libuvc是一个开源的库，用于在Linux和其他操作系统上与USB视频设备进行交互。提供了一组函数和接口，使开发人员可以轻松地访问和控制USB摄像头。
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
我们今天用这两个设备做一个拍摄监控方案（非视频录制），然后将拍摄好的图片合成视频进行观看。
本篇介绍USB摄像头的使用，实现的功能是通过摄像头进行拍照，生成jpg格式图片。
D1-H哪吒开发板上有一个USB Host接口（即电脑上那种插鼠标键盘的USB口），同时D1-H Tina Linux支持UVC（USB Video Class，USB视频类），这样D1-H就具备了开发和使用USB摄像头的软硬件条件。
除了监控专用的摄像头以外，有一些应用场景用的还是USB摄像头，甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头，而Qt在嵌入式领域应用相当广，所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头，也是非常多Qter做过的事情，qt本身就封装了qcamera类，专用于本地摄像头的读取显示，这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使，在嵌入式上歇菜，而且安卓上widget的qcamera也不好使，要用qml的camera才好使，所以开发人员很多时候，就是在找坑填坑，找到一种最佳的适中方案，比如我自己做过的一个手机app，需要调用手机的摄像头，前置后置还要能切换，抓图做一些处理，用的就是qml嵌入到widget，通过信号槽来通信。
将树莓派定制为无线便携监控摄像头，插上USB摄像头，插上USB wifi，然后将摄像头的数据编码，将编码后的数据推流至流媒体服务器，其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
最近接手了一波RK3399主板的设备调试任务。设备主板是没有自带系统相机功能而项目又需要支持两个摄像头。
用ffmpeg来处理USB摄像头，是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的，既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频，我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事，果真搜索也是一大堆，当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头，需要拿到每张图片做智能分析，用Qt自带的camera类不大好处理，刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了，索性直接用ffmpeg来直接处理好了，用上这么强大的解码库，理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码，视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
最近USB摄像头火了起来，连接手机后可以用于直播，内窥镜，探鱼器，上网课等等，应用非常广泛，但在长时间连接手机的时候，电量消耗特别快，所以USB摄像头转接器应运而生。
日前有朋友在 Xavier Orion 上要调用3个USB摄像头，发现只能正常启动2个，感到有些困扰，是否Jetson设备有数量限制？ 其实问题的症结在于这位朋友使用OpenCV的方式调用，这种方式虽然上手容易，但是对资源消耗程度比较大，也需要开发者对摄像头一些硬件参数有足够深入的掌握，否则出错率较高。 为了协助更多开发者能有效用起Jetson上的计算资源，这里提供两种能同时调用4个不同规格USB摄像头的方法： 1. 使用英伟达”Hello AI World” 项目的videoSource()函数： 项目
在实际项目中，有些客户可能需要支持usb摄像头功能，如果你也遇到usb摄像头支持的问题，那这篇文章一定能帮助到你。
树莓派外接摄像头，最常用的有两种：CSI摄像头、USB摄像头。当然网络摄像头也是可以的。
如果一个完整的包裹有多少物品组成？在打包的之前需要对这些零件进行清点看有没有多了什么或者少了什么。一旦需要打包的东西太多，靠人工就很容易出错了。
本文介绍了Jetson TX1开发笔记（五），主要讲述了使用OpenCV3.1和CUDA7.5，在Jetson TX1上实时图像采集和处理的过程。作者依次介绍了环境搭建、OpenCV3.1编译、CUDA7.5编译、摄像头采集、图像处理、图像显示、以及创建简单的摄像头程序。在编译过程中遇到的一些问题和解决方法也进行了介绍。
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目前的大多数直播教学系统能实现视频直播、语音直播和课件直播三种方式，今天小编就为大家简单介绍下在进行课件直播时，除了利用直播教学系统的软件功能外，还需要哪些硬件上的准备。
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。
之前见过引入第三方键盘、鼠标驱动导致远程受影响的，最近安装了USB Network Gate 也出现远程异常的情况，甚至蓝屏
Matlab自身不支持直接读取摄像头数据，需要安装硬件支持包才可以获取，目前常用的有两个包：
相信大家有很多人在做图像，或者做过图像，甚至视频，最近有个需求，实现多路usb摄像头同开，用c/c++实现。
数字图像的采集 一、USB摄像头设置 在matlab中通过函数imaqhwinfo()检测用户的matlab软件是否安装了图像采集工作箱，并显示图像采集工具箱的版本。USB摄像头的适配器为winvideo。 二、图像和视频的采集 在matlab中，通过函数videoinput()建立摄像头对象后，可以采用函数preview()进行视频采集和显示。该函数的调用格式为：preview(obj)，其中obj为摄像头对象。调用函数stoppreview()暂停视频的采集和显示，利用函数closepreview()关
前几天看见阿木实验室，发了一个小云台，研究了一下，发现其实是吊舱，和云台一样的东西，只不过是一般集成到一些UAV上面。比如越野的小车，运动时，晃动，影响摄像头成像质量。
