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。
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”，一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标？我们现在就可以实现！ TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序，它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品（如杯子，苹果或香蕉）来移动光标，他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
前言：最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题，对比了基于Matlab和Python Opencv的方法，分别进行了摄像头的标定和图像矫正，实际结果个人认为Opencv的效果为佳，本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
本书81个实验项目可与董付国老师的《Python程序设计（第2版）》、《Python程序设计基础（第2版）》、《Python程序设计基础与应用》、《Python程序设计实例教程》等教材配合使用，用书老师可以联系董老师获取配套源码和测试数据文件。
如果说强大的标准库奠定了Python发展的基石，丰富的第三方库则是python不断发展的保证。今天就来通过itchart库来实现通过微信对电脑的一些操作。
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在当今的科技领域中，虚拟现实（VR）技术正变得越来越流行。虚拟现实游戏作为其中的一个重要应用领域，吸引了越来越多的玩家。而手势识别技术的发展，则为虚拟现实游戏带来了全新的体验。本文将探讨手势识别技术在虚拟现实游戏中的应用，并介绍其部署过程和未来发展趋势。
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随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
1 . 图像采集显示组件 : 布局文件中添加 SurfaceView , 用于在该 SurfaceView 组件中预览 Camera 采集的图像数据 ;
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space键保存图片：见p34_42managers.py cv2.waitKey()中的参数要设置大一些，如果为1会导致按space键无效，因为来不及，
我们公司这几天在做摄像头对接流媒体服务器推流的测试，突然想起来我好像还没有就直播画面的采集写过什么，所以今天我就来讲一下采集。采集是整个视频推流过程中的第一个环节，它从系统的采集设备中获取原始视频数据，将其输出到下一个环节。
在产品展示和销售领域，光照是至关重要的因素之一。适当的光照可以提高产品的吸引力和视觉效果，影响消费者的购买决策。然而，在实际场景中，光照的变化和不稳定性可能会导致产品展示效果的不一致性，降低了展示的效果和销售的潜力。为了解决这一问题，光照控制技术应运而生。本项目旨在探讨光照估计技术在产品展示中的重要性，并介绍其部署过程和应用实例。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据
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
文章：MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
据斯坦福大学网站报道，该校工程师开发出超宽视野的4D摄像头。他们相信这款摄像头可以比当前的近景机器人视觉和增强现实技术更好。 20多年前，斯坦福大学的研究人员首次描述了一种基于技术的新摄像头，它可以生成机器人探索世界所需的信息丰富的图像。它生成四维图像，也能采集到接近 140 度的信息。 “我们想研究，对于一个通过空气驱动或运送包裹的机器人来说，什么是最适合的摄像头。我们很擅长为人类制作摄像头，但机器人需要参照人类的方式吗？可能不需要。”研究人员表示。 站在机器人的角度，研究人员与加州大学圣地亚哥分校（U
机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。 1.摄像头和光学部件 这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件)，用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色(Y/C)，RGB彩色，非标准黑白(可变扫描)，步进扫描(progressive-scan)或线扫描。 2.灯光 灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英
这是关于人脸的又一篇原创！ 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的
好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块，设计和使用说明，供大家参考。
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。
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
化腐朽为神奇！经过ISP图像处理的图片前后对比是如此惊人！从下图中可以观察到，未经处理的原始图像偏绿且暗淡，而经ISP图像处理的图像能够清晰地还原现场真实的颜色细节！
在使用相机时，最自然的效果是不管你的手机如何旋转，手机上的成像始终是向上的，也就是说，相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
本站点博客将逐步迁移至http://ninghechuanblogs.cn/ 本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统，使用摄像头采集图像数据，并没有用到SDRAM/DDR。这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头，用双口RAM做存储，显示窗口为320x240，而且都知道7670的显示效果也不怎么样，这是一次偶然的机会我得到的资源，便在basys3、zybo、国产FPGA PGT180H上移植成功，总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准，7670可以说是最
向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。
OV7725鹰眼摄像头如何使用？ 目前的ov7725鹰眼摄像头，基本上用的都是山外的库，所以今天我们主要根据山外的库，基于k60芯片，给大家具体的讲解。
本文是来自 IBC 2019 五篇技术文章的阅读总结，涉及多视角、体素和VR/AR等新型视频技术，翻译整理：郭帅。
据市场调研预测，未来几年内，基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上，也就是说，到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见，CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点：一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成，从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低，然而经过迅速改进，已不断逼近CCD的技术水平，目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
如上图所示，硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，OV5640摄像头，LCD显示屏等组成；其中： TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现。 LCD显示屏，负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头，负责完成人脸数据的采集。
本文为零基础实现人脸识别的教程，读者不需要人工智能学习背景，不需要机器学习相关基础，只要能读懂简单的Pyhton代码，便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别（两个文件，加注释共96行）。
随着互联网用户消费内容和交互方式的升级，支撑这些内容和交互方式的基础设施也正在悄悄发生变革。手机设备拍摄视频能力和网络的升级催生了大家对视频直播领域的关注，吸引了很多互联网创业者或者成熟企业进入该领域。
今天给大侠带来基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
关于安防监控系统，大家熟知的就是监控+系统平台，其实不然，智能视频安防监控系统涵盖的内容非常多，今天小编就和大家一起来探讨一下。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置，然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后，通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序，并总结了程序的结果。
前面的教程介绍了如何绘制一张图片和如何把图片显示到3D物体上并进行三维变换，这次介绍如何用Metal渲染摄像头采集到的图像。
V7-576_emWin6.x实验_摄像头动态采集展示（RTOS，320x240）
操作系统：ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
毕业至今，之前一直从事Android开发的工作，今年5月份开始接触音视频开发相关工作，于是打算写一个音视频相关专栏，让移动端的同学，能通过这个专栏快速掌握音视频相关知识，首先带来第一篇，主要讲讲移动端的音视频技术涉及哪些？
2023年11月工信部等四部委发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，随即12月广汽埃安已率先申报L3自动驾驶，整体行业已经正式开始从L2级提升至L3级。自动驾驶目前的方案从高清地图转向轻地图方案，更依赖视觉系统，单车搭载的车载摄像头数量将从3~8颗增至8~13颗。从埃安申报的昊铂HT来看搭载了6R（6个毫米波雷达）、13V（13个高清摄像头）、3L（3个激光雷达）的自动驾驶硬件，同样比亚迪最新的仰望U8搭载包括3个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、13个高清摄像头。
初次接触音视频领域时的小伙伴，可能大多数都像我一样并不太了解整体的流程。音视频领域细分的话，还可以分出很多分支，例如：嵌入式设备中的运用（例如设备有摄像头和麦克风，需要进行录制视频和音频）、客户端程序的研发中的运用（例如：QQ的1V1通话和视频，QQ群的nVn通话和视频，还有共享屏幕等，还有某音，某手，某宝中的直播功能），还有软件的截图、屏幕的录制，麦克风的录制等等，都渗透着音视频领域相关的技术。
其实主要就是在不预览的情况下获取到摄像头原始数据，目的嘛，一是为了灵活性，方便随时开启关闭预览，二是为了以后可以直接对数据进行处理，三是为了其他程序开发做一些准备。于是实现一下几个功能：
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。
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