作业 OpenCV读取摄像头

OpenCV基本使用方法一、介绍O p en CV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等各种应用。

本文档将介绍O pe nC V的基本使用方法，包括图像读取、显示、保存以及常用的图像处理操作。

二、图像读取与显示1.读取图像要读取图像，可以使用`cv2.im re ad()`函数。

该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。

i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")2.显示图像要显示图像，可以使用`cv2.im sh ow()`函数。

该函数接受一个窗口名称和一个表示图像的多维数组作为参数。

i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im sh ow("Im age",i ma ge)c v2.wa it Ke y(0)c v2.de st ro yA ll Wind ow s()三、图像保存与格式转换1.保存图像要保存图像，可以使用`cv2.im wr it e()`函数。

该函数接受图像保存的路径和表示图像的多维数组作为参数。

i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im wr it e("n ew_i ma ge.j pg",im age)2.格式转换要将图像从一种格式转换为另一种格式，可以使用`c v2.c vt Co lo r()`函数。

该函数接受表示图像的多维数组和转换的标志作为参数。

i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")g r ay_i ma ge=c v2.cv t Co lo r(im ag e,cv2.CO LO R_BG R2GR AY)四、常用的图像处理操作1.转换为灰度图要将彩色图像转换为灰度图，可以使用`c v2.cv tC ol or()`函数，并指定转换标志为`cv2.CO LO R_BG R2GR AY`。

opencv获取IP摄像头（IP-camera）实时视频流之前讲了如何通过⽹络摄像头（web camera）获取实时视频流，但是这种⽅法的缺陷就是摄像头和主机必须连在⼀起，那这种在室外部署的时候就会⾮常⿇烦并且不安全，所以后来找了下⽤海康威视或者⼤华的监控摄像头，然后通过IP地址可以⽆线获取视频流，这样就实现了主机和摄像头分开，⽅便部署。

1.设备这⾥⽤的是海康的鱼眼摄像头，型号是DS-2CD3955FWD-IWS，其实基本上能⽀持sdk⼆次开发的IP摄像头都可以（）。

鱼眼摄像头相⽐普通的摄像头经过扭曲，因此在应⽤的时候⼀般需要进⾏反扭曲，这⼀步会造成⽐较⼤的延迟，因此没有不是特定需求的话尽量使⽤普通的就可以。

注：海康的萤⽯系列貌似并不能通过RTSP地址获取，⽽这⾥的⽅法需要⽤RTSP进⾏视频流获取，所以⽆法萤⽯系列就不在此列。

2.通过RTSP地址获取视频流⾸先需要知道海康设备的RTSP地址，可以通过进⾏查看。

import cv2source = ""rtsp://admin:12345@192.168.1.64/Streaming/Channels/1"注: admin和12345分别是ip camera的⽤户名和密码，在浏览器上第⼀次登录摄像头的时候会进⾏设置；192.168.1.64是摄像头的默认IP，在浏览器中输⼊即可进⼊登录页⾯（如下）；Channels/1和Channels/2分别对应主码流和⼦码流地址，两者的分辨率不同。

