玩转Dragonboard 410c USB摄像头——保存图像

本文介绍如何在龙板410c上使用Python-opencv从USB摄像头读取图像并保存,通过简单的代码示例实现了图像的保存与显示。

   前一个blog中跟大家分享了如何快速的编写程序从连接在Dragonboard 410c开发板上的USB摄像头中读取图像信息,给大家简单介绍了一下如何搭建Dragonabord 410c开发板的摄像头开发环境,包括相关源的更新,库的安装,按照上次blog中的介绍,安装好Python-opencv和导入cv2库后,就可以进行接下来我们今天的学习了,今天将叫大家进一步实现如何从摄像头中获取图像,同时进行保存和实时显示。


   同样前面的环境搭建等在前一个blog中介绍了,这里不多说,直接上代码,其中保存图像的代码如下:

    #!/usr/bin/env python
   import cv2, sys
   # Constants
    DEVICE_NUMBER = 0
    IMAGE_FILE = "output.jpg"
   # Init webcam
  vc = cv2.VideoCapture(DEVICE_NUMBER)
  # Check if the webcam init was successful
   if vc.isOpened(): # try to get the first frame
       retval, frame = vc.read()
  else:
   sys.exit(1)
   retval, frame = vc.read()
  # Save the frame as an image file
  cv2.imwrite(IMAGE_FILE, frame)
  # Read the output file
  img = cv2.imread(IMAGE_FILE)
  # Show the image on the screen

   cv2.imshow("DB410c Workshop #1: Save Picture", img)

   # Exit program after waiting indefinitely for a pressed key
   cv2.waitKey(0)

  同样只比前面获取USB摄像头图像数据多了一点点代码,非常神奇吧,这样如果你在开发过程中需要用摄像头来获取相关的图像数据给其他程序使用,利用该脚本就可以快速的实现,可以节约大量的开发时间,也可以避免学习复杂的Opencv接口库,这里如果大家不相信,可以新建一个脚本文件,命令如下:

   vim  sava_usb_img.py

   然后按i进入到vim编辑器的编辑模式,复制上述代码按esc键进入到vim的命令模式,输入:wq保存退出,这时候你只要运行该脚本就可以从摄像头中获取一帧图像并保存下来,保存到output.jpg文件中,具体效果如下:



   好了,这里大家就学会了如何使用强大易懂的Python脚本和opencv在dragonbaord 410c开发板上获取并保存USB摄像头中的图像数据了,大家可以想象一下,如果你在DIY一个demo能够实时的获取图像数据,这时候你就可以方便的使用这个脚本获取图像,同时结合邮件发送和网络传输等技术手段,就可以实时的获取现场图像数据了,这里不多说了,只是教大家如何保存图像,后续在《玩转Dragonboard 410c USB摄像头》系列blog中将会带各位USB摄像头小白,进一步实现更加复杂的USB摄像头和相关的图像处理操作,敬请期待。

内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
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