还记得之前建议大家在NVIDIA Jetson产品上安装一个小工具么？答应我，NVIDIA Jetson这个小工具一定要装上！
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机，今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里，他继续告诉大家： 如何从C
OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。
AndroidUSBCamera基于[saki4510t/UVCCamera](https://github.com/saki4510t/UVCCamera)开发，该项目对USB Camera(UVC设备)的使用和视频数据采集进行了高度封装，能够帮助开发者通过几个简单的API实现USB Camera设备的检测、连接、预览和音视频数据采集，最重要的是手机无需root，只需支持otg功能即可驱动。主要功能包括：
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。
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。
随着信息技术的发展，我国餐饮建设也发生了很大变化。目前食堂大多以人工为主，推行一卡通消费，即自助选菜然后人工结算，这与以往使用饭票或现金结算相比，省去了找零的麻烦，在效率上有一定的提升。人工结算之所以效率低下，是因为食堂工作人员需要首先识别菜品种类，然后对应每种菜品价格，最后口头累计消费数额并打卡，同时在计算金额的过程中也可能会出错。这整一过程不仅需要较长时间，而且准确率也难以保证。
「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。
LiteCVR视频质量诊断方案可以实现对监控设备常见的异常抖动、画面条纹、画面模糊、偏色、亮度异常、对比度异常、冻结、丢失、噪声等机器故障及恶意遮挡、恶意变化监控场景的行为做出准确判断，还可以对监控设备因为网络异常等原因导致的设备断线、取流异常、码率是否达标等问题进行准确定位。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
手机、监控摄像机、无人机、网络摄像头、行车记录仪甚至卫星都可以产生高强度、高质量的视频流。它们将在洪水和其他自然灾害之后调查财产、提高公共安全，让您知道您的孩子安然无恙、收集有助于识别和解决交通问题的数据等。至少可以说，处理大量的视频数据是具有挑战性的。流包含宝贵的实时数据，以在更合适的时间处理。在您获得原始数据后，其他的挑战就会出现，比如提取价值 – 深入探究内容、了解内容的含义并加快行动——这是下一个重要步骤。
按照官方的说法，新的 Camera2 升级了性能也支持了许多新的功能，所以借此机会对 Android 相机硬件的新老版本 API 做了一番调查和梳理。
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
在上一篇中讲解了 OpenCv4.4.0+Qt5.12.2+OpenCv-Contrib-4.4.0 的 安装与测试例程，这篇中讲解摄像头的控制，摄像头列表的选择，参数控制，拍照，视频录制。
网络视频监控是一种先进的安全技术，它可以通过互联网连接到远程视频服务器，使用户可以随时随地监控所关注的地点。本文将介绍网络视频监控的基础入门知识，包括安装和配置、设备选择和实时监控等方面。
原型： CV_WRAP virtual double get(int propId) const
深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升，可以识别一些手写数字。现在，随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用，从而实现了以前不实用的广泛应用。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。
在UWP应用里，如果我们需要调用设备的摄像头拍照并保存到文件，这曾经是比较复杂的。开发者需要了解许多知识，也要写一定量代码才能完成（就像你可以从微软样例代码（https://github.com/Microsoft/Windows-universal-samples）中找到的Camera相关例子那样）。实际上，在许多情况下，我们仅需要用最简单的默认摄像头选项来拍照。这种场合里我们的关注点在应用逻辑本身，而不需要花费数个小时在如何调通摄像头代码上。
------ 2021.01.29 深圳
今天，carson将结合示例讲解：如何将当前摄像头预览图像保存为Bitmap对象 & 保存到本地
使用OpenCV做功能，播放摄像头（usb和网络），对摄像头设备进行参数调整（亮度、对比度、饱和度、色调、增益、曝光度）调节，拍照和录像。
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。图片/视频等可到文末引用处下载。
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机（安卓\IOS都可以）和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址：https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
0、opencv帮助 Reading and Writing Images and Video 1、如何在python下用opencv同时打开2个摄像头？ 参考资料： opencv读取多个摄像头 OpenCV打开两个摄像头的问题 opencv同时开启两个摄像头采集图像 Opencv同时调用两个摄像头 opencv读取并显示两个摄像头 解决办法： 2、无法按space键保存图片：见p34_42managers.py cv2.waitKey()中的参数要设置大一些，如果为1会导致按space键无效，因为来不及，
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输，同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow（CDF）提供了一种解决方案，可从边缘抓取数据并将其连接到云，并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
大家在使用SD绘画过程中，想必见识到了插件的强大功能，本身纯净版的SD界面是相对简洁的，但是搭配了各种插件后，界面标签栏会增加很多，相应的功能也增加了。
GPUImage是现在做滤镜最流行的开源框架。是Brad Larson在gitHub托管的一个开源项目。项目实现了图片滤镜、摄像头实时滤镜，该项目的优点不但在于滤镜很多，而且处理效果基于GPU,比使用CPU性能更高。
索尼IMX708是一块1/2.43英寸CMOS图像传感器，，像素为4608*2592（12MP），最高可以拍摄1080P/50P、720P/100P、480P/120P视频，以及支持通过Quad Bayer技术实现HDR模式输出，获得更好动态范围，但像素会降低到3MP，此外它还支持相位差对焦（PDAF）。我找不到数据手册（肯定找不到），但是可以知道是2020年发布的OPPO Find2 上面是有一颗708，被称之为电影镜头（超广），首先是成像的素质高，且作为广角镜头出现，其次就是小对焦距离（只要像素密度够高就可以实现）.