IP摄像头⽆法通过opencv调节分辨率，只能在海康的监控界⾯的配置进⾏设置（如下）。

3. 摄像头校准（calibration）（optional）这个配置有很多，⽽且官⽅提供的校准⽂档很详细（戳），就不具体细讲了。

需要python版本的代码的话可以直接fork；如果是c++版本的话可以参考参考。

opencv videocapture的实现原理OpenCV中的`VideoCapture`类用于从视频文件、摄像头或其他视频源中读取帧。

它的实现原理涉及以下几个步骤：
1. 初始化视频捕获设备：通过调用`VideoCapture`类的构造函数，传入相应的参数来初始化视频捕获设备。

这可以是视频文件的路径、摄像头的索引号等。

2. 打开视频源：`VideoCapture`类的构造函数会尝试打开指定的视频源。

如果成功打开，则返回一个有效的`VideoCapture`对象，否则返回一个无效对象。

3. 获取视频属性：一旦成功打开了视频源，可以通过调用`get()`方法获取视频的属性，例如视频的宽度、高度、帧率等。

4. 循环读取视频帧：使用`read()`方法循环读取视频帧。

每次调用`read()`都会返回一个布尔值和一个图像帧。

如果布尔值为`True`，表示成功读取到了一帧图像；如果为`False`，表示已经到达视频的末尾或发生了错误。

5. 处理视频帧：一旦成功读取到了视频帧，可以对其进行各种操作，如图像处理、分析等。

可以使用OpenCV提供的各种函数和算法对图像进行处理。

6. 释放资源：在完成视频处理后，需要调用`release()`方法释放所有相关的资源，包括关闭视频文件或释放摄像头。

7. 循环结束：当视频的所有帧都被读取完毕或出现错误时，循环读取视频帧的过程结束。

总结起来，`VideoCapture`类通过打开视频源，并循环读取视频帧的方式实现了对视频的捕获。

然后可以对每一帧图像进行处理，实现各种视频处理和分析的功能。

1。

基于OpenCV的实时图像处理与识别在当今数字化、智能化的时代下，图像处理和识别技术变得越来越重要。

OpenCV是一个常用的开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的函数和算法。

本文将介绍如何使用OpenCV来实现基于摄像头实时图像处理和识别。

一、准备工作首先，我们需要安装和配置OpenCV库，以便能够在Python中使用。

具体可以参考官网的安装指南。

安装完成后，引入库，并测试是否能够正常使用。

二、使用摄像头获取图像在进行图像处理和识别之前，首先需要获取摄像头实时生成的图像。

```import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame = cap.read()cv2.imshow("Video", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()```在上面的代码中，我们使用`cv2.VideoCapture(0)`函数打开摄像头。

其中参数`0`表示默认使用第一个摄像头，如果有多个摄像头，可以使用不同的数字来切换。

通过`cap.read()`函数读取摄像头返回的视频帧，`ret`表示读取是否成功，`frame`表示读取到的视频帧。

将读取到的视频帧通过`cv2.imshow()`函数显示在窗口中，通过`cv2.waitKey()`函数等待用户键盘输入，输入`q`表示退出程序。

最后，通过`cap.release()`函数释放资源，关闭窗口。

运行程序后，我们可以看到摄像头实时获取到的图像。

三、实现图像处理功能在获取摄像头实时生成的图像后，我们可以对图像进行一些处理，以便后续进行识别。

1. 图像灰度处理将彩色图像转换成灰度图像是进行图像处理的第一步。

通过OpenCV中的`cv2.cvtColor()`函数实现。

pythonopencv设置摄像头分辨率以及各个参数的⽅法1，为了获取视频,你应该创建⼀个 VideoCapture 对象。

他的参数可以是设备的索引号,或者是⼀个视频⽂件。

设备索引号就是在指定要使⽤的摄像头。

⼀般的笔记本电脑都有内置摄像头。

所以参数就是 0。

你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。

之后,你就可以⼀帧⼀帧的捕获视频了。

但是最后,别忘了停⽌捕获视频。

使⽤ ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备2，cap.read() 返回⼀个布尔值(True/False)。

如果帧读取的是正确的,就是 True。

所以最后你可以通过检查他的返回值来查看视频⽂件是否已经到了结尾。

有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。

这种情况下上⾯的代码会报错。

你可以使⽤cap.isOpened(),来检查是否成功初始化了。

如果返回值是True,那就没有问题。

否则就要使⽤函数 cap.open()。

你可以使⽤函数 cap.get(propId) 来获得视频的⼀些参数信息。

这⾥propId 可以是 0 到 18 之间的任何整数。

每⼀个数代表视频的⼀个属性,见表其中的⼀些值可以使⽤cap.set(propId,value) 来修改,value 就是你想要设置成的新值。

例如,我可以使⽤ cap.get(3) 和 cap.get(4) 来查看每⼀帧的宽和⾼。

默认情况下得到的值是 640X480。

但是我可以使⽤ ret=cap.set(3,320)和 ret=cap.set(4,240) 来把宽和⾼改成 320X240。

CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds.• CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-based index of the frame to be decoded/captured next.• CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO Relative position of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film.• CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH Width of the frames in the video stream.• CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT Height of the frames in the video stream.• CV_CAP_PROP_FPS Frame rate.• CV_CAP_PROP_FOURCC 4-character code of codec.• CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT Number of frames in the video file.• CV_CAP_PROP_FORMAT Format of the Mat objects returned by retrieve() .• CV_CAP_PROP_MODE Backend-specific value indicating the current capture mode.• CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS Brightness of the image (only for cameras).• CV_CAP_PROP_CONTRAST Contrast of the image (only for cameras).• CV_CAP_PROP_SATURATION Saturation of the image (only for cameras).• CV_CAP_PROP_HUE Hue of the image (only for cameras).• CV_CAP_PROP_GAIN Gain of the image (only for cameras).• CV_CAP_PROP_EXPOSURE Exposure (only for cameras).• CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB Boolean flags whether images should be converted to RGB. indicating• CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE Currently unsupported• CV_CAP_PROP_RECTIFICATION Rectification flag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backend cur-rently)#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpyfrom hlf_module import hlf_definefrom std_msgs.msg import Stringimport matplotlib.pyplot as plotimport xml.dom.minidomimport pylabimport rospyimport timecap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,640) #设置分辨率cap.set(4,480)fps =cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频帧数face_casade = cv2.CascadeClassifier('/opt/ros/kinetic/share/OpenCV-3.2.0-dev/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')Node_name='neck'#print cap.isOpened()class Detect_face():def __init__(self):'''定义节点Node_name(全局变量，⽽⾮具体名称)'''self.err_pub=hlf_define.err_publisher()#错误消息发布者rospy.init_node(Node_name,anonymous=True)self.neck_puber=rospy.Publisher(hlf_define.TOPIC_ACTION_NECK,String,queue_size=10)time.sleep(0.5)def head_motor_value(self):#解析xml⽂件获取舵机的范围值dom = xml.dom.minidom.parse('/home/sb/catkin_ws/src/hlf_robot/scripts/hlf_action/head_value.xml')#得到⽂档元素对象root = dom.documentElementitemlist = root.getElementsByTagName('login')item = itemlist[0]max_value=item.getAttribute("max")min_value=item.getAttribute("min")return