils import face_utils, resize
try:
from dlib import get_frontal_face_
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2024-07-26 11:34:43
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