Opencv保存ESP32-CAM视频流

该文章介绍如何通过Python的OpenCV库从ESP32-CAM模块抓取并保存视频流。首先确保视频流正常并安装了OpenCV,然后设置视频编码器和输出文件,读取并调整帧大小,最后将帧写入输出文件。用户可以按q键退出程序。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Opencv保存ESP32-CAM视频流
  • esp32cam是一个很便宜的视频模组,可以用作监控等功能。此时就需要保存esp32的视频流,方便查看等操作,python代码如下
  • 前置条件:视频流正常,已安装opencv
import cv2
# 自己的esp32视频流地址
url = 'http://your_esp32_cam_ip_address:your_esp32_cam_port/stream'

cap = cv2.VideoCapture(url)

if not cap.isOpened():
    print("Failed to open video stream!")
    exit()

# 设置视频编码器和输出文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 30.0, (640, 480))

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Failed to read frame from video stream!")
        break

    # 调整帧的尺寸
    resized_frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # 写入调整后的帧到输出文件
    out.write(resized_frame)

    # 显示调整后的帧
    cv2.imshow('frame', resized_frame)

    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
使用Arduino IDE进行ESP32-CAM视频流和人脸识别的步骤如下: 1. 首先,确保已将ESP32-CAM模块正确连接到Arduino开发板,并将其与计算机连接。 2. 打开Arduino IDE软件,并通过“工具”菜单选择正确的开发板类型和串行端口。 3. 点击“文件”菜单,选择“示例”,然后找到ESP32-CAM的库文件示例。在这里,我们需要找到“CameraWebServer”和“CameraWebServer”示例。 4. 首先,加载“CameraWebServer”示例。此示例可以帮助我们开始使用ESP32-CAM模块进行视频流传输。点击“上传”按钮将代码上传到ESP32-CAM模块上。 5. 当代码成功上传后,打开串口监视器,你将看到ESP32-CAM模块的IP地址。将此地址复制并在电脑上的网络浏览器中打开。 6. 然后,我们需要进行人脸识别的设置。加载“CameraWebServer”示例后,找到代码中的部分,其中涉及人脸识别。这里可以更改和配置人脸识别的相关参数。 7. 在代码中,找到人脸识别的部分,并根据你的需求进行设置。你可以使用一些开源的人脸识别库,如OpenCV,来实现人脸识别功能。 8. 更改完代码后,点击“上传”按钮将代码上传到ESP32-CAM模块上。 9.再次打开串口监视器,你将看到人脸识别的结果。通过网络浏览器打开ESP32-CAM模块的IP地址,你将能看到实时视频流,并应用人脸识别功能。 以上就是使用Arduino IDE进行ESP32-CAM视频流和人脸识别的简要步骤。具体的代码和配置可能因个人需求而有所不同,但这些步骤将帮助你开始使用ESP32-CAM模块进行视频流传输和人脸识别。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值