视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段视频或默认的摄像头有两种
在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。我会重点描述我在搭建过程中遇到的问题，以及我的解决方案 (有些还未解决)。完整的代码在这里 my Github
利用Python的opencv包实时处理视频（也可以处理视频文件），并输出到虚拟摄像头（类似直播时实时处理视频）。由于视频处理即帧处理需要一定的时间，全部放在一个进程中会导致进程阻塞、视频卡顿，于是这里采用两个进程分别进行视频处理和推流到虚拟摄像头并通过队列的方式进行通信。 步骤类与初始化视频捕获预处理视频帧输出到虚拟摄像头进程设置完整代码Unity插件本文内容分享仅供学习，切勿用于商业或违法用途
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2023-08-31 18:48:46
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下面对使用opencv显示视频做一个简单的记录。当然，网上这方面的资料已经数不胜数了，我只是将其简单记录，总结一下。 在opencv中显示视频主要有： （1）从本地读取视频和调用摄像头读取视频 （2）使用C接口和使用C++接口 一、使用opencv显示本地视频 1、使用opencv的C++接口显示本地视频 /*
*使用opencv的C++接口显示本地视频
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2023-07-11 13:52:45
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视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。推荐阅读：一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段视频或默认的摄
目录视频读取与显示保存视频MeanShift视频追踪CamiShift视频追踪视频读取与显示# 视频读取与显示
import cv2 as cv
# 创建读取视频的对象
# cap = cv2.VideoCapture(filepath)
# filepath: 视频文件路径
cap = cv.VideoCapture('video/1.mp4')
# 判断图像是否读取成功
#
在上一篇博客中，我们介绍了OpenCV中常用的类，并且实现了使用OpenCV加载本地的一张图片，本篇文章将讲解如何使用OpenCV调用系统摄像头，实现实时画面显示以及视频的存储与回放事实上，视频的显示与图片显示原理一样，只不过视频是N多张图片叠放在一起的结果——显示摄像头画面时，使用VideoCapture捕捉摄像头画面，借助定时器每隔相同的时间在窗口中显示一帧；视频存储是将图片按照一定的频率压入
例子来源于Learning OpenCV 3// video.cpp
#include <iostream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
int main( int argc, char **argv) {
// 创建了一个名为video的窗口用来显示
目录1. 测试环境2. 视频分解为多个图片3. 多个图片合成视频4. 将图片合成视频+文字5. 视频读取与保存为视频6. 总结1. 测试环境为了测试环境是否安装正常，首先将vid.cpp打开，然后运行，先显示一下lena图像吧！代码// vid.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#include <iostream>
#include&l
项目场景： 在无线局域网里采用TCP协议传输海康威视网络视频： 上一篇文章中采用UDP协议传输网络视频，由于事先不知道图像字节长度，导致每次传输视频之前都需要根据图像大小更改UDP接收缓冲区，同时，上一篇文章中涉及到的只是在局域网中传输USB摄像头视频，如何快速解码网络摄像头并且高质量传输。这里我用到了多线程对快速解码这一要求进行了响应，采用TCP
基于opencv的人脸视频采集及实时检测 (一)调用摄像头采集视频(二)基于opencv的人脸检测(a) 对检测出的人脸画一个矩形框或圆圈（1）图片人脸检测&矩形框标记（2）实时视频人脸检测&矩形框标记（3）对mp4视频进行人脸检测(b) 对此人脸区域进行模糊处理 目标: (1)在windows下使用opencv编程，用摄像头采集一段人脸表情视频和挥手手势短视频，并保存下来； (
openvino系列 18. 通过OpenVINO和OpenCV实现实时的物体识别（RTSP，USB视频读取以及视频文件读取）在这个案例中，我们将OpenVINO的SSDLite MobileNetV2物体识别算法在视频流中进行推理。另外，如何通过多线程的方式进行视频读取，以及视频分析，这段代码是很值得一学。此案例涉及：读取 Tensorflow 物体识别预训练模型将 Tensorflow 模型转
视频处理在OpenCV中处于极为重要的地位，目标实时跟踪等各种实时图像处理算法都是以视频为基础。1.从相机捕获视频首先我们来了解一下使用电脑自带的相机来进行捕获视频。通常，我们必须使用摄像机捕获实时流。OpenCV提供了一个非常简单的界面来执行此操作。让我们从相机捕获视频（我使用笔记本电脑上的内置网络摄像头），我们需要了解几个函数：cap = cv2.VideoCapture(0)VideoCap
目标 • 学会读取视频文件，显示视频，保存视频文件 • 学会从摄像头获取并显示视频
• 你将会学习到这些函数：cv2.VideoCapture()，cv2.VideoWrite()5.1 用摄像头捕获视频 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。从这个简单的任务开始吧。 为了获取视频
阈值法：对每一帧进行阈值处理，取较低的一个阈值进行二值化处理。假设以下为视频流中的任意一帧代表任意一点处的亮度值（灰度空间），代表一个固定的阈值，对当前帧做以下二值化处理：该算法比较适合运动物体的亮度大于周围环境的情况，如夜晚的汽车前灯、尾灯等。下面基于阈值法的前景检测，完成夜晚视频中车辆的检测、跟踪和计数：【算法的步骤】1、首先画出感兴趣区域，步骤再此博文已详细描述：视频中画出感兴趣区域2、对进
1.研究背景近年来,智能交通系统(ITS)在我国应用日益广泛。作为ITS重要组成部分的自动车牌识别系统在交通流量检测、交通诱导控制、违章车辆监控等方面有着广泛的应用,是确保道路安全畅通的重要手段,也为统计有关资料,为管理者决策提供有效数字依据的重要途径。由于一般的识别系统单幅图像的检测时间较长,达不到实时的要求,从而限制了这种系统在某些方面的应用,比如不停车监控、收费等。而且,即使在固定的地方使用
好就没有写点OpenCV4 + OpenVINO的应用了，前几天上课重新安装了一下最新OpenVINO2020.3版本，实现了一个基于OpenCV+OpenVINO的Python版本人脸表情识别。100行代码以内，简单好用！人脸检测人脸检测使用了OpenCV中基于深度学习的人脸检测算法，实现了一个实时人脸检测，该模型还支持OpenVINO加速，所以是非常好用的表情识别模型使用OpenVINO模型库
文章目录前言一、libfacedetection的配置及基本介绍：二、VideoCapture类：1、构造函数类型：2.1.1、VideoCapture();2.1.2、VideoCapture(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY);2.1.3、VideoCapture(int index, int apiPrefere
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2023-07-28 14:48:43
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一个读取视频的综合例子来介绍VideoCapture类的一些基本操作：#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using nam
视频处理在 OpenCV 中处于极为重要的位置，目标实时跟踪等各种实时图像处理算法都是以视频为基础。从相机拍摄视频首先我们来了解一下使用电脑自带的相机来进行捕获视频。通常，我们必须使用摄像机捕获实时流。 OpenCV中提供了一个非常简单的界面来执行此操作。让我们从相机捕获视频（我使用笔记本电脑上的内置网络摄像头），我们需要了解几个函数：上限= cv2.VideoCapture（0）VideoCap
