树莓派4B使用USB摄像头的注意点

最新推荐文章于 2025-09-11 11:07:07 发布
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#python #opencv #开发语言

文章讲述了如何在树莓派上通过raspi-config启用摄像头，然后安装opencv，并在代码中使用CAP_V4L2参数来确保稳定可靠的视频捕获。CAP_V4L2是Linux系统下用于USB摄像头的Video4Linux2API，提供更好的性能。

1 需要在在raspi-config的interface中启用摄像头

2 安装opencv

sudo apt install python3-opencv

3 代码中的打开摄像头部分需要加入CAP_V4L2

```python

import cv2

# 打开摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_V4L2)

while True:

# 从摄像头读取帧

ret, frame = cap.read()

# 显示帧

cv2.imshow('

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上位机图像处理和嵌入式模块部署（树莓派4b访问usb uvc摄像头）
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【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 大部分电商网站都会推荐你购买套餐里面的mipi摄像头，其实工业级别的usb摄像头一般也是支持的，问题不是很大。或者换句话说，我们从电商网站购买摄像头之后，如果可以通过win11自带的camera软件读到图像，一般来说在树莓派4b上面也可以打开对应的设备。而且，usb摄像头价格不贵，比较亲民，特别适合刚入门的同学来购买和学习。
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（一）树莓派使用USB摄像头 说明最好是linux下能支持的uvc摄像头，我用的uvc301的摄像头，linux下一般免驱。 1.首先更新firmware： rpi-update是老外开发的一个更新树莓派firmware的工具，很方便也很好用，推荐给大家! 　　红色部分是需要输入的： 　　$ sudo apt-get update       　　$ sudo apt-get
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### 在树莓派4B中通过OpenCV访问和使用USB摄像头 要在树莓派4B上通过OpenCV访问并使用USB摄像头，需完成以下几个方面的配置： #### 1. 启用树莓派的摄像头支持 尽管树莓派4B默认可能未启用摄像头功能，可以通过`raspi-config`工具来激活它。打开终端并执行以下命令以启动配置界面： ```bash sudo raspi-config ``` 进入菜单后，导航至 **Interfacing Options** -> **Camera** 并选择 **Enable** 来激活摄像头模块的功能[^1]。 如果在上述过程中发现无法找到摄像头选项，则可能是由于某些设置被禁用了或者硬件接口存在问题。可以尝试更新树莓派固件或重新检查连接设备的状态[^2]。 #### 2. 安装必要的依赖库 为了能够顺利利用OpenCV处理来自USB摄像头的数据流，需要确保安装了相应的开发包和支持库。具体来说，应依次运行如下指令来获取所需资源： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv -y ``` 这些操作会下载并安装OpenCV及其Python绑定文件到系统环境中，从而允许开发者编写脚本来控制摄像机行为[^3]。 #### 3. 编写测试程序验证USB摄像头工作状态 下面给出了一段简单的Python代码片段用于检测已连接上的第一个可用USB摄像头是否正常运作，并展示其捕捉的画面帧率等基本信息。 ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_V4L2) if not cap.isOpened(): print("Cannot open camera") else: while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame', gray) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此脚本首先创建了一个VideoCapture对象实例化指向编号为零（即首个插槽中的外接型）之物理装置；接着循环读取每一帧图像直至用户按键退出为止。值得注意的是，在初始化阶段指定了参数`cv2.CAP_V4L2`作为后台驱动机制的选择依据之一——这一步骤对于提高兼容性和性能表现尤为重要[^5]^。 #### 总结说明 综上所述，只要按照前述指导完成了基础环境部署之后，就可以轻松实现基于OpenCV框架下的各种视觉应用开发任务啦！
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