max_value,min_valuedef detect_face(self):# get a frame#frame=cv2.imread('/home/sb/桌⾯/timg.jpeg')ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转成灰度图#frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# show a framecv2.imshow("capture", gray)faces = face_casade.detectMultiScale(gray,1.2,5) #检测⼈脸#print len(faces)if len(faces)>0:#判断是否检测到⼈脸result = ()max_face = 0value_x=0for (x,y,w,h) in faces:if (w*h > max_face): #检测最⼤⼈脸max_face = w*hresult = (x,y,w,h)# max_face.append(width*height)x=result[0]w=result[2]z=value_x=value_x+x+w/2return zelse:return 1if __name__=='__main__':face=Detect_face()motor_max,motor_min= face.head_motor_value()x=[]i=1while True:try:z=face.detect_face()if z != 1:x.append(z)if len(x)>(fps-1):true_x = int(sum(x)/30)if(true_x>319):motor_value=int(1500+(int(motor_max)-1500)*(true_x-319)/320)#转换成舵机值头部向左转face.neck_puber.publish('%s'%motor_value)elif (true_x<319):motor_value=int(1500-(1500-int(motor_min))*(319-true_x)/320)face.neck_puber.publish('%s'%motor_value)x=[]else:if i==fps:face.neck_puber.publish('1500')i=1else:i +=1print (U'未检测到⼈脸')if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakexcept Exception,e:print ecap.release()cv2.destroyAllWindows()以上这篇python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。

python基于opencv操作摄像头要使⽤摄像头，需要使⽤cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象，参数0指的是摄像头的编号，如果你电脑上有两个摄像头的话，访问第2个摄像头就可以传⼊1，依此类推。

# 打开摄像头并灰度化显⽰import cv2 as cv# 0表⽰摄像头的编号capture = cv.VideoCapture(0)while(True):# 获取⼀帧# 第1个参数ret(return value缩写)是⼀个布尔值，表⽰当前这⼀帧是否获取正确ret, frame = capture.read()# 将这帧转换为灰度图gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('frame', gray)if cv.waitKey(1) == ord('q'):break摄像头捕捉到的图像：获取并修改摄像头的属性值通过capture.get(propId)可以获取摄像头的⼀些属性，⽐如捕获的分辨率，亮度和对⽐度等。

propId是从0~18的数字，代表不同的属性。

要修改摄像头的属性值，可以使⽤capture.set(propId,value)。

⽐如说，我们在while之前添加下⾯的代码，可以捕获相对于上⾯2倍分辨率的视频。

# 获取捕获的分辨率# propId可以直接写数字，也可以⽤OpenCV的符号表⽰width, height = capture.get(3), capture.get(4)print(width, height)# 以原分辨率的⼀倍来捕获capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width * 2)capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height * 2)捕获的2倍分辨率于原先的图像：播放本地视频跟打开摄像头⼀样，如果把摄像头的编号换成视频的路径就可以播放本地视频了。

OpenCV外接USB摄像头的⽅法近期，需要利⽤OpenCV计算机视觉库读取视频并显⽰、保存。

由于之前⼀直使⽤笔记本，此次台式机外接USB摄像头，出现了很⼤问题，总是显⽰内存问题，⾕歌、百度⼤半天，总结各路⼤神建议，最终解决了问题，将问题和代码分享给⼤家，避免⾛弯路。

出现问题原因：1. 摄像头初始化需要时间，进⼊循环前 waitKey(2000)，否则会出现闪退；2. 摄像头视频存在解码问题。

