/a.out sockfd 5: EPOLLOUT sockfd 5: EPOLLIN(read返回0) EPOLLOUT sockfd 5: EPOLLIN(read返回0) EPOLLOUT sockfd...5: EPOLLIN(read返回0) EPOLLOUT sockfd 5: EPOLLIN(read返回0) EPOLLOUT # 一直输出上面相同行 # 可以看到，当我们用write方式一直触发epollout...所以，即使我们read返回0，也不能保证之后不会发生epollin事件。 我们再来看下epollout事件是否也是这样。...比如说，当read返回0后，就不要再返回epollin事件，这怎么做呢？ 其实说来也简单，你只要把你不想要的事件从epoll注册中移除就好了。...所以，当read返回0时，你只要把epollin事件从epoll注册中取消，以后就再也不会有这个事件发生了。
通常，第一个摄像头的索引是0。cv2.VideoCapture(filename)：打开名为filename的视频文件。...方法cv2.VideoCapture类的常用方法包括：isOpened()：判断视频文件是否成功打开，如果成功返回True，否则返回False。...read()：读取下一帧并返回布尔值和帧本身。如果成功读取帧，则返回(True, frame)，其中frame是一个numpy数组，包含帧的像素值。...如果无法读取下一帧，则返回(False, None)。open(filename)：打开视频文件。可以在创建对象后使用该方法打开视频。release()：释放视频对象。...cv2.VideoCapture对象，打开了默认的摄像头（摄像头索引为0）。
打开笔记本自带摄像头代码实战 按q退出 import cv2 if __name__ == '__main__': cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置摄像头 0是默认的摄像头....VideoCapture()函数： cap = cv2.VideoCapture(0) VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头。...2、cap.isOpened()函数： 返回true表示成功，false表示不成功 3、ret,frame = cap.read()函数： cap.read()按帧读取视频，ret,frame...是获cap.read()方法的两个返回值。...其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。
c(change): 生成存储目录 p(photo): 执行截图 q(quit): 退出拍摄 OpenCV简介 1、videoCapture()方法打开摄像 摄像头变量 cv2....VideoCapture(n) n为整数内置摄像头为0，若有其他摄像头则依次为1,2,3,......cap=cv2.VideoCapture(0) 打开内置摄像头 2、cap.isOpened()方法判断摄像头是否处于打开，返回结果为：True、False 3、ret,img=cap.read() 读取图像...布尔变量,图像变量=cap.read() 4、cap.release() 释放摄像头 5、action=cv2.waitKey(n) 获取用户输入，同时可获取按键的ASCLL码值 ''' import...frame[crop_h_start:crop_h_start+w,crop_w_start:crop_w_start+w] #展示相框 frame=cv2.flip(frame,1,dst=None
.VideoCapture(0) # get a reference to webcam #0 (the default one) lock_timer = None process_this_frame...= True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize...所以我决定对其进行优化，并使用多处理将识别过程移到单独的过程中 首先，我们需要重写我们的函数来查找用户，以便它能够被Process和Pipe 调用代替返回： def find_user_in_frame...(0) # get a reference to webcam #0 (the default one) lock_timer = None parent_conn, child_conn...= Pipe() find_user_process = None while True: ret, frame = video_capture.read()
视频采集 ·视频是由图片组成的，视频的每一帧就是一张图片，一般30帧，表示一秒显示30张图片； ·cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来表示不同的设备，比如：0，1； ·如果是视频文件...cv2.resizeWindow('video', 800, 600) # 更改窗口的大小 循环读取摄像头的每一帧 我们可以用while来判断循环 while True: #读取一帧数据，返回标记和这一帧数据...，True表示读到了数据，False表示没读到数据 ret,frame = cap.read() #可以根据ret做个判断 if not ret: #没读到数据，....VideoCapture(0) 如果只存在一个摄像头，当我们调用一个不存在的摄像头，比如：cv2.VideoCapture(1)，就会出现窗口闪退 解释：因为我们调用的摄像头1，但是我们的机器中并不存在此摄像头....VideoCapture(0) while True: #读取一帧数据，返回标记和这一帧数据，True表示读到了数据，False表示没读到数据 ret,frame = cap.read
4.CSRT:比KCF更准一些，但是速度比KCF慢 5.MedianFlow:对于快速移动的目标和外形比那花迅速的目标效果不好 6.TLD：会产生朵的false-posittives 7.MOSSE：算法速度非常快...二值化扩充 _,thresh = cv2.threshold(blur,20,255,cv2.THRESH_BINARY) dilated = cv2.dilate(thresh,None...,iterations=3) return dilated 读取视频流或实时摄像流 cap = cv2.VideoCapture('11.mp4') 读取第一帧 ret,frame1 = cap.read...二值化将其扩充 _,thresh = cv2.threshold(blur,20,255,cv2.THRESH_BINARY) dilated = cv2.dilate(thresh,None...,iterations=3) return dilated # 读取视频流 cap = cv2.VideoCapture('11.mp4') ret,frame1 = cap.read()#读到第一帧
import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 获得摄像头，也可以改为从视频文件输入 while True: success, img = cap.read()...current_time = 0 cap = cv2.VideoCapture(0) # 获得摄像头 while True: success, img = cap.read() # 从摄像头读取图片...import time import cv2 import mediapipe as mp cap = cv2.VideoCapture(0) mp_hands = mp.solutions.hands...255), cv2.FILLED) return lm_list def main(): pTime = 0 cTime = 0 cap = cv2.VideoCapture...= 640, 480 p_time = 0 c_time = 0 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, w_cam) cap.set
#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:utf-8 -*-import cv2cap = cv2.VideoCapture("video.avi"...)while(1):# 读取视频帧 ret, frame = cap.read()# 显示视频帧 cv2.imshow("capture", frame)#等候50ms,播放下一帧，或者按q...(frame) cv2.waitKey(fps) ret,frame = cap.read()cap.release()cv2.destroyAllWindows()
# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture(0)#打开USB摄像头 if (cap.isOpened()):...# 视频打开成功 flag = 1 else: flag = 0 num = 0 if (flag): while (True): ret, frame = cap.read...() # 读取一帧 if ret == False: # 读取帧失败 break hsv_img = cv2.cvtColor...mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE...mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE
我们可以在本地的时候放一个图片，读取一下 import cv2 import numpy as np 首先导入我们要用的库 cap = cv2.VideoCapture(0) 接着创建一个使用的物理端口...cap= cv2.VideoCapture(0) 这一句表示调用计算机内置摄像头来获取视频，如果传入参数为1时，表示调用计算机外置摄像头，比如usb连接的摄像头等。...ret, frame = cap.read() 这里使用一个循环表示持续获取摄像头数据，VideoCapture对象的read()方法返回两个值。...第一个值一般为ret，它是一个布尔值，表示是否获取到了图像数据，如果获取成功返回True，获取失败返回False，这一句后可以判断ret是否为True，如果为True则向下执行，False则执行相应的操作...\opencv.py [ WARN:0] global C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-0ycehs0d\ opencv \modules
objectcascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")# Turn on the web cameravideo_capture = cv2....VideoCapture(0)# Read data from the web camera (get the frame)_, frame = video_capture.read()# Convert...如果发现眼睛，它将返回图像。...否则，它返回None： def scan(image_size=(32, 32)): _, frame = video_capture.read() gray = cv2.cvtColor(frame...while True: eyes = scan() if not eyes is None: eyes = np.expand_dims(eyes / 255.0, axis = 0)
object cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml") # Turn on the web camera video_capture = cv2....VideoCapture(0) # Read data from the web camera (get the frame) _, frame = video_capture.read() # Convert...如果发现眼睛，它将返回图像。...否则，它返回None： def scan(image_size=(32, 32)): _, frame = video_capture.read() gray = cv2.cvtColor(frame,...while True: eyes = scan() if not eyes is None: eyes = np.expand_dims(eyes / 255.0, axis = 0)
光流估计，会捕获第一帧的关键点然后对关键点进行追踪 详细代码如下： import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) feature_params...255, (100, 3))#随机颜色条 ret, old_frame = cap.read() old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY...) p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) # 第一帧角点 mask = np.zeros_like(old_frame...p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params) good_new = p1...): # enumerate同时列出数据和数据下标 #zip()将对象中对应元素打包成远组,返回元组列表 a, b = new.ravel() #将多维数组转换为一堆数组
seq_dir + 'groundtruth.txt') ims = [cv2.imread(imf) for imf in img_files] VeryBig = 999999999 Cap = cv2....VideoCapture(0) ret,frame = Cap.read() ims = [frame] cv2.namedWindow('SiamFC', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN...) init_rect = cv2.selectROI("SiamFC", ims[0], False, False) cv2.waitKey(0) x, y, w, h = init_rect print...tracker = TrackerSiamFC(net_path=net_path) tracker.init(frame, init_rect) while(True): ret, im = Cap.read...() if (ret==False): break box = tracker.update(im) ops.show_image(im, box,cvt_code=None) 修改好后，运行 python
识别视屏流中运动的人代码实现： import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture('test.avi') #形态学操作需要使用 kernel=cv2....: 参数： - prevImage 前一帧图像 - nextImage 当前帧图像 - prevPts 待跟踪的特征点向量 - winSize 搜索窗口的大小 - maxLevel 最大的金字塔层数 返回...： - nextPts 输出跟踪特征点向量 - status 特征点是否找到，找到的状态为1，未找到的状态为0 import cv2 import numpy as np cap=cv2.VideoCapture...,(100,3)) #那到第一帧图像 ret,old_frame=cap.read() old_gray=cv2.cvtColor(old_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 返回所有检测特征点...p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params) #st=1表示找到特征点
(0) if Key &0xFF ==ord()；‘q’: cv2.destroyAllWindows() 2.2读取图片 import matplotlib.pylot as plt 图片....VideoCapture(0) #类，首字母大写，代码书写规范 # #打开视频，输入视频的地址 # cap=cv2.VideoCapture('') #循环读取摄像头的每一帧 # while...True: while cap.isOpened(): #读一帧数据，返回标记和这一帧数据，TURE表示读到了数据，False表示没读到数据， ret,frame=cap.read... break #别忘了释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 2.5视频录制 # import cv2 # cap=cv2...',fourcc,30,(640,480)) # while True: # ret,frame=cap.read() # if not ret: # break #
1，而alpha的取值范围是0到1之间，返回数值代表透明度。...video_path:视频链接URL out_path:导出之后的视频链接 result_msk:图像mask 序列 ''' video_input = cv2...video_input.get(cv2.CAP_PROP_FPS) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') success, frame = video_input.read...while True: if frame is None: break mask = result_msk[n] n +=....add(back,frame) video_save.write(com) success, frame = video_input.read() video_input.release
/img/' # 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) # 判断视频是否打开 if (camera.isOpened()): print.../img/' # 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) # 判断视频是否打开 if (camera.isOpened()): print('...for c in contours: # 设置敏感度 # contourArea计算轮廓面积 if cv2.contourArea(c) < 1000: continue else: # 画出矩形框架,返回值....VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头 camera = cv2.VideoCapture(file) # 参数设置，监测矩形区域 rectangleX = 880 # 矩形最左点...= cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0) if pre_frame is None: pre_frame = gray_lwpCV else: img_delta
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