1.调用摄像头实时处理def detect():
camera = cv2.VideoCapture(0) #读取摄像头，0代表手提电脑自带的摄像头，若改成1，2，3...则可以调用其他摄像头
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = camera.read()
img = cv2.cvtC
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2024-05-23 23:33:40
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目录【OpenCV+pyqt5】视频抽帧裁剪与图片转视频pyqt5搭建界面界面功能简介功能测试OpenCV功能详解读取视频并显示视频信息时间转换函数根据获得的视频进行抽帧视频裁剪图片转视频视频合并裁剪视频增加倍速【OpenCV+pyqt5】视频抽帧裁剪与图片转视频本文利用OpenCV对视频进行读取，并进行抽帧，可指定时间段和抽帧间隔对视频进行裁剪，裁剪设定时间段内的视频对指定文件夹下的图像进行视频
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2024-04-22 06:27:52
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文章目录前言1. 打开摄像头2. 逐帧读取图像3. 显示图像4. 保存图像5. 按键事件处理6. 完整代码实现7. 总结 前言本文将介绍使用OpenCV从摄像头逐帧读取图片并保存到本地的C++和Python实现。主要涉及的技术点包括：打开摄像头、逐帧读取图像、显示图像、保存图像、按键事件处理等。完整代码见文末1. 打开摄像头在OpenCV中，可以使用VideoCapture类来打开摄像头。其中，
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2024-02-19 17:24:35
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0. 引言利用 Python 开发，借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算特征值之间的欧氏距离，来和预存的人脸特征进行对比，判断是否匹配，达到人脸识别的目的；可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征；根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取 128D 特征值，然后计算该人的 128D 特征均值；然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏
随着20世纪后期引入便宜的针孔相机，它们在日常生活中成为常见的事件。不幸的是，这种廉价的价格是：显著的扭曲。幸运的是，这些是常数，校准和一些重新映射，我们可以纠正这一点。此外，通过校准，您还可以确定相机的自然单位（像素）与实际单位之间的关系（例如毫米）。理论对于失真，OpenCV考虑到径向和切向因素。对于径向因子，使用以下公式：因此，对于坐标处的未失真像素
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2024-03-27 12:17:40
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1 cv2.findContours()OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)参数描述返回image寻找轮廓的图像，注意输入的图片必须为二值图片。若输入的图片为彩色图片
# Android 相机预览帧解析
随着智能手机技术的不断发展，相机功能已经成为手机用户日常生活中不可或缺的一部分。在 Android 系统中，处理相机的方式相对复杂，尤其是与相机预览帧相关的部分。本文将带你了解 Android 相机的预览帧及相关的代码实现。
## 1. 什么是相机预览帧？
相机预览帧是指在相机拍摄过程中，所获取的连续图像帧。这些图像帧能够实时呈现在屏幕上，供用户选择拍摄效
package com.example.sj.mycamera;import android.app.Activity;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.Bitm
原创
2022-05-26 16:47:09
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一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法...下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进
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2024-04-11 14:12:20
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视频信号是重要的视觉信息来源。视频由一系列图像构成，这些图像称为帧。帧以固定的时间间隔获取（称为帧速率，通常用帧/秒表示）。大多数计算机视觉方面的应用都是基于视频来处理的，为此本博文作为Opencv视频处理模块的学习笔记~帧的数据类型也是Mat。读取视频序列。要从视频序列读取帧，只需创建一个cv::VideoCapture类的实例，然后再一个循环中提取并显示视频的每帧，如下面代码所示：#inclu
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2024-02-23 17:43:35
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一、简单的帧间差方法 帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域。
代码：
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
VideoCapture capture("bike.avi");
if(!capture.isOpened())
return -1;
double rate =
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2024-05-08 18:43:22
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（OpenCV读取视频、OpenCV提取视频每一帧、每一帧图片合成新的AVI视频）CvCapture 是视频获取结构
被用来作为视频获取函数的一个参数
比如
CvCapture* cap;
IplImage* cvQueryFrame( cap );
从摄像头或者文件中抓取并返回一帧Opencv读取视频代码#include "stdafx.h"
#include"highgui.h"
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2023-11-30 16:18:15
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常用的标定函数和流程，网上一大堆，这里就不想详细写了 这里说一下标定后常见的问题和我自己的一些做法。1.标定后丢失部分像素信息畸变校正后，边缘处出现一些黑色像素区域，其实也算是正常的，图片去畸变后补充的像素可以用initUndistortRectifyMap，传递新的相机参数矩阵得到新的mapx,mapy来解决。代码如下Mat NewCameraMatrix = cameraMatrix.clon
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2024-04-15 12:42:08
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Android笔记③--OpenCV实现简易相机前言：项目需要，需要在开发板上实现视频监控以及拍照的功能。由于android.hardware.camera已被Google弃用，而camera2又不能在开发板上愉快地玩耍（4.0.3系统），因此只能通过OpenCV实现。在使用OpenCV实现的过程中，使用的是最简单的方法，即通过OpenCV Manager进行动态库的链接，且实现最简单的帧预览以及
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2023-11-02 13:53:53
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目录1. 内参与畸变2. 用OpenCV标定相机程序3.画棋盘标定板4.OpenCV拍照 1. 内参与畸变理论部分可以参考其他博客或者视觉slam十四讲 相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K畸变系数:径向畸变(k1,k2,k3), 切向畸变(p1,p2)径向畸变公式切向畸变公式张正友标定方法能够提供一个比较好的初始解,用于后序的最优化.这里用棋盘格进行标定,如果能够处理圆的
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2024-02-21 14:17:30
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目录1.相机参数设置1.1 取消相机帧率限制1.2 修改相机图像格式1.3 调整相机曝光时间1.4 检查相机数据包大小（网口相机特有参数）1.5 恢复相机默认参数1.6 相机 ADC 输出位深调整2.系统环境设置2.1 网口相机设置2.2 USB 相机设置 1.相机参数设置1.1 取消相机帧率限制 打开 MVS 客户端，在 Acquisition Control 属性下关闭帧率控制使能： Ac
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2023-10-18 19:35:18
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在某项目中，我们使用Android相机进行图像捕捉，但是遇到了每帧图片处理延迟严重的问题。这不仅影响了用户体验，也直接影响了业务的服务效率。为此，我们针对“Android相机每帧图片”的问题进行了深入分析和解决，下面就将具体的过程记录下来。
## 问题背景
在某个实时图像处理的应用中，用户需要通过Android相机捕捉图像。当处理的帧数达到一定数量时，应用出现了延迟，影响用户体验。业务影响如下
这里面很重要的一点，让我清楚为什么读取摄像头只需要写个0，不需要写其他上面路径各种的。摘自：opencv学习之路（2）、读取视频，读取摄像头 一、介绍视频读取本质上就是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 ①读取视频有两种方法： A. VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
B. Vid
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2023-12-19 13:58:36
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1、根据真实世界与图像坐标角点坐标对应关系计算相机内参矩阵与相机外参矩阵的积，即矩阵H； 2、根据图像的单应性矩阵构建点对应关系求解相机内参（理论至少需要三张图，因为内参矩阵构建的对称矩阵B有6个自由度，一张图只能提供两个方程）；此处可参考：中（三，2） 3、求解相机外参 4、求解相机畸变因子#include <iostream>
#include <fstream>
#i
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2024-03-29 16:08:53
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Opencv自带的sample code有关于camera calibration的示例代码，但是在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，在其代码基础上上稍微做了一点改动。之所以不用opencv自带的例子，是因为Learning OpenCV3的代码更加简单，可以更容易的抓住代码的核心。本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，
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2024-04-02 11:45:58
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