展开

关键词

Python 调用进行

之前发过一篇关于对图片上检测的博客。 链接:https:blog.csdn.netweixin_43582101articledetails88702254 本篇则是讲解通过计算机并捕捉位置。 bb), (0, 0, 255), 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 capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture 读取本地视频和打开height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , cv2.VideoWriter_fourcc(D, I, V, X), 15, (np.int(width), np.int(height)), True)# cv2.VideoWriter 保存视频

8130

JavaCV的实战之八:

本篇概览本文是《JavaCV的实战》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,就从本篇的开始吧OpenCV中常用的是基于Haar特征的级联分类器 ,本篇借助JavaCV来使用该分类器实现简单的设计编码之前先把要做的事情梳理一下:功能可能用在多个场景:窗口预览、推流、存文件都可能用到,所以功能的代码最好独立出来,不要和预览、推流这些代码写在一起 ,如下图,的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在:服务不仅是,今后还有、物体等等,所以设计一个服务接口DetectService, 、物体这些类都是这个接口的实现,如下图所示,对于预览、推流、存文件这个应用的代码,直接使用接口的API即可,具体的实现类可以在初始化的时候确定聪明的您应该会觉得欣宸的水平过于原始:上面的设计不就是 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的实战之一

5130
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Qt音视频开发36-USB解码qcamera方案

    一、前言 除了监控专用的以外,有一些应用场景用的还是USB,甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS,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和CMOS 用Qt来加载USB解码,主要就三种方案,一种是Qt自带的,一种是ffmpeg来处理,一种是v4l2框架,每种方案都各自有优缺点和对应的应用场景,比如Qt自带的就非常适合windows下的只需要显示的场景 ,代码简单Qt内置使用方便,如果是需要拿到每张图片自己还要做分析处理比如啥的,用ffmpeg是最好的,速度快资源占用低,可以自己GPU绘制,爽得很,如果是嵌入式linux的话,那用v4l2框架处理是最适合的 二、功能特点 同时支持windows、linux、嵌入式linux上的USB实时采集。 支持多路USB多线程实时采集。 在嵌入式linux设备上,自动查找USB设备文件并加载。 在嵌入式linux设备上支持接口,实时绘制框。 具有打开、暂停、继续、关闭、截图等常规功能。 可设置两路OSD标签,分设置文本、颜色、字号、位置等。 可作为视频监控系统使用。

    51800

    复杂环境下的视频流—茫茫大海中一眼看到你 | 解读技术

    视频流与抓拍图片进行存在区,通过视频流可实现对采集到的所有图片进行快速分析,按照设定存储规则存储所需的图片。 特是,在领域已经得到规模化应用,能够通过各种铺设的群中的多身份,实现快速定位特定员、信息匹配的目的。 目前,实现高效、智能化、自动化的、数据处理和分析,已成为大势所趋。?对于不具备机器视觉能力的可以通过工智能SDK与云端后台管理系统进行连接,获取算法支持,实现对于视频流实时处理。 对于具备机器视觉能力的通过内置视频流智能算法程序实现特定目标的,依赖本地硬件资源实现有限目标的。 color = (0, 255, 0) #捕获指定的实时视频流 cap = cv2.VideoCapture(int(sys.argv)) #分类器本地存储路径 cascade_path

    19930

    【Jetson开发项目展示】用Jetson NANO做一个智能快递柜原型

    在这个项目中,作者使用Jetson Nano与,利用计算机视觉和机械模型用于置物柜系统。 而不是处理每个图和应用每15000功能在每个窗口的图非常繁琐,费时,我们使用级联分类器来检测第一和每个特性应用到只有表面积减少时间,然后通过消除失配特性,可以做更功能与数据库相匹配。? 但是因为计算能力弱,所以在面孔的时候,处理速度慢。在本原型中采用了具有高视频处理帧速率的GPU的Nvidia Jetson Nano。 项目描述 在这个项目中,USB与Jetson Nano接口。使用的是“哈尔级联”算法,这里是“haarcascade_frontalface_default”。xml文件被用作一种算法。 然后,对于,我们从USB获取图,将图传递到算法中进行检测,通过与数据库标签的匹配精度进行后,将打开相应的寄存柜交付产品。???