//--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------// 程序说明：OpenCV计算机视觉库⼊门学习// 程序描述：台式机利⽤OpenCV外接USB摄像头，读⼊视频并显⽰// 开发测试所⽤操作系统： Windows 7 64bit// 开发测试所⽤IDE版本：Visual Studio 2010// 开发测试所⽤OpenCV版本： 2.4.9// 2017年10⽉ Created by @Fireman1994//------------------------------------------------------------------------------------------------#include"cv.h"#include"highgui.h"#include"iostream"using namespace std;int main(int argc,char* argv[]){CvCapture* cap;cap=cvCaptureFromCAM(0);if(!cap){cout<<"create camera capture error"<<endl;system("pause");exit(-1);}cvNamedWindow("img",1);IplImage* img;//进⼊循环前，等待⼀段时间摄像头初始化，否则初始化未完成，会直接闪退出程序cvWaitKey(2000);while(1){img=cvQueryFrame(cap);//读⼊视频解码if(!img)break;cvShowImage("img",img);cvWaitKey(3);}cvReleaseCapture(&cap);cvDestroyAllWindows();cvReleaseImage(&img);return 0;}以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

模型opencv摄像头的检测原理opencv是一个被广泛应用于计算机视觉领域的开源计算机视觉库，它提供了多种功能丰富的图像处理算法和工具。

其中，opencv实现的摄像机检测功能可以实现对摄像机内物体的检测，成为计算机视觉领域中的热门应用之一。

本文将依据：模型opencv摄像机检测原理，逐步阐述其中的具体实现过程。

第一步，导入模块。

在Python中，我们可以使用cv2模块进行opencv的图像处理和计算机视觉相关操作。

根据操作需要，该模块提供了多种函数和方法，包括图像读取和显示、滤波、阈值处理、形态学处理等等。

第二步，建立摄像头对象。

使用cv2的videocapture方法对摄像机进行初始化，建立摄像机对象。

在实时监测的情况下，我们需要指定摄像头的索引，一般情况下，电脑内置的摄像头其索引为0；如果是外接摄像头，则索引为1、2等。

第三步，读取检测目标。

在建立好摄像头对象后，我们需要读取待检测的目标物体。

需要指定物体图像的路径，可以是本地文件路径或者网络路径，也可以是一张内存中的图片。

第四步，图像缩放处理。

由于摄像机摄录的图像大小可能比较大，我们需要将图像缩放到合适的大小甚至调整为特定的尺寸，以保证处理效率和准确性。

在这一步中，我们可以首先使用cv2.imread（）读取需要检测的图片，然后使用cv2.resize（）对图像进行缩放操作。

第五步，灰度化处理。

处理彩色图像使用复杂，而处理灰度图像非常容易，因此像素值已经变成了0到255的灰度。

这个值称为像素强度或亮度。

第六步，进行模板匹配。

模板匹配模块是opencv图像处理的一个基本模块，可以通过该模块快速地在一张图片中找到某个图像模板的位置。

通过cv2.matchTemplate实现模板匹配，cv2.minMaxLoc可以输出匹配结果反映的最大值和最小值。

第七步，绘制检测结果。

将检测结果标记在原图上，可以用cv2.rectangle或其他绘图函数将检测到的检测目标用矩形框框出，以便更直观地观看检测效果。

学习OPENCV作业（基础题目）1)从AVI文件中读取视频帧，并倒置（上下翻转，左右翻转）显示，并且在视频帧中显示当前系统时间（有相关函数），在倒置图像的右上角。

建立一个窗口播放视频（也就是图片帧）。

插入文字格式：**年**月**日**：**：** 绿色字体2)读取笔记本自带摄像头，创建一个窗口显示，并且保存为AVI文件video.avi可以从我给出的双摄像头文件中删除一部分可得，有兴趣的同学可以实现双摄像头的程序。

3)自己寻找一幅图，将RGB空间转换为HSV空间并显示出来。

4)在3的基础上，制作出RGB和HSV直方图，并将图片转化为灰度图显示出来。

5)寻找一幅图，将一幅图中的左上角为（１０,１０），右下角为（５０,５０）的矩形框，用绿色进行替换ＲＧＢ（０,２５５,０），并显示出整幅图。

6)读取一段视频，在４个窗口显示其原视频图，灰度图视频，差分灰度图视频，差分灰度图二值化的视频。

7)在６的基础上对前景进行处理跟踪，并自行选取合适的位置画一条黄线，和选取检测区域。

8)实现绊线检测，若绊线在跟踪框的上面写出红色的warm提示信息。

代码规范●所有问题的解决方法是，上网查函数，问师兄师姐，看论坛找错误。

●所有ｖｓ的版本一律使用英文版本的软件，以便遇到问题ｇｏｏｌｅ之。

●缩进规范。

●在程序写清楚注释，无论汉语还是英语，整体的代码要求规整。

注释包括定义一个函数，调用一个库中写好的复杂函数。

●对程序开始申请的指针，窗口，还有一些系统不能自动释放内存的变量要进行内存释放，加强程序的健壮性。

●作业可以不按照顺序完成，但要注意前后工作的连贯性。

OpenCV读取图片文件读取图像文件，使用的imread()。

imread()函数返回的是Mat对象，如果读取函数文件失败，会返回一个空矩阵（常量cv::Mat::data变量的值是NULL）。

Mat imread(const string& filename, int flags=1 )filename：是被读取或者保存的图像文件名；flag：参数值有三种情况：flag>0，该函数返回3通道图像，如果磁盘上的图像文件是单通道的灰度图像，则会被强制转为3通道；flag=0，该函数返回单通道图像，如果磁盘的图像文件是多通道图像，则会被强制转为单通道； flag<0，则函数不对图像进行通道转换。

