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2018-04-30项目遇到的问题及处理方法

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...,加了路径导致了错误,可能是路径写错了见p43cameo.py代码26 python+opencv打开摄像头,保存视频、拍照功能的实现 4、查看opencv版本 ubuntu查看opencv版本 pkg-config...--modversion opencv 5、保存视频文件出错 6、如果没有摄像头没有错误提示 fps = self...._capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) fps=-1.0不是0.0 所以if fps == 0.0改成if fps == -1.0就好了 7、ubuntu下截屏 截取全屏的快捷键是

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    深度学习 + OpenCV,Python实现实时目标检测

    使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器,我们需要有效地接入摄像头/视频流,并将目标检测应用到每一帧里。...在此之前,你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上,你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可(同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令)。...如果你到了这一步,那就可以做好准备用自己的网络摄像头试试看它是如何工作的了。我们来看下一部分。...打开终端,执行下列命令: 如果 OpenCV 能够访问你的摄像头,你可以看到带有检测到的目标的输出视频帧。...总结 今天的博客中,我们学习了如何使用深度学习 + OpenCV + 视频流来执行实时目标检测。我们通过下列两个教程完成了这一目标: 1.

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    教程 | 深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目标检测

    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。...使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器,我们需要有效地接入摄像头/视频流,并将目标检测应用到每一帧里。...在此之前,你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上,你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可(同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令)。...如果你到了这一步,那就可以做好准备用自己的网络摄像头试试看它是如何工作的了。我们来看下一部分。...总结 今天的博客中,我们学习了如何使用深度学习 + OpenCV + 视频流来执行实时目标检测。我们通过下列两个教程完成了这一目标: 1.

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    解决undefined reference to `cv::VideoCapture::VideoCapture()

    本篇文章将介绍如何解决这个问题。问题背景OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多图像和视频处理相关的函数和类。其中,​​VideoCapture​​是一个用于从摄像头或视频文件中读取帧的类。...可以通过编辑器或IDE中的项目设置来查看库文件的路径配置,确保路径指向正确的OpenCV安装目录。...示例代码以下是一个使用OpenCV中的​​VideoCapture​​类从摄像头读取视频帧的示例代码:cppCopy code#include opencv2/opencv.hpp>int main(...cap.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)​​:设置视频帧的高度。​​cap.set(CAP_PROP_FPS, fps)​​:设置视频的帧率。​​...cap.set(CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_index)​​:设置视频的帧索引。

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    ROS1云课→12图像可视化

    ROS1云课→11曲线绘制 ---- 从二维曲线过渡到二维视频流,如何在蓝桥ROS中进行实践学习呢。 如上是算法实践的基础,比如人脸识别,车道识别算法,怎么做,云端也没啥摄像头。...使用video_stream_opencv,下面详细介绍。 ---- 在ROS1系统中,可以创建一个节点,在节点中展示来自即插即用摄像头的图像(云端可以用视频流)。...只需要一个摄像头(或者一段视频)来完成这些,例如笔记本上的webcam(或一些符合标准的视频文件)。...在这个案例中,通过调用OpenCV库实现一段基本的摄像头(或视频)捕捉程序,然后在ROS中将采集到的cv::Mat图像转换到ROS图像,这样就可以在主题中发布了。...节点中的代码对于读者来说可能很陌生,但是在后面的课程中,会介绍如何在ROS中使用摄像头(或者视频)和图像,到时候再回来看这些代码,就会完全理解节点的工作原理和每行代码的含义: ---- rosrun

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    如何利用Python在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像

    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...1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和OpenCV.。我是安装opencv-3.3.0 和python3....ACCELERATED GSTREAMER FOR TEGRA X2 USER GUIDE:文档里讲解了nvcamerasrc, nvvidconv 和 omxh264dec . 3 如何运行Tegra...默认分辨率为 1920x1080 @ 30fps. $ python3 tegra-cam.py 按照下面步骤使用 USB 网络摄像头,并且把分辨率设置为1280x720....$ python3 tegra-cam.py --usb --vid 1 --width 1280 --height 720 按照下面步骤使用IP摄像头,把最后的RTSP URI 参数设置为你自己的

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    基于 TensorFlow 、OpenCV 和 Docker 的实时视频目标检测

    我将使用 python 的 multiprocessing 库,增加处理网络摄像头时的 FPS。为了进一步提高可移植性,我将项目集成到 Docker 容器中。...首先设置 X 服务器主机的权限(有一定安全隐患)让 docker 访问它: xhost +local:docker 在完成项目后,应当恢复默认设置 xhost -local:docker 然后创建两个环境变量...传入我们的 DISPLAY 环境变量,为 X11 Unix 套接字增加一个卷,并为 X 身份验证文件增加一个名为 XAUTHORITY 的环境变量,并让该变量指向它: docker run -it --...因此现在在主流python 脚本之前没有必要调用 init openCV.py 视频处理 为了能通过我的摄像头实时运行目标检测API ,我使用线程和多进程处理的python 库。...优先队列的大小被设置为其它队列的三倍。

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    玩转谷歌物体识别API,用TensorFlow和OpenCV打造实时识别应用

    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 API 和OpenCV(Python3.5)来开发你自己的实时对象识别的...然后,我将 OpenCV 连接到了我自己的网络摄像头。有很多关于这一步的示例,官方文件里也有。这里我就不详述了。最有趣的部分是我为了提升 app 性能做的优化。...对我来说,就是对 fps(每秒帧数)的追求。 总的来说,OpenCV 上很多文件的直接应用效果并不是很好,例如,OpenCV 的很多功能都是 I/O 受限的。...fps rate 还不够优化。OpenCV 里还有不少瓶颈,目前我没有什么好办法,但有一些替代方案,比如用 WebRTC,可惜它是 web-based。

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    Tina5 Linux开发

    中了,已经适配好了,如果不想了解如何适配 OpenCV 可以直接跳过这部分 OpenCV 的多平面视频捕获支持 一般来说,如果不适配 OpenCV 直接开摄像头,会得到一个报错: [ 702.464977...如果设备支持多平面视频捕获类型(V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE标志被设置),则使用多平面视频捕获类型并设置相应的参数。...对于多平面视频捕获类型,设置了新的参数,如多平面的宽度(pix_mp.width)、高度(pix_mp.height)、像素格式(pix_mp.pixelformat)和帧字段(pix_mp.field...在这里增加一个函数作为 RAW Sensor 抓图的处理。...调用cap.open(0)打开摄像头,并进行错误检查。 调用cap.set()函数设置摄像头的参数。 调用std::ofstream ofs("/dev/fb0")打开帧缓冲区。

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    领券