跟工程师讨论后，就开始行动起来，我们第一反应是在Jetson NANO上利用NVIDIA Deepstream SDK快速搭一个DEMO环境出来。
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
最近发现不少Jetson TX2用户都在考虑如何选择相机，尤其是关于CSI相机。Lady我在网上找到一篇不错的文章，来自于一位软件工程师，分享给大家 在本文里，他将重点告诉大家： 为什么用CSI相机
树莓派官方推出的摄像头Camera Module，能够拍摄500万像素图片和录制1080p的视频，使用的是树莓派板子上的csi接口。
在Kernel目录下搜索：USB_VIDEO_CLASS_INPUT_EVDEV：
碰见一种特殊情况，Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
建议容量用64GB，如果你后面需要安装JetBot镜像，那么你至少准备128GB。
本编利用Qt实现一个网络摄像头功能，包含一个服务端和一个客户端，服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头，当有客户端连接时，将其捕获到的图像通过TCP发送出去；客户端运行在Linux板子上，用于查看摄像头的实时画面。
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
今天看见箱子里的开发板，就拿出来又玩了~按照官方的课程走一遭。 在联网上面2G的版本没有网卡，我就插网线了。。。 📷 记得分享网络的时候是，WLAN给有线连接 📷 连接之后ping一下，成功 📷 看看ip 📷 看看我能不能读取到 📷 然后ping一下jetson的ip 📷 可以直接SSH连接哦 https://www.nvidia.com/en-us/training/ 📷 课程的位置 📷 需要登录 📷 需要的硬件 摄像头可以使用USB的 📷 这里给出来所有的配件 📷 穷人配置系列 📷
https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam
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.
1、延迟低，参数可控，相关函数方便查询，是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因，如果是处理实时流，要求低延迟，最好选择是FFmpeg。
上面的包源已经发生变化 可前往https://fivecc.coding.net/public/mjpg-streamer/mjpg-streamer/git 查看，
David Cardinal是一名专业摄影师和技术专家，他有十年的数码旅行和自然摄影师的经验，并在高科技领域具备20多年软件开发经验。今天，他要来介绍，如何使用Nvidia Jetson Nano构建网络视频录像机。
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
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
随着社会的发展和不断的进步，4G/5G网络的出现，使得智能硬件这块有了更进一步的发展，智能家居、智能安防、智能摄像等电子产品不断涌现，涉及到的摄像头这块的性能越来越优秀，使用范围越来越广，对于摄像头性能的测试就变得越来越普遍和重要。
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：
上一篇博客实现了在ubuntu打开usb摄像头，也确认了 usb 摄像头支持 UVC，这节我们将 usb 驱动移植到荔枝派开发板上，并实现拍照的功能以及做 mjpeg-streamer 视频流服务器测试。
做嵌入式linux上的开发很多年了，扳手指头算算，也起码9年了，陆陆续续做过很过诸如需要读取外接的USB摄像头或者CMOS摄像机的程序，实时采集视频，将图像传到前端，或者对图像进行人脸分析处理，最开始尝试的就是QCamera来处理，直接歇菜放弃，后面通过搜索发现都说要用v4l2视频框架来进行，于是东搞搞西搞搞尝试了很多次，终于整出来了，前后完善了好几年，无论写什么程序，发现要简简单单的实现基础的功能，都是非常快速而且容易的，但是想要做得好做得精，要花不少的精力时间去完善，适应各种不同的场景，比如就说用v4l2加载摄像头这个，需要指定设备文件来读取，而现场不可能让用户来给你指定，频繁的拔插也会导致设备文件名的改动，所以必须找到一个机制自动寻找你想要的摄像机的设备文件名称，比如开个定时器去调用linux命令来处理，甚至在不同的系统平台上要执行的命令还有些许的区别，如果本地有多个摄像头还需要区分左右之类的时候，那就只能通过断电先后上电顺序次序来区分了。
因为最近在开发使用树莓派+usb摄像头识别模块，打算用OpenCv，发现网上的树莓派OpenCv安装教程都过于繁琐占用内存大，我经过自己的实验，发现出了一种非常简易快捷的方式，网速OK的话，十分钟能安装完成。
软件环境配置： 系统环境：WIN10 开发环境：VS2017 opencv：opencv3.4.0 本实例的作用： 读取摄像头或者本地视频数据进行播放 写入视频数据 读取图片在子窗口显示、resize等 void playVideoFromCam(){ //从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); //0笔记本内置摄像头，1调用usb摄像头 while (1) { Mat frame; //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的
前几天，在食堂吃饭，本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了，前十分钟看着领导都很忙，中间十分钟中国人民都很幸福，后十分钟别的国家都生活在水深火热里，顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己，便毫无抬头的欲望。
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
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。
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