imread()函数支持多种文件格式，且该函数是根据图像文件的内容来确定文件格式，而不是根据文件的扩展名来确定。

支持的图像格式：bmp、dib、jpg、jpeg、jpe、png、pbm、pgm、ppm、sr、ras、tiff、tif、exr、jp2。

(需要对应的库支持，开发使用的库要编译时添加进去，然后编译生成opencv库)OpenCV存储图片文件保存图像文件，使用的imwrite()。

imwrite()函数返回的是bool。

bool imwrite(const string& filename, InputArray image,const vector<int>& params=vector<int>())filename是存成指定的文件名，注意格式是由指定的文件扩展名确定。

PNG-是无损压缩格式，推荐使用。

BMP-格式是无损格式，但是一般不进行压缩，文件尺寸非常大；JPEG-格式的文件娇小，但是JPEG是有损压缩，会丢失一些信息。

并不是所有的 Mat 对象都可以存为图像文件，目前支持的格式只有8U类型的单通道和3通道（颜色顺序为 BGR）矩阵；如果需要要保存16U格式图像，只能使用PNG、JPEG 2000和TIFF格式。

模型opencv摄像头的检测原理
OpenCV是一款开源的计算机视觉库，它的应用非常广泛，其中
一个常见的应用就是使用摄像头进行物体检测。

在这个过程中，我们需要了解一些基本的原理和概念。

首先，我们需要明确的是，OpenCV使用的是机器学习算法进行
物体检测。

其基本原理是通过训练一组已知样本的图像，让计算机自动学习识别这些图像的特征，然后在新的未知图像中寻找相似的特征，从而实现物体检测的目的。

在具体实现过程中，我们需要用到一些预先训练好的模型，如Haar级联分类器、LBP级联分类器、HOG+SVM等。

这些模型都是基于机器学习算法的，通过训练大量的正负样本图像，学习并提取出一些特征，从而在新的图像中进行分类和识别。

在使用这些模型进行物体检测时，我们需要将待检测的图像通过均衡化等方法进行预处理，然后将其送入模型中进行分类和识别。

如果检测到目标物体，则可以通过框选或者标记等方式进行显示和处理。

总之，OpenCV摄像头检测的原理是基于机器学习算法进行的，
通过训练一组样本图像，学习提取出一些特征，然后在新的图像中进行分类和识别，从而实现物体检测的目的。

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python如何使⽤摄像头（opencv）1如何使⽤opencv 调取摄像头import cv2#采⽤opencv的库函数去调⽤摄像头import timecap=cv2.VideoCapture(0)#cv2.VideoCapture(0)代表调取摄像头资源，其中0代表电脑摄像头，1代表外接摄像头(usb摄像头)cap.set(3,900)cap.set(4,900)# cap.set（）设置摄像头参数：3:宽 4:⾼while(cap.isOpened()):#cap.isOpened()返回布尔值，来查看是否摄像头初始化成功ret_flag, Vshow = cap.read()#cap.read()返回两个值，第⼀个值为布尔值，如果视频正确，那么就返回true, 第⼆个值代表图像三维像素矩阵cv2.imshow('Capture', Vshow)k=cv2.waitKey(1)#重中之重，这个必须有，这个获取字母，但是⼀直不能通过,即等待⼀定时间内的⽤户反馈，如果⽤户没有按下按键，则继续等待循环。

Waitkey(0):⽆限等待按键Waitkey(1):等待1毫秒，没有继续刷新Waitkey(100):等待⽤户100毫秒，没有继续刷新且实现这个按下q的功能，必须是在opencv窗⼝中才能实现，⽽不是在terminal中if k==ord('s'):print('222222')print(cap.get(3))print(cap.get(4))elif k==ord('q'):print('完成')breakprint('摄像头捕获成功')# pass# time.sleep(1)cap.release()cv2.destoryAllWindows()代码：import cv2import timecap=cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,900)cap.set(4,900)while(cap.isOpened()):ret_flag, Vshow = cap.read() cv2.imshow('Capture', Vshow) k=cv2.waitKey(1)if k==ord('s'):print('222222')print(cap.get(3))print(cap.get(4))elif k==ord('q'):print('完成')break#print('摄像头捕获成功')# pass# time.sleep(1)cap.release()cv2.destoryAllWindows()OpenCV-Python（1）在Python中使⽤OpenCV进⾏⼈脸检测OpenCV是如今最流⾏的计算机视觉库，⽽我们今天就是要学习如何安装使⽤OpenCV，以及如何去访问我们的摄像头。

opencv videocapture的实现原理-回复OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像和视频处理的功能。

其中，VideoCapture是OpenCV中的一个类，用于从摄像头或视频文件中捕获帧。

本文将介绍VideoCapture的实现原理，并逐步解释其工作流程。

1. 寻找摄像头或打开视频文件在使用VideoCapture之前，我们需要先调用它的构造函数，创建一个VideoCapture对象。