    1.1K11

    Qt音视频开发38-USB解码linux方案

    一、前言 做嵌入式linux上的开发很多年了,扳手指算算,也起码9年了,陆陆续续做过很过诸如需要读取外接的USB或者CMOS机的程序,实时采集视频,将图传到前端,或者对图进行分析处理 ,如果本地有多个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。 linux方案处理流程: 调用封装的函数findCamera实时查找设备文件名。 调用::open函数打开设备文件。 调用封装的函数initCamera初始化参数(图片格式、分辨率等)。 拿到图片进行绘制、分析等。 关闭设备文件。 二、功能特点 同时支持windows、linux、嵌入式linux上的USB实时采集。 支持多路USB多线程实时采集。 在嵌入式linux设备上,自动查找USB设备文件并加载。 可手动设置设备文件名称,手动设置后按照手动设置的设备文件加载。 在嵌入式linux设备上支持接口,实时绘制框。

    30641

    Qt音视频开发37-USB解码ffmpeg方案

    一、前言 用ffmpeg来处理USB,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,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。 二、功能特点 同时支持windows、linux、嵌入式linux上的USB实时采集。 支持多路USB多线程实时采集。 在嵌入式linux设备上,自动查找USB设备文件并加载。 在嵌入式linux设备上支持接口,实时绘制框。 具有打开、暂停、继续、关闭、截图等常规功能。 可设置两路OSD标签,分设置文本、颜色、字号、位置等。 可作为视频监控系统使用。

    58000

    python-opencv与树莓派跟随()

    github.comluyishisiThe_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函数与普通 usb不同,so,有点差但是不是很难。 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进行解析,将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,就能得出应该与移动的位置。 本项目还未链接舵机用于转,仅处理计算信息,将每次的重心存储在文件中,方便未来进行增加舵机改进成为实际的转。  ,欲测试整体不断相对位置功能请运行lianxuzhibo.py文件 python lianxuzhibo.py,如果环境上没有大问题的话应该能在该目录下出现5.jpg图片文件,如果存在,则会进行

    91020

    OpenCV-静态图片与动态

    ,“hog”特征主要用于行检测,“lbp”特征主要用于,“eye”特征主要用于眼睛的检测。 OpenCV介绍Python3 OpenCV入门静态图片代码 Pythonimport cv2 # 指定图片的然后存储img = cv2.imread(.opencvpic1.jpg) 动态按帧数读取图片 Pythonimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r.datahaarcascade_frontalface_default.xml ) # 加载特征库 while(True): ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY imshow(Face Recognition, gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): break cap.release() # 释放cv2.destroyAllWindows

    17420

    基于FPGA Facenet 与物联网的智能门锁

    本系统以 PYNQ-Z2 作为主控板,使用丰富的外设接口,HDMI 输出接口连接 显示器,音频接口连接音响,USB 接口使用分线器挂载 USB 和 NCS2 加速棒,千兆以太网连接路由器。 2.1.1 检测及跟踪跟踪通过采集图,将采集到的数据送入 PS 端进行检测, 提取坐标以及坐标中心点。 在录入信息的过程中,把特 征向量储存到 pkl 文件中,程序初始化的读取数据文件。当采集到一帧图,使用检测函数提取出图里的,然后对进行。 2.2 各模块介绍2.2.1 模块? 本系统的模块选用大影图片的模组,100 度无畸变广角镜, 2.1VLux-sec(550nm)的低照度,在分辨率为 640*480 时,可实现每秒 120 帧 的图采集。

    35020

    菜鸟手册(2):给Jetson Nano安装树莓派

    因为JetBot上用的是树莓派,所以我们也首选考虑使用树莓派,当然USB是亲测可用的。注意我们的JetBot已经刷好系统了。 安装树莓派我们依旧用Jetsonhacks的视频来讲解一下如何安装树莓派,毕竟他示范得已经很详细了。首先把Nano的这个CSI接口的这个销子轻轻拔起,记住一定要小心,千万拔断:?? 然后插入树莓派的排线线缆,注意方向和正反,插反了: ??把这个销子固定好:?这样就安装好了,检查一下:?也忘记把的保护贴膜去掉哟:? 最后试一个的例子: $ python face_detect.py? face_detect.py 是一个python脚本,它从机中读取数据,使用Haar Cascades 来检测和眼睛,看看是不是真的可以你的和眼睛?

