使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中,我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章(曾上过csdn综合热榜的top1):
发布于2022年4月10日 最近,在处理多媒体应用程序或视频处理库时,您可能会遇到一个警告信息,提示“流0的数据包中未设置时间戳,这已不推荐使用,并将在未来停止工作”。在本篇博客文章中,我们将讨论这个警告的含义,为什么它被弃用,并介绍解决方法。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
1999年,英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目,并于 2000 年发布第一个版本。2005年,OpenCv 被首次应用在 Stanley,这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今,OpenCv 除了支持计算机视觉,还增加了众多机器学习相关算法,未来还将持续扩展。
摘要: 图像识别的新思路:眼睛纵横比,看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作! 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV,Python和dlib
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰,如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步,打码与去码变成了一种常见的技术研究方向,同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
这个是测试下视摄像头的一段代码,因为是有了'__main__'所以是可以作为一个可执行的脚本去运行的
Github:https://github.com/abhiTronix/vidgear
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。
可以做到无视视频的长短,视频的帧率。多长就解析多长,多少帧率就解析多少帧率,视频解析完直接退出,避免影响内存或者Opencv窗口卡死
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
本示例主要测试了directshow、Emgucv的视频流采集功能,其中Emgucv还实现了人脸的识别。示例源码下载 一、directshow的介绍 实现原理:directshow可以将摄像头的数据流以事件的方式实时传递给程序,程序在此事件中拿到流后可以保存为图片(流可以经过多个filterGraph2对象)。directshow提供将数据绑定到picturebox控件上。以下为打开一个摄像头的步骤: 1. 引入directshow.net控件 此控件可以在网上搜索,即好下载,名称为DirectShowLi
这里我们使用了FFmpge的sdk和Opencv的sdk。为了方便测试,我们直接使用在线的rtsp网络流。rtmp://live.hkstv.hk.lxdns.com/live/hks这个是香港卫视的rtsp流,可以用vlc播放器测试是否可以播放。
为了迎合和满足现代化的市场需求,我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR,前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫,包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能,现在我们踏入了人脸识别的领域,目前也正在测试视频平台的人脸识别功能,如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下,欢迎大家关注。
据说,现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技,可以自动分析抛物轨迹,用来协助检查很多不文明行为。
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。
无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作,还是根本不想在家庭办公室等情况,电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己,这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。 为了实现这样的功能,微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。 在之前的博文中,介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能,今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
在接下来的几篇博文中,作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是,要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型,我们首先得收集人脸图像的数据集。
(1)首先下载opencv(网址:opencv),在这里我选择的是opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 。 (2)下载好后,把它放到任意盘中(这里我放的是D盘),切换到安装目录,执行安装命令:pip install opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。
首先,必须找出网址流是什么。通过在构造函数中提供摄像机的网址流,可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。可以使用某些网络扫描实用程序(例如在linux上的arp-scan)找到摄像机的IP地址。网址进一步的细节,如Protocol,Credentials和Channel应该可以在相机说明书或软件/手机应用程序中找到。我们通过在网络上搜索相机的型号来找到相机的网址流。
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
翻译自【OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams】,原文链接:
虽然视频文件是由多张图片组成的,但是imread()函数并不能直接读取视频文件,需要由专门的视频读取函数进行视频读取,并将每一帧图像保存到Mat类矩阵中,代码清单2-27中给出了VideoCapture类在读取视频文件时的构造方式。
1.电极式眼动追踪:这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率,但需要接触眼球,因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
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。
[比较opencv2、opencv3关于读取视频文件、摄像头的编程风格]https://blog.csdn.net/qq_34917736/article/details/77427596
OpenCV基础 这里我就不做过多的描述性问题,现在OpenCV在许多有关计算机视觉方面得到许多的应用。 OpenCV获取视频的方法及其图像转化问题 获取视频及图像的方式呢有多种多样的方式 我们知道OpenCV它本身是基于开源GUI框架GTK编写,但是在实际的使用GTK GUI的操作过程中会遇到我们不使用原有GUI窗口,需要在一个有更多操作按钮的窗口中去操作,在我搜集了众多的资料无果后的一个尝试性动作,让我得出了结果。 Mat image= video->getVideo();//此操作直接获取摄像头的图像
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是"信息化"时代的重要发展阶段。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。而物联网最为核心的功能便是数据传输功能,利用互联网实现数据在任何可以接受数据的设备平台上达到传输效果,其中设备可以包括:本地PC、服务器、树莓派、手机、手环等等。
Java OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和分析功能,越来越多的应用需要使用摄像头来获取实时视频流进行处理和分析。
最近研究了通过OpenCV采集摄像头数据,并同时将视频流数据推送到RTSP和RTMP。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频,他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机(就像本文开头的图片那样)。
【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源, Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源,就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致:这么快就部署出来了,太牛了!让我们看看他是如何操作的。有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran: 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统,让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中,作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测(liveness detection)。跟随作者给出的代码和讲解,你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器,用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
我们在想要获取视频流的时候,可以通过网络摄像头获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,还有一种方法,就是用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署。
#环境:opencv 3.4.0 python 3.5.2#读取视频import cv2cap = cv2.VideoCapture('video.avi')#读取摄像头,0为摄像头索引,当有多个摄像头时,从0开始编号cap = cv2.VideoCapture(0)#从视频或摄像头中读取一帧(即一张图像),返回是否成功标识ret(True代表成功,False代表失败),img为读取的视频帧ret,frame = cap.read()----#完整的读取视频流并播放视频流代码 # -*- coding
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。
视频流识别与抓拍图片进行识别存在区别,通过视频流识别可实现对摄像头采集到的所有图片进行快速分析,按照设定存储规则存储所需的图片。随着视频摄像头的高清化以及应用场景的海量增长,对监控系统视频信号的存储带来巨大的挑战,存储空间永远都是不够用的,同时对视频信号的利用也带来很大困难,导致大量视频信号存而不用。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
FFmpeg、JavaCPP、JavaCV的关系 先简单的梳理一下FFmpeg、JavaCPP、JavaCV的关系: FFmpeg、OpenCV可以理解成C语言版的本地库(Native library),Java应用无法直接使用 JavaCPP将FFmpeg、OpenCV这些常用库做了包装(wrapper),使得Java应用也能使用这些Native API(JavaCPP的底层实现是JNI) 这些JavaCPP包装后的API,被JavaCV封装成了工具类(utility classes),这些工具类比原生A
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动,其中准确率在78.4-94.5%之间(取决于任务类别)。 比如,活动类别的可包括:
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、李美丽(华南师范大学)、had_in(电子科技大学)、nengdaiper(北京科技大学)
在之前我们发布了一篇《EasyNTS上云网关是如何上云的:设备上云、现场上云、推流上云、桌面上云》,主要描述的是EasyNTS上云网关是如何做到设备在云端发布、在云端配置、在云端管控的,今天我们从应用场景的角度来展开,描述视频上云网关具体是什么样的东西。
雷锋网 AI 研习社按,随着深度学习的发展,很多技术已经落地,成为我们每天都能接触到的产品,人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广,涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
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