构造函数允许我们指定要捕获的设备索引或视频文件路径。

当指定的设备或文件不存在时，VideoCapture将返回一个空对象。

2. 初始化视频流一旦成功打开摄像头或视频文件，VideoCapture会尝试初始化视频流。

它首先读取视频的头部信息，包括分辨率、帧率和编解码器信息。

这些信息对于后续的视频处理非常重要，因为它们决定了如何解释视频流数据。

3. 循环读取帧一旦视频流被成功初始化，VideoCapture就开始进入一个循环，用于读取视频的每一帧。

它会读取下一帧的图像数据，并将其存储在内存中供后续处理使用。

4. 检查视频流是否结束在读取每一帧之前，VideoCapture会检查视频流是否已经结束。

如果视频流已经结束，它会跳出循环并关闭流。

5. 存储帧数据读取成功的帧数据将被存储在内存中，通常是一个图像矩阵或一个视频帧对象。

这个数据结构允许我们进行进一步的图像处理，例如检测对象、应用滤波器或进行特征提取。

6. 解码帧数据在存储帧数据之后，VideoCapture会将其解码为常用的图像格式，例如BGR或灰度。

这样，我们就可以在处理帧数据之前，先进行图像格式转换或颜色空间转换。

7. 处理帧数据一旦帧数据被解码并存储在内存中，我们可以使用OpenCV的其他功能来对其进行处理。

例如，我们可以在图像上应用滤波器、边缘检测、目标检测等。

8. 显示或保存帧数据处理完帧数据后，我们可以选择将其显示在屏幕上或保存到本地文件中。

利用flask将opencv读取摄像头的实时视频流输出到浏览器main.pyfrom flask import Flask, render_template, Responseimport cv2class VideoCamera(object):def __init__(self):# 通过opencv获取实时视频流# url来源见我上一篇博客self.video = cv2.VideoCapture("http://admin:*************.10.107:8081/")def __del__(self):self.video.release()def get_frame(self):success, image = self.video.read()# 因为opencv读取的图片并非jpeg格式，因此要用motion JPEG模式需要先将图片转码成jpg格式图片ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', image)return jpeg.tobytes()app = Flask(__name__)@app.route('/') # 主页def index():# jinja2模板，具体格式保存在index.html文件中return render_template('index.html')def gen(camera):while True:frame = camera.get_frame()# 使用generator函数输出视频流，每次请求输出的content类型是image/jpegyield (b'--frame\r\n'b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n\r\n')@app.route('/video_feed') # 这个地址返回视频流响应def video_feed():return Response(gen(VideoCamera()),mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', debug=True， port=5000)index.html<html><head><title>Video Streaming Demonstration</title></head><body><h1>Video Streaming Demonstration</h1><img src="{{ url_for('video_feed') }}"></body></html>这篇文章主要介绍了使用Python的Flask框架实现视频的流媒体传输,包括从摄像机获取帧到web浏览器的数字流传输，需要的朋友可以参考下使用Python的Flask框架实现视频的流媒体传输。

python通过opencv调⽤摄像头操作实例分析实例源码：#pip3 install opencv-pythonimport cv2from datetime import datetimeFILENAME = 'myvideo.avi'WIDTH = 1280HEIGHT = 720FPS = 24.0# 必须指定CAP_DSHOW(Direct Show)参数初始化摄像头,否则⽆法使⽤更⾼分辨率cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)# 设置摄像头设备分辨率cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, WIDTH)cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, HEIGHT)# 设置摄像头设备帧率,如不指定,默认600cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 24)# 建议使⽤XVID编码,图像质量和⽂件⼤⼩⽐较都兼顾的⽅案fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')out = cv2.VideoWriter(FILENAME, fourcc, FPS, (WIDTH, HEIGHT))start_time = datetime.now()while True:ret, frame = cap.read()if ret:out.write(frame