python使用opencv在Windows下调用摄像头实现解析

特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来.大多数特征检测都会涉及图像的角点.边和斑点的识别.或者是物体的对称轴. 角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现,其他函数参数说明如下: cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04) # cornerHarris参数: # src - 数据类型为 float32 的输入图像. # blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小. #

本文实例为大家分享了python人脸识别程序,大家可进行测试 #coding:utf-8 import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源,可以来自一段已存好的视频,也可以直接来自USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器

CMake 安装配置 OPENCV 4.1.1 解决各种问题 方法一 python 可以直接pip install opencv-contrib-python==3.4.x.x 安装,老版本的库包含SIFT等算法.但是,python不支持GPU的,对于JAVA等其他语言想调用opencv或者想使用更更高级的算法,那么还是必须得安装更高版本,下面介绍另外一种方法. 这个方法不提供SIFT和 SURF算法,因为这两个算法申请了专利,所有主要通过CMake设置OPENCV_ENABLE_NONFREE

在树莓派自带得python IDE Thonny中写如下代码,并在树莓派上插上usb摄像头 import cv2 cap=cv2.VideoCapture(0) #调用摄像头'0'一般是打开电脑自带摄像头,'1'是打开外部摄像头(只有一个摄像头的情况) width=1280 height=960 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width)#设置图像宽度 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height)#设置图像高度 #显示图像

在工作中.在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分.当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作.这样更精准一些. 一.指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录,显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出文件路径中的所有路径或文件 for allDir i

明确一下,我们需要使用python来调用opencv中的库函数,所以需要安装opencv-python. 主要需要安装: 1. opencv-python 2. numpy 第一步先来安装opencv-python. 方法一:可以直接在cmd中使用 pip install opencv-python 我遇到了以下的问题(找不到一个满足当前python版本的opencv版本),如果你也是,那么使用下面的另一种方法. 方法二:可以先下载好文件,再安装(地址:https://www.lfd.uci.e

python写的GTK程序,会有这样一个怪现象,本来在cmd下用 python xxx.py 启动,还好好的,但是用py2exe编译以后,再用subprocess调用命令行程序的时候,就发现一个黑乎乎的cmd窗口跳出来了,特别难看,要消除它其实也还比较容易,但是要使用startupinfo这个windows only的参数,以下代码是linux和windows通用的例子: 复制代码 代码如下: if os.name == 'nt':    startupinfo = subprocess.STA

一般情况下,在函数中可以使用一个装饰器,但是有时也会有两个或两个以上的装饰器.多个装饰器装饰的顺序是从里到外(就近原则),而调用的顺序是从外到里(就远原则) 样例: def func1(func): print(1) def inner1(*args, **kwargs): print(2) res = func(*args, **kwargs) print(3) return res print(4) return inner def func2(func): print(5) def inn

由于最近学习tensorflow的需要,tensorflow是在Linux环境下,使用的是Python.为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境.(这里我采用的是ssh的远程连接) 1.准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 . centos中安装ssh.(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装. 2.打开Pycharm,File->Settings

需要先装pywin32,windows下调用winapi的接口 复制代码 代码如下: ## _*_ coding:UTF-8 _*___author__ = 'shanl' import win32apiimport win32conimport win32guifrom ctypes import *import time VK_CODE = {    'backspace':0x08,    'tab':0x09,    'clear':0x0C,    'enter':0x0D,    '

本文实例为大家分享了python和pip安装教程,供大家参考,具体内容如下 1.安装python 第一步,windows下面的Python安装一般是通过软件安装包安装而不是命令行,所以我们首先要在Python的官方主页上面下载最新的Python安装包.下载地址 在安装完成之后,打开控制台,输入"Python",我们能够看到下面的效果: 原因很简单,是因为python.exe文件在 Python 目录下,我们还没有设置环境变量.所以我们需要手动添加环境变量:鼠标右键我的电脑 ->

0x01 OpenCV安装 通过命令pip install opencv-python 安装 pip install opencv-python 0x02  示例 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头 while(1): # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture", frame) #生成摄像头窗口 if cv2.waitKey(1)