接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生,这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了,当然了,使用起来也是很方便的,之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况,现在这个问题就不存在了,需要安装包的话可以去我的资源中下载使用,使用pip安装方式十分地便捷。
1. 视频分解 import cv2 # ************************** # 分解视频 cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')#获取一个视频cap isOpen=cap.isOpened()#判断是否打开 fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#频率,一秒多少张图片 width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))#宽 height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT
思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!
创建一个VideoCapture类的实例,如果传入对应的参数,可以直接打开视频文件或者要调用的摄像头。官网文档
#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
最近自己的工位老是丢东西,关键只丢一样东西,而且每天早上来,桌子上都是乱七八糟的。像是遭了贼。
brew install opencv3 用来指明安装python3版本的opencv。
使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识。
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。
在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助。至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出。
# coding=gbk import cv2 clicked=False def onMouse(event,x,y,flags,param): global clicked if event ==cv2.EVENT_LBUTTONUP: clicked = True cp=cv2.VideoCapture(0)#cp为cameraCapture缩写 # VideoCapture是opencv内置函数,参数为零代表第一个摄像头,一般也就是笔记本内置摄像头 cv2.namedWindow('mywindow') cv2.setMouseCallback('mywidow',onMouse) print ('Showing camera feed. Click window or press any key to stop.') success, frame = cp.read()//不懂点击
参考:https://blog.csdn.net/ztaixs/article/details/71211296
最近在老家找工作,无奈老家工作真心太少,也没什么面试机会,不过之前面试一家公司,提了一个有意思的需求,检测河面没有有什么船只之类的物体,我当时第一反应是用opencv做识别,不过回家想想,河面相对的东西比较少,画面比较单一,只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛,如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了,毕竟街道上行人,车辆,动物,很多干扰物,于是就花了一个小时写了一个小的demo,只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了
python:python3.6 摄像头:网络摄像头 Python库:openCV
大部分童鞋的树莓派是不是一直在吃灰呢?一直闲置着,倒不如用它做一个简易监控,如果检测到人脸后,就拍照上传到指定地方,或发消息提醒。
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时,大家又希望能够随时随地观看视频直播。
上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
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