OpenCV是一个开源计算机视觉库，可提供播放不同图像和视频流的权限，还有助于端到端项目，如对象检测、人脸检测、对象跟踪等。
在零售业中，了解顾客行为对于优化店铺布局、提升顾客体验和增加销售额至关重要。视觉跟踪技术，作为行为分析的一种手段，通过分析摄像头捕获的视频数据，提供了一种自动化和高效的解决方案。本文将深入探讨视觉跟踪技术的原理、在零售分析中的应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
python：python3.6 摄像头：网络摄像头 Python库：openCV
今天测试的时候，遇到了一个问题，测试需求是，需要把摄像头拍摄的实时视频逐帧率保存下来。经过查阅资料以及网友帮助，目前已经完成。记录下来希望可以帮助有需要的朋友。1、思路使用Python+Opencv，从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片，保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取，分别是：USB普通摄像机：直接使用Python+Opencv，进行数据采集self.cap = cv2.VideoCapture(0)；0是本地摄像头USB工业摄像头：使
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体？ 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序，只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。 我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”，一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标？我们现在就可以实现！ TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序，它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品（如杯子，苹果或香蕉）来移动光标，他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
在本章中我们将展示两个独立的例子，一个用于人脸检测，另一个用于动态检测，以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。
德国 Geutebrück 网络摄像头被曝多个漏洞，但研究人员怀疑其它厂商（Ganz、Cap、Visualint、THRIVE Intelligence 和 UDP Technology）的网络摄像头也在使用同样的固件，也可能受这些漏洞威胁 。 研究人员目前只能证实这些漏洞影响了Geutebrück G-Cam/EFD-2250 和 Topline TopFD-2125 网络摄像头。这两款产品均已停产，但 Geutebrück 为此已针对较新的 G-Cam 系列产品发布了固件版本 1.12.0.19，以修复
随着直播的兴起，一些录播视频也得到了不少人的观看，这也就引起了录播软件的疯狂下载。
方法一：Python+OpenCv实现树莓派数据采集，树莓派搭建服务器，PC机作为客户端实现数据传输，结果发现传输画质太差。
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
本文主要介绍基于DeepSORT和TorchVision检测器实现实时目标跟踪实例。
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
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。
前几次使用Python+Opencv，对网络摄像头，USB摄像头进行数据采集，基本流程已经跑通，没什么大问题。最近项目中使用了一款120fps/s的USB摄像头，但是调试好代码运行后，问题来了。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 今天分享的内容来自CSDN——成都_小吴，该同学撰写的一篇关于Yolov5桌面应用的开发工作，有兴趣的同学可以关注CSDN！具体文章链接：https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details/122982212 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 上周“计算机视觉研究院”给大家分享了一期yolov5训练干货，今天我们继续，开
摘要：本文详细介绍如何利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高，功能强大，设计有多目标实时检测、跟踪、计数功能，可自由选择感兴趣的跟踪目标。博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
通常情况下，我们必须用摄像机来捕获实时流。OpenCV提供了一个非常简单的接口来做到这一点。让我们从摄像头（我使用的是笔记本电脑上的内置网络摄像头）捕捉一段视频，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务就可以开始了。
本章的目的是开发许多图像处理过滤器，并将其实时应用于网络摄像头的视频流。 这些过滤器将依靠各种 OpenCV 函数来通过拆分，合并，算术运算以及为复杂函数应用查找表来操纵矩阵。
相信大家对于以前的网络摄像头泄露，各大宾馆开房视频频繁泄露，一定不会陌生了吧，当时，小编也在想，这些黑客是如何办到的了，本期小编就来为大家进行解密，揭开这层神秘的面纱。
美国国家公路交通安全管理局估计，每年有 91,000 起车祸涉及疲劳驾驶的司机，造成约50,000 人受伤和近 800 人死亡。此外，每 24 名成年司机中就有 1 人报告在过去 30 天内在驾驶时睡着了。研究甚至发现，超过20个小时不睡觉相当于血液酒精浓度为0.08％——美国的法律规定的上限。