    11.6K31

    ROS机器程序设计(原书第2版)补充资料 (伍) 第五章 计算机视觉

    计算机视觉这章分为两个部分,在Ubuntu中驱动并在ROS下使用,以及相关图算法等。 第129-132页:FireWire IEEE 1394。补充阅读:http:wiki.ros.orgcamera1394第133-140页:USB。 补充阅读:http:wiki.ros.orgusb_cam其他说明:Cameras-ROS支持camera_aravis (ethernet camera driver)canon_gphotocmucam_pngDUO3D 第148-151页:ROS图管道。可以查看原始图和标定图的区,标定误差等。也可以用于图处理,比如深度转激光,用于建图(SLAM)等,但精度通常比激光要差一些。 使用rtabmap进行视觉里程计算,并拼接3D图,实现3D-SLAM。第162页:本章小结。思考与巩固:1 使用笔记本自带,在ROS下实现。2 学习并掌握视觉里程计的使用(VO)。

    32130

    「玩转树莓派」搭建智能家居远程监控系统

    在chrome浏览器下访问 http::8081 即可看到当前拍的画面。不得不说,真的很耗CPU,差不多持续在60%左右,并且有一定的延迟,卡顿特严重。 然后退出到mjpg-streamer-mastermjpg-streamer-experimental路径,编译:sudo make clean all启动:启动普通 USB.mjpg_streamer opencv-pythonsudo pip3 install wechat_sender # 登录微信bot = Bot()my_friend = bot.friends().search(监控狗) # 调用检测并截图 = cv2.VideoCapture(0) # 告诉OpenCV使用分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier(os.getcwd()+haarcascadehaarcascade_frontalface_alt.xml ) # 后要画的边框的颜色,RGB格式, color是一个不可增删的数组 color = (0, 255, 0) num = 0 while cap.isOpened(): ok, frame

    86810

    4步实现树莓派、拍照与推送

    准备材料: 能用的树莓派、树莓派专用USB、网线(稳定点)、LED灯可选实现步骤: 1、安装OpenCV。可参考视频:教程(三) 第三方库的安装 2、推送消息部分。 height = 512 #定义获取图长度 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) #设置宽度 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT } } html = requests.post(url, data=json.dumps(data)) errmsg = html.json() print(>> 发送 => +errmsg) # 并截图 (这里是主要入口函数)def faces_video(): 并截图(这里是主要入口函数) # LED init GPIO.setwarnings(False) GPIO.setmode(GPIO.BCM True: ret, frame = cap.read() # 读取1帧 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图矩阵 faces

    36410

    60分钟轻松搞定树莓派 AI 服务开发

    (4):目前,官方给出的中,仅支持 USB 接口的,如 Microsoft Lifecam 3000、Microsoft Lifecam HD-5000 和 Microsoft® LifeCam 在 2015 年 5 月,微软正式发布了牛津计划,它包含了、语音处理和计算机视觉这三部分 API。 经过近 3 年的发展,牛津计划已更名为认知服务,包含影、语音、语言、知和搜索这五大类服务,涵盖计算机影、必应语音、说话(预览)、必应拼写、文本分析、自定义决策服务(预览)和必应搜索等八个细分领域的 因此,这里只需要创建 Face API 资源就可以完成和情绪的。 大部分应用场景中,需要完成实时图片的捕获和,则需要的支持。

    83830

    如何在Jetson TX2上使用CSI相机

    由于GoPro的流行,有很多CCS-Mount镜以及用于将数码单反相机镜转换为C-Mount的镜转接器.另一方面,USB的价格非常便宜,通常通过V4L2协议即可使用,对于不需要高性能视频的应用来说 你可以用$20买到720p视频罗技C270,正如加州州立理工大学在他们有据可查的文件中所做的Jet机器套件,这足以让他们的机器玩具车并收集物体、找到、定位线条等。 · 优:可执行底层访问与控制传感器。为什么CSI相机比USB更好?USB的最大问题是带宽和处理需求。 Jetson Wiki有一个全面的调查不同相机选项的页面,也许能让Jetson开发员找到一些提示: 至于实际产品供应方面,有:e-con Syetems,他们为Jetson设备提供CSIUSB

