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MATLAB识别笔记本内置摄像头

内置摄像头 想要使用笔记本内置摄像头采集图像信息,调用硬件设备前在软件中检查相关信息 运行情况如下 >> imaqhwinfo 警告: No Image Acquisition adaptors found 就需要用摄像头,那就需要在软件中安装驱动。 ? 在support package Installer里面选择 OS Generic Video Interface这个包,然后安装就可以 ? ?

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Python 调用摄像头进行人脸识别

链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254 本篇则是讲解通过计算机摄像头识别人脸并捕捉人脸位置。 ), 2, 8, 0) cv2.imshow("detected faces", bgr) # cv2.rectangle 用矩形把找到的形状包起来 return bgr 打开本地摄像头 capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture 读取本地视频和打开摄像头 height = capture.get(cv2 VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 15, (np.int(width), np.int(height)), True) # cv2.VideoWriter 保存摄像头视频

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    详解linux 摄像头驱动编写

    对于现代嵌入式设备,特别是手机来说,摄像头是很重要的一个设备。很多同学买手机,一看颜值,第二就看摄像头拍照如何。所以,从某个角度来说,摄像头是各个厂家主打的应用功能。 那么,linux是如何支持摄像头的,我们可以来看一下? 1、代码目录地址 drivers/media 2、v4l2框架 目前linux上的camera都是按照v4l2框架来设计,它的地址位于drivers/media/v4l2-core 3、查看三星soc

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    OpenCV人脸识别-静态图片与动态摄像头

    和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器:”haar”特征主要用于人脸检测,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸识别 ,“eye”特征主要用于眼睛的检测识别。 OpenCV介绍 Python3 OpenCV入门 静态图片人脸识别代码 Python import cv2 # 指定图片的人脸识别然后存储 img = cv2.imread(". 动态摄像头人脸识别 按帧数读取图片 Python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier( Face Recognition', gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # 释放摄像头

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    JavaCV的摄像头实战之八:人脸识别

    本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇,前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功,接下来开始实现一些常见的CV能力,就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器 ,如下图,识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在: 识别服务不仅是人脸识别,今后还有人体识别、物体识别等等,所以设计一个识别服务接口DetectService,人脸识别、人体识别 其实这个系列的重点是JavaCV,所以保持代码简单吧,不引入Spring框架了 总的来说,今天的要写的代码如下图所示,绿色块的AbstractCameraApplication类已在《JavaCV的摄像头实战之一 ,得益于JavaCV的强大,整个过程是如此的轻松愉快,接下来请继续关注欣宸原创,《JavaCV的摄像头实战》系列还会呈现更多丰富的应用; 本文涉及的所有代码都能在接下来的介绍的GitHub仓库中找到 源码下载 《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos): 名称 链接 备注 项目主页 https

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    linux--初识别

    镜像网站 下载系统镜像 http://mirrors.163.com/ http://mirrors.sohu.com https://www.netcraft.com/ linux--基础知识 超级用户

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    【深度学习项目】打开摄像头拍照,并做图片识别

    最近遇到一个项目需求,需要进行拍照,并且识别图片中的文字,其实该项目也可以改成其他图像识别,比如人脸识别、图像分类等。 打开摄像头拍照,并识别图片中的文字(java) 1、打开摄像头 关于打开摄像头这个功能,我们知道HTML5出现以后可以 navigator.getUserMedia 打开我们的摄像头,其核心代码如下: 通过摄像头捕获图像用tensorflow做手写数字识别(python) 先在mnist数据集上训练好网络,并保存模型。 ? 预测时使用opencv来打开摄像头捕获图像,设置ROI区域,将ROI区域图像输入加载好参数的cnn网络来识别。 ? Tensorflow + 摄像头实时目标检测 官方源码提供了图片的检测,但是实用性不高,所以对源码进行了修改,使用笔记本自带摄像头或者usb摄像头进行实时检测。 检测效果: ?

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    python-opencv人脸识别与树莓派摄像头转头跟随()

    github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui 简述:使用python-subprocess多线程模块相链接,本项目主要用在树莓派上所以需要调用的摄像头函数与普通 所使用文本文件进行数据沟通,简单粗暴,文件2.py功能是将目录下的5.jpg进行人脸识别解析,将人脸的位置的重心存储在文件weizhi.txt文件中,然后就比较相对位置的差别,就能得出应该与移动的位置。 使用指南,  请先安装好环境:  linux  python 2.7.3  opencv 2.3.1-7  安装依赖  sudo apt-get install libopencv-*  sudo apt-get install python-opencv  sudo apt-get install python-numpy 进入start运行2.py可以单独测试人脸识别的功能,欲测试整体不断识别相对位置功能请运行 file_name,"5.jpg"]) subprocess.call(["python","2.py"]) time.sleep(1) 连续直播的思路很明确不过是一直调用raspistll来获取摄像头当前的图片而已

