opencv实现打开摄像头

最新推荐文章于 2025-05-16 08:46:51 发布

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博客提及编写opencv_example/src目录下的camera.cc文件，链接指向相关博客内容，主要围绕OpenCV编程展开。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/qq_30155503/article/details/79467459
编写opencv_example /src/camera.cc

wangxue@wangxue-Lenovo-B40-80:~/opencv_example$ cd build/
wangxue@wangxue-Lenovo-B40-80:~/opencv_example/build$ make
wangxue@wangxue-Lenovo-B40-80:~/opencv_example$ ./camera

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Python使用OpenCV调用网络摄像头

UixnContext的博客

09-21

1557

我们将使用OpenCV的VideoCapture函数来连接到网络摄像头，并捕获实时视频流。我们还将展示如何显示和处理捕获的视频帧。然后，我们使用VideoCapture函数创建一个VideoCapture对象，并传入网络摄像头的URL地址作为参数。你可以根据自己的需求对捕获的视频帧进行处理，例如进行图像处理、目标检测等。接下来，我们进入一个循环，不断读取摄像头捕获的帧，并显示在屏幕上。我们还添加了一个按键检测，当按下’q’键时，循环将退出。第一个参数是窗口的名称，可以自定义，第二个参数是待显示的图像帧。

使用OpenCV 打开摄像头

weixin_43270539的博客

11-08

3720

在这个示例中，我们使用了一个无限循环来不断读取摄像头的帧。如果返回值为True，表示读取成功，我们就使用cv2.imshow()函数显示这一帧图像。如果返回值为False，表示读取失败，我们就跳过这一帧。接下来，我们需要导入cv2模块，这是OpenCV的主要接口。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数打开摄像头。这个函数返回一个VideoCapture对象，我们可以使用这个对象的read()方法来捕获一帧图像。如果按下了’q’键，我们就跳出循环，释放摄像头资源，并关闭所有窗口。

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C++OpenCV调用摄像头，图像的实时处理基础

bigData1994pb的博客

05-11

2953

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { printf("Can not open a camera\n"); return -1; } while (true) { .

OpenCv高阶（八）——摄像头调用、摄像头OCR

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#include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void dra...

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qq_34714751的博客

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916

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#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> using namespace cv;int main() { VideoCapture cap(0); Mat frame; while (1

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求知小鸟

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585

opencv打开摄像头 import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) while True: # 获取一帧又一帧 ret, frame = cap.read() cv.imshow("video", frame) # 方法一 if cv.waitKey(1) == 27: # 按下 Esc退出 (27是按键ESC对应的ASCII值) break # 方法二 if cv.waitKey

OpenCV实现打开摄像头人脸追踪

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OpenCV是一个强大的计算机视觉库，在面部检测和追踪方面非常有用。以下是使用OpenCV在Python中实现打开摄像头并进行人脸追踪的基本步骤： 1. **安装所需库**：首先确保已经安装了`opencv-python`和`face_recognition`库。如果没有，可以使用pip安装： ``` pip install opencv-python face_recognition ``` 2. **导入必要的模块**： ```python import cv2 from imutils.video import VideoStream import dlib import numpy as np ``` 3. **设置面部检测模型**： - 使用dlib库的`face_recognition_haarcascade_frontalface_default.xml`模型（预训练的人脸 haar 分级器）： ```python face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') ``` 4. **初始化摄像头**： ```python vs = VideoStream(src=0) # 使用默认摄像头(0)，也可以指定其他设备 time.sleep(2) # 等待摄像头稳定 ``` 5. **读取视频帧并进行人脸识别**： ```python while True: frame = vs.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) cv2.imshow('Face Detection', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break ``` 6. **关闭资源**： ```python vs.stop() # 关闭摄像头流 cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口 ``` 在这个例子中，当你运行程序时，会显示一个实时的视频画面，其中检测到的人脸区域会被框出来。你可以通过按下'q'键停止程序。