python+opencv打开摄像头,保存视频、拍照功能的实现方法

以下代码是保存视频

# coding:utf-8
import cv2
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640)
cap.set(4,480)
cap.set(1, 10.0)
#此处fourcc的在MAC上有效,如果视频保存为空,那么可以改一下这个参数试试, 也可以是-1
fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('m', 'p', '4', 'v')
# 第三个参数则是镜头快慢的,10为正常,小于10为慢镜头
out = cv2.VideoWriter('/opt/code/video/output2.avi', fourcc,10,(640,480))
while True:
 ret,frame = cap.read()
 if ret == True:
  frame = cv2.flip(frame, 1)
  a = out.write(frame)
  cv2.imshow("frame", frame)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
   break
 else:
  break
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

以下代码是拍照,在按q之后,保存图片并退出。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(1):
 # get a frame
 ret, frame = cap.read()
 # show a frame
 cv2.imshow("capture", frame)
 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
  cv2.imwrite("/opt/code/image/fangjian2.jpeg", frame)
  break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上这篇python+opencv打开摄像头,保存视频、拍照功能的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

时间: 2019-01-06

python使用opencv驱动摄像头的方法

如下所示: #coding:utf-8 import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) # 捕捉摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read() # 读取一帧数据 if not ok: break

python+openCV利用摄像头实现人员活动检测

本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.前言 最近在做个机器人比赛,其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测,所以就先拿PC端写一下,准备移植到机器人的树莓派. 2.工具 工具还是简单的python+视觉模块openCV,代码量也比较少.很简单就可以实现 3.人员检测的原理   从图书馆借了一本<特征提取与图像处理(第二版)>,是Mark S.Nixon和Alberto S.Aguado写的,其中讲了跟多关于检测

Python基于opencv调用摄像头获取个人图片的实现方法

接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生,这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了,当然了,使用起来也是很方便的,之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况,现在这个问题就不存在了,需要安装包的话可以去我的资源中下载使用,使用pip安装方式十分地便捷. 今天主要是基于opencv模块来调用笔记本的内置摄像头,然后从视频流中获取到人脸的图像数据用于之后的人脸识别项目,也就是为了构建可用的数据集.整个实现过程并不复杂,具体如下: #!usr/bin/env python #en

python+opencv实现摄像头调用的方法

最近入了一块树莓派,想让其实现摄像头的调用,因此写下此博客备忘 一.树莓派网络的配置 首先,对树莓派进行网络配置,否则就无法进行软件的安装 我们知道,ifconfig命令可以修改ip地址.子网掩码等信息,但是当设备重启之后必须重新设置 因此,我们使用如下方法进行网络配置 修改/etc/network/interfaces 其中,红色框选中的为需要修改的部分 auto eth0 //设为开机启动eth0 iface eth0 inet static //设为静态ip address 10.215.

python+opencv+caffe+摄像头做目标检测的实例代码

首先之前已经成功的使用Python做图像的目标检测,这回因为项目最终是需要用摄像头的, 所以实现摄像头获取图像,并且用Python调用CAFFE接口来实现目标识别 首先是摄像头请选择支持Linux万能驱动兼容V4L2的摄像头, 因为之前用学ARM的时候使用的Smart210,我已经确认我的摄像头是支持的, 我把摄像头插上之後自然就在 /dev 目录下看到多了一个video0的文件, 这个就是摄像头的设备文件了,所以我就没有额外处理驱动的部分 一.检测环境 再来在开始前因为之前按着国嵌的指导手册安

python版opencv摄像头人脸实时检测方法

OpenCV版本3.3.0,注意模型文件的路径要改成自己所安装的opencv的模型文件的路径,路径不对就会报错,一般在opencv-3.3.0/data/haarcascades 路径下 import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret,img = ca

python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的方法

1,为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象.他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件.设备索引号就是在指定要使用的摄像头.一般的笔记本电脑都有内置摄像头.所以参数就是 0.你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头.之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了.但是最后,别忘了停止捕获视频.使用 ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备 2,cap.read() 返回一个布尔值(True/False).如果帧读取的是正确的,就是 True.所以最后你可以通过检查

python opencv调用笔记本摄像头

通过查看书籍,自己总结了一下,怎样用python代码实现调用笔记本摄像头的功能. 这主要是通过opencv中cv2模块来实现这个功能.其中是调用cv2中的函数,比如:imread()函数,imshow()函数等等.... 以下是具体的实现代码: 1.通过窗口展示图片: import cv2 """ :param 无 :return 无 """"" # 读取图片 img = cv2.imread("index.jpeg

树莓派用python中的OpenCV输出USB摄像头画面

本文实例为大家分享了python OpenCV来表示USB摄像头画面的具体代码,供大家参考,具体内容如下 确认Python版本 $ python Python 2.7.13 (default, Jan 19 2019, 14:48:08) [GCC 6.3.0 20170124] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more inform

Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测

本文实例为大家分享了Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip. 之后以管理员身份运行命令提示符,输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧,笔记本摄像头设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(Tru

Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸检测和平铺显示示例

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次平铺显示在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv 里面

Linux下利用Opencv打开笔记本摄像头问题

新建test文件夹,文件夹存在test.cpp和CMakeLists.txttest.cpp#include <iostream> #include <string> #include <sstream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> using namespace cv; using

Linux下python与C++使用dlib实现人脸检测

python 与 C++ dlib人脸检测结果对比,供大家参考,具体内容如下 说明: 由于项目需求发现Linux下c++使用dlib进行人脸检测和python使用dlib检测,得到的结果出入比较大,于是写了测试用例,发现影响结果的原因有但不限于: 1.dlib版本不同(影响不大,几个像素的差别) 2.dlib 人脸检测中detector()第二个参数的设置测试结果如下: python PDlib.py: # -*- coding: utf-8 -*- import sys import cv2

Python+OpenCV采集本地摄像头的视频

本文实现了用Python和OpenCV配合,调用本地摄像头采集视频,基本上函数的话看opencv的官方文档就Ok了(The OpenCV Reference Manual  Release 2.4.7.0) 上代码: import cv2 import cv2.cv def getCam(): window_name='show image' cv2.namedWindow(window_name,cv2.WINDOW_NORMAL) video_cap_obj=cv2.VideoCapture

Python下应用opencv 实现人脸检测功能

使用OpenCV's Haar cascades作为人脸检测,因为他做好了库,我们只管使用. 代码简单,除去注释,总共有效代码只有10多行. 所谓库就是一个检测人脸的xml 文件,可以网上查找,下面是一个地址: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml 如何构造这个库,学习完本文后可以参考: http://note.sonots.com/Sc

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像,识别其中的人眼/人脸,并打上马赛克. 系统环境:Windows 7 + Python 3.6.3 + opencv 3.4.2 一.系统.资源准备 要想达成该目标,需要满足一下几个条件: 找一台带有摄像头的电脑,一般笔记本即可: 需配有Python3,并安装NumPy包.opencv: 需要有已经训练好的分类器,用于识别视频中的人脸.人眼等,如无分类器,可以点击这里下载:haarcascades分类器 二.动手做 1.导入相关包.设置视频格式.

python实现从本地摄像头和网络摄像头截取图片功能

python-----从本地摄像头和网络摄像头截取图片 ,具体代码如下所示: import cv2 # 获取本地摄像头 # folder_path 截取图片的存储目录 def get_img_from_camera_local(folder_path): cap = cv2.VideoCapture(0) i = 1 while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("capture", frame) print str(i) cv2.imw