编者按：本文作者蔡博仑，华南理工大学在读博士研究生。主要研究方向，机器学习，计算机视觉，图像处理等。 导读 北京城被中度污染天气包围，到处都是灰蒙蒙一片——雾霾天又来了。从11日起，雾霾天气就开始出现，根据北京环境监测中心最新预报，这一轮雾霾短期内不会明显好转，尤其是今明两天，北京空气质量维持在4级中度污染，雾霾会一直持续到本周日。 雾霾是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗粒物，一旦排放量超过大气循环和承载能力，悬浮颗粒受静稳天气的影响持续积聚，极易出现大范围的雾
摄像照相视频音频处理 SCRecorder - SCRecorder短视频录制。 VideoPushDemo - 视频剪辑视频特效制作1 视频特效制作2。 LLSimpleCamera - 一款简单的，可自定义的iOS摄像头控件，摄像头。 EZAudio - EZAudio是一个iOS和OSX上简单易用的音频框架，根据音量实时显示波形图，基于Core Audio，适合实时低延迟音频处理，非常直观。中文介绍，官网。 ffmpeg - ffmpeg官网，FFmpeg在iOS上完美编译。 V
FFmpeg是一个强大的开源多媒体处理工具，它可以用于录制、转换以及流化音频和视频。它是一个跨平台的项目，可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS和Linux。这个工具可以执行各种各样的音视频处理任务，包括但不限于：
书中，大部分出现hydro的地方，直接替换为indigo或jade或kinetic，即可在对应版本中使用。
人像模式是 Pixel 系列手机中相机的一个功能，任何人均能通过此功能拍摄出专业的浅景深图像。人像模式最初发布于 Pixel 2，并在 Pixel 3 上得以改进，改进方法是使用机器学习来估算相机全像素双核自动对焦 (dual-pixel auto-focus) 系统的深度。该模式通过模糊背景来突出照片中被聚焦的主体。在此过程中，至关重要的一个环节是了解被拍摄物体距摄像头的距离（即深度），并以此分辨需要保持清晰和模糊处理的物体。
对于视频分析从业人员来说，是很有必要了解一下NVIDIA Deepstream开发工具的。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
后期调试isp，是在rv1126提供的RKISP2.x Tuner工具上进行调试，所以我们大前提必须要把这个环境和一些操作先搞熟悉来，后面有一些专用术语，我们遇到了再去看，现在专门看一些专用术语，也记不住，也不知道他是干嘛用的，所以我们用到了，再去查看，这样可以节约学习成本，提高学习效率！比如下面这些专用名称：
// 编者按：随着智能汽车的不断发展，消费者对车身娱乐系统的要求也不断加强。虽然车身摄像头数量越来越多，但是依然面临画质不佳、存在畸变等问题，那么如何解决这些问题呢？LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了美摄科技的侯康老师，为我们分享美摄汽车图像及视频处理方案，将介绍图像画质增强、智能视频剪辑和虚拟场景娱乐等内容。 文/侯康 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自美摄科技的侯康，是美摄的AI负责人。今天，我将和大家分享美摄汽车图像及视频处理方案里的算法
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-with-python/如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 在本贴中，贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像，包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在Jetson TX1上运行。 1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和
NVIDIA Jetson平台通过全球最全面的人工智能软件堆栈和生态系统，实现了对边缘人工智能和机器人应用开发的广泛访问。它集成了可扩展的平台软件、现代化的人工智能堆栈、灵活的微服务和API、ROS包以及特定应用的人工智能工作流程。在本次讲座中，您将学习到使用新升级的NVIDIA Jetson软件堆栈加快开发视觉人工智能和工业机器人应用的技能。
使用OV7725摄像头采集图像进行商品识别，uvc调试过程中发现图像中间亮四周暗；
本文来自MovieLabs的技术文章“The Evolution of Media Creation: A 10-Year Vision for the future of media production, post and creative technologies”，这篇文章展望了未来10年电影制作行业的变革和发展以及如何利用新科技让电影制作者更有创造性地完成工作。
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK，它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。
“从一些方面看，机器视觉比人类视觉更好。但是现在研究人员找到了一类能够轻松‘愚弄’机器视觉的‘对抗性图像’。“——来自arXiv的Emerging Technology。 现代科学最了不起的进步之一就是机器视觉的兴起。最近几年，新一代机器学习技术已经改变了计算机“看见”世界的方式。 现在，机器在人脸识别和物品识别方面已经超越了人类，并将改变无数基于视觉的任务，例如驾驶、安全监控等等。机器视觉现在简直是超人。 但是有一个问题出现了。机器视觉研究人员已经注意到，这项新技术有一些让人担心的弱点。实际上，机器视
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。光源是机器视觉获取图像的基础，通过对光源的改进与设计可以高效的提取出所需目标信息，极大地提高图像处理和识别的效率，提高系统测量精度和可靠性；反之，光源的错误使用则会造成图像处理复杂度提高，系统效率低下。
jetson NanoCamera（USB摄像头连接）上篇文章简单的分析了，使用USB摄像头捕获视频流的内部过程。今天这篇文章算是最后的一篇使用文，会从现在拥有的功能，安装，使用等方面描述一下.
光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头，简称镜头，其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。
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