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    基于opencv的摄像头脸部识别抓取及格式储存(python)

    opencv作为优秀的视觉处理在动态图像处理上也是很不错的,本次主要基于Opencv抓取视频,然后保存为avi,同时进行脸部识别作业 ---- 刚接触opencv,参照opencv的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码 ,坑 video=cv2.VideoWriter("VideoTest.avi", cv2.cv.CV_FOURCC('I','4','2','0'), 30, size) #isopened可以查看摄像头是否开启 num+1     if key==ord('q'):#ord为键盘输入对应的整数,         break video.release() #如果不用release方法的话无法储存,要等结束程序再等摄像头关了才能显示保持成功 capture.release()#把摄像头也顺便关了 cv2.destroyAllWindows() opencv视频抓取好简单,主要用videowriter就可以了,主要要注意的是opencv中的抓取是放在内存中的 然后是脸部识别,opencv自带了很多特征库有脸部,眼睛的还有很多,原理都一样,只是眼睛的库识别率视乎并不高,直接上代码: #coding=utf-8 import cv2 import cv2.cv

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    GoPro用作Linux上的网络摄像头.安装

    https://github.com/jschmid1/gopro_as_webcam_on_linux https://github.com/KonradIT ? 我的系统是arch,截图工具我用不了了,就没有用Linux的系统做测试 文章的来源就是以前我写arduino控制gopro哪个老哥的成果 这个也是 ? 作者是gopro8的硬件,软件不用适配 ? (通常是您的“默认/家庭”用户) -五、 --详细回显每个执行的命令 -h、 --帮助显示此帮助 命令: 网络摄像头以网络摄像头模式启动GoPro 以上是命令参数的翻译 ?

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    照片能骗过摄像头吗?人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。 要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。 光线活体技术,为“刷脸”提供安全保障 一个简单的假设:拿着一张照片能不能骗过摄像头? 现有的人脸识别/验证中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时,会采用“摇头” 比如,高铁车站工作人员一直在提醒乘客抬头看着摄像头,也是出于这个目的。此外,较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 在平台和机型普适性上,仅靠普通的屏幕和摄像头,无需定制硬件,能支持所有移动设备和刷脸机器的使用。

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    科技公司研发 AI 工具可通过摄像头识别员工是否真生病

    PINE64 将推出首款支持 Wacom 手写笔的开源 Linux 电子阅读器 image.png 今年晚些时候,PINE64 计划以 399 美元的价格提供首款支持 Wacom 手写笔的 PineNote 开源 Linux 电子阅读器。 与 PineBook 笔记本、PinePhone 手机、以及 PineTab 平板电脑等 PINE64 的其它产品一样,都提供了对 Linux 操作系统的良好支持。

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    Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。 由于 pocketsphinx 没有提供 Linux 的二进制包,因此我们需要自己根据源码编译。 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 -dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    嵌入式Linux系列第13篇:USB摄像头拍照

    1.引言 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。 2.环境介绍 2.1.硬件 1) 网上的一个第三方做的NUC972开发板: ? 有兴趣购买的朋友,可以去他们的淘宝店购买: https://s.click.taobao.com/X8mza8w 2) USB摄像头 ? 2) Kernel在上一篇基础上,要做一定的修改,用来支持USB摄像头识别。 3) Rootfs在上一篇用Buildroot生成的基础上,无须改动。 3.内核配置 Linux 内核中已经包含了USB摄像头的驱动,只要勾选上相关配置即可。 ? 配置完,保存,编译,之后下载到板子里。 插入USB摄像头,打印信息如下: ? 说明驱动已经OK了。 6.结束语 本期相关的资料在https://github.com/TopSemic/NUC972_Linux 中 本篇为大家介绍了Linux下USB摄像头的简单使用,欢迎大家多交流,可以在网页下方留言讨论

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    Linux 不重启识别新添加的硬盘

    问题来源:在做硬盘分区的实验的时候,发现每次添加一些硬盘,不重启,系统就不会去识别新添加的硬盘,通过以下方式,可以不重启识别新添加的硬盘信息。

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    315 曝光人脸识别摄像头,进店瞬间偷走你的“脸”,自动分析心情

    3·15晚会曝光科勒卫浴、无锡宝马汽车4S店等商家安装了万店掌、瑞为、悠络客、雅量智能等企业的智能摄像头,在用户不知情前提下,悄悄获取其个人信息以及分析,可能你在进店的几秒内,远方电脑那头已知道你的性别 记者在走访科勒卫浴门店时,发现我们日常随处可见的摄像头,内有乾坤,这些摄像头有人脸识别功能,一旦顾客踏入科勒卫浴的门店,就会被捕捉和记录人脸信息,以后科勒卫浴都会知道你去了哪家店、去了几次。 科勒卫浴的摄像头提供商是万店掌,记者在后台查看到自己进入门店后,不到两分钟,就被抓拍了三次,虽然角度不同,但其人脸编号都是相同,不同门店的人脸信息编号也相同,与记者同一时间段进入科勒卫浴门店的其他顾客也一样 据万店掌工作人员表示,其人脸识别率非常高,不戴口罩的人脸识别率有95%,戴口罩的话约 80%-85%。” 在人完全不知情的情况下,系统自动分析出顾客的性别、年龄、戴不戴眼镜、亚洲人、心情是不是平静。 除了万店掌外,悠络客电子科技股份、广州雅量科技有限公司、瑞为信息技术(深圳)有限公司也有类似的人脸识别系统。

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