使用Java调用摄像头进行拍照源码

使用Java调用摄像头进行拍照源码,并且有JMF下载地址。
JMF安装文件下载地址:
http://www.blackswansoft.com/songhaikang/files/myfile/Java Media Framework (JMF) API播放.rar

JMF驱动包下载地址:
http://www.blackswansoft.com/songhaikang/files/myfile/jmf.jar

更多优秀的Java案例,请到http://www.blackswansoft.com/去参考。

import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.Color;
import java.awt.Component;
import java.awt.Dimension;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.Image;
import java.awt.Panel;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.awt.event.WindowAdapter;
import java.awt.event.WindowEvent;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

import javax.media.Buffer;
import javax.media.CannotRealizeException;
import javax.media.CaptureDeviceInfo;
import javax.media.CaptureDeviceManager;
import javax.media.Manager;
import javax.media.MediaLocator;
import javax.media.NoPlayerException;
import javax.media.Player;
import javax.media.control.FrameGrabbingControl;
import javax.media.format.VideoFormat;
import javax.media.util.BufferToImage;
import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;

import com.sun.image.codec.jpeg.ImageFormatException;
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec;
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGEncodeParam;
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder;
//import com.sun.media.protocol.vfw.DataSource;
import com.sun.media.protocol.rtsp.DataSource;


public class FirstCapture extends JPanel implements ActionListener{

private CaptureDeviceInfo captureDeviceInfo=null;
private MediaLocator mediaLocator=null;
private static Player player=null;
private ImagePanel imagePanel=null;
private JButton capture;
private Buffer buffer=null;
private VideoFormat videoFormat=null;
private BufferToImage bufferToImage=null;
private Image image=null;

public FirstCapture()
{


setLayout(new BorderLayout());
setSize(320,550);

captureDeviceInfo=CaptureDeviceManager.getDevice("vfw:Microsoft WDM Image Capture (Win32):0"); //这里放置的是视频驱动

mediaLocator=new MediaLocator("vfw://0"); //这里是视频地址
imagePanel=new ImagePanel();
capture=new JButton("拍照");
capture.addActionListener(this);
DataSource ds = new DataSource();
ds.setLocator(mediaLocator);
try {
player=Manager.createRealizedPlayer(mediaLocator);
player.start();
Component comp;
Component comp1;
if((comp=player.getVisualComponent())!=null)
add(comp,BorderLayout.NORTH);
// if((comp1=player.getControlPanelComponent())!=null)
// add(comp1,BorderLayout.CENTER);
} catch (NoPlayerException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (CannotRealizeException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
add(imagePanel,BorderLayout.SOUTH);
add(capture,BorderLayout.CENTER);
}

@Override
public void print(Graphics g) {
// TODO Auto-generated method stub
super.print(g);
g.setColor(new Color(255,0,0));
g.drawLine(0, 0, 100, 100);
}

public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
JFrame f = new JFrame("FirstCapture");
FirstCapture cf = new FirstCapture();

f.addWindowListener(new WindowAdapter() {
public void windowClosing(WindowEvent e) {
player.close();
System.exit(0);}});

f.add("Center",cf);
f.pack();
f.setSize(new Dimension(320,550));
f.setVisible(true);
}

public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
FrameGrabbingControl fgc=(FrameGrabbingControl)player.getControl("javax.media.control.FrameGrabbingControl");
buffer=fgc.grabFrame();
bufferToImage=new BufferToImage((VideoFormat)buffer.getFormat());
image=bufferToImage.createImage(buffer);
imagePanel.setImage(image);
saveImage(image,"D:/test.jpg");
}
public static void saveImage(Image image,String path)
{
BufferedImage bi=new BufferedImage(image.getWidth(null),image.getHeight(null),BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics2D g2 = bi.createGraphics();
g2.drawImage(image, null, null);
FileOutputStream fos=null;
try {
fos=new FileOutputStream(path);

} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
JPEGImageEncoder je=JPEGCodec.createJPEGEncoder(fos);
JPEGEncodeParam jp=je.getDefaultJPEGEncodeParam(bi);
jp.setQuality(0.5f, false);
je.setJPEGEncodeParam(jp);
try {
je.encode(bi);
fos.close();
} catch (ImageFormatException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}

}
class ImagePanel extends Panel
{
public Image myimg = null;

public ImagePanel()
{
setLayout(null);
setSize(320,240);
}

public void setImage(Image img)
{
this.myimg = img;
repaint();
}

public void paint(Graphics g)
{
if (myimg != null)
{
g.drawImage(myimg, 0, 0, this);
}

}
}


}


[color=red][b]推荐软件[/b][/color]

用java开发的一款功能强大的开源的远程控制软件,最近又升级了,添加了许多使用的功能,而且代码也有了很大程度的优化。可以实现[b]生成服务器、修改上线主机名称、屏幕监视,屏幕控制、主动连接、上传文件、下载文件、 远程命令、远程任务管理器、发送警告、相互聊天、换皮肤、版本升级提醒[/b]等功能,通过该软件可以实现用一台电脑同时控制多台电脑,也可以多台电脑控制同一台电脑等。
[b]软件官方网站下载地址:[url]http://dl.iteye.com/topics/download/c1b7acd2-c7ad-3753-8929-48424025d711[/url][/b]

软件如下图所示:

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/605144/8161a553-ddf6-3758-b4f5-e4469ad8b403.jpg[/img]

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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