CamOver是一款功能强大的摄像头漏洞利用工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松破解掉你家网络摄像头的管理员密码，并接管你的摄像头。
本文主要介绍如何使用Yolo-V5 + DeepSORT实现多目标检测与跟踪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
最近AR的话题很火,如前段时间pokemon Go游戏，和支付宝的AR红包，加上最近看到了一些关于前端运用webRTC技术实现WebAR的文章，这边就尝试结合下,实现一个简单版的pokeMon Go的游戏。由于有兼容性问题，目前demo只是跑在android的手Q中，具体效果如下：
学习技能的一个好途径就是自己动手做一个家庭安保系统，特别是使用Arduino这种单片机来实现。通过一些硬件和免费的软件，我们就能够自己打造一个家庭安保系统。同时只需要一些额外的工作我们就可以实现用报警铃和警灯来吓跑入侵者。那么我们下面就开始吧。 免费的网络摄像头监控系统 为了创建这样一个系统，我们只需要一台带网络摄像头的PC机。当然为了更好的覆盖到家里各个房间或者办公室，我们需要增加若干个摄像头，同时如果这些摄像头全部使用无线进行连接那么会更加方便。那么开始吧，首先，你只需要一台PC机和一款名为iSp
根据我之前比较 WebRTC 和 Zoom 视频质量的文章，我可能需要升级我的网络摄像头。表现较好的网络摄像头价格在 80-200 美元之间。但是，我发现网络摄像头总是有点笨重，而且连线很长，除此之外，在我的笔记本电脑上找到一个免费的 USB 插头也非常麻烦，这使得我又不得不购买一个带电源的USB 集线器。
背景： 最近AR的话题很火,如前段时间pokemon Go游戏，和支付宝的AR红包，加上最近看到了一些关于前端运用webRTC技术实现WebAR的文章，这边就尝试结合下,实现一个简单版的pokeMon
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
数月前的某个夜晚，我躺在床上时，一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来，那么那些听不见或看不见的人该怎么办？」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说，周围也没有聋哑人，而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现，也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品，或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失，我知道我需要仔细考虑它。
在使用OpenCV进行图像或视频处理时，有时会遇到类似于undefined reference to cv::VideoCapture::VideoCapture()`的错误信息。这个错误通常表示找不到相应的函数或类的定义。本篇文章将介绍如何解决这个问题。
本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
本文主要介绍使用YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）。
what？你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。 tracking.js
说明： 1、例子是两年前做的，一直没有顾上整理出来，今天特地整理出来，开源出来给大家玩。 2、上位机是emWin模拟器开发的，大家估计很难猜到，所以你会emWin话的，就可以轻松制作上位机。做些通信和控制类上位机，比使用C#之类的方便程度一点不差，而且你仅会C语言就可以。 3、并且成功将emWin人性化，可以做些Windows系统上的小应用了，基本完全看不出是emWin做的，而且生成的软件很小，因为是WIN32 API实现的，直接调用win socket api，还是非常爽的。Win32 API编写的软件，最大的好处就是微软的各个系统版本都兼容，而且发布时软件比较小，仅仅一个exe小软件。 4、花式玩转网络摄像头之VNC远程摄像头也实现了，后面整理后也开源出来给大家玩。 使用注意事项： 1、配套的下位机是基于RTX4+RL-TCPnet实现，务必使用MDK4.74进行编译，其它MDK版本未做测试。上位机是用的VC6.0实现的。另外当前仅基于V5开发板制作了，后面有精力做了个V6板子的。 2、测试例子时用的DM9161/9162网口，务必接到路由器或者交换器上面测试，因为上位机是采用的NetBIOS Name进行测试的。 3、下载例子后等待LED3和LED4闪烁了再进行连接。 4、关闭的时候，右击页面退出，右上角的X号未做响应处理。
最近由于业务的原因，需要在Web端页面接入调试各类的网络摄像头，遇到了很多匪夷所思的问题（说的就是读得出摄像头的品牌，读不出摄像头的分辨率）。于是整理了这篇文章作为备忘录，也希望能帮到有类似的小伙伴们。
本文主要介绍如何使用 Python、OpenCV、TensorFlow和Keras实现一个睡意检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的口罩检测实时语音检测报警。
Dynamsoft Camera SDK提供了Java api，使您可以轻松地从浏览器兼容的USB视频类（UVC）网络摄像头捕捉图像和视频流。 使用基于浏览器的网络摄像头库，您可以将直播视频流捕获到一
本章是设置 Python 2.7，OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后，我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
Video4Linux2（V4L2）是一个用于Linux操作系统的视频设备驱动框架。它提供了一个统一的接口，用于在应用程序和视频设备之间进行通信和交互。
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