    3.9K30

    Android Ndk and Opencv Development 4

    第二部分 运行XFaceXFace是一个小型的程序,主要功能就是注册和,界面分为3个,首先是主界面,使用者选择要进行的操作,sign up是注册,输入用户名然后保存即可;sign in 第二个方法是算法,参数分是:xfacerec算法模块对象的内存地址,之前的尝试,目前没有用了,可以忽视;modelpath是创建的模块数据的文件保存的路径;addr是当前得到的一帧图片的灰度图的内存地址 Exception thrown: + e);}最后在的回调方法onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame)中对得到的图片帧进行检测,将检测出来的方框直接绘制在图片帧上立刻显示出来 ,如果每次图片帧传入的时候便进行处理,处理完了之后再显示的话会导致界面卡死,所以过程是在另开辟的一个线程中执行的,线程代码如下,只要还在工作,也就是还会传回图的话,那么这个线程便会取出其灰度图传入到 camera文件夹存放拍照得到的; user文件夹存放灰度化和压缩处理之后的; demo文件夹存放测试或者示例程序的数据,目前为空; facedata.txt文件存放图片路径和物的对应关系

    25520

    基于OpenCV的追踪

    产品清单Raspberry Pi 4 Model B — 4GB适用于Raspberry Pi的Pan-Tilt HATPi Camera v2 8MP微型SD卡迷你HDMI电缆Raspberry Pi电缆 使用键盘上的控件,大家可以尝试在0位置旋转舵机,然后将机移动到首选的起始位置,现在可以拧紧伺服轴的螺钉。 CascadeClassifier具有在OpenCV目录+ datahaarcascade_frontalface_default.xml中找到的正面的预训练所述CascadeClassifier >部中心当我们得到(x,y)时,将控制我们的摇和俯仰伺服器将机移动到面部中心应靠近镜框中心的位置>伪PD控制器为什么是伪PD? 因为我们的伺服器没有位置传感器,所以我们不知道机器的摇角度和倾斜角度。因此,我们不能严格使用反馈控制。

    28820

    在Ubuntu中实现登录的完整步骤

    AttributeError: VideoCapture object has no attribute internal解决方案:$ sudo apt-get install v4l-utils# 查看路径 $ v4l2-ctl --list-devicesUSB 2.0 Camera: USB Camera (usb-0000:03:00.0-14): devvideo0$ sudo howdy config terminal to quitClick on the image to enable or disable slow mode Closing window4、屏幕锁屏后,enter进入输密码界面,程序就会 Test the camera and recognition methods version Print the current version number 总结到此这篇关于在Ubuntu中实现登录的文章就介绍到这了 ,更多相关Ubuntu登录内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    47821

    Maix Bit 系列心得(1)--- 初Maix Bit

    二、K210芯片参数项目 说明 内核RISC-v Dual Core 64bit,with FPU主频400MHz(可超频至600MHz)SRAM内置8M Byte图QVGA@60fpsVGA@30fps 语音麦克风阵列(8mics)网络模型支持YOLOv3 Mobilenetv2 TinyYOLOv2等深度学习框架支持TensorFlowKerasDarknetCaffe等主流框架外设FPIOA 内存8MiB 64bit 片上 SRAM存储16MiB Flash, 支持 micro SDXC 拓展存储 (最大128GB**)屏幕(套餐)2.4 寸 TFT, 电容触摸屏幕分辨率: 320*240 (套餐)200W 素(实际使用 30W),0V2640 型号 M12 四、开发板原理图?? 五、应用物体检测tiny yolov2 20分类颜色值、找形状、找直线、面部等 参考文献:MaixPy 文档 :https:item.taobao.comitem.htm?

    22810

    相关产品

    • 人脸识别

      人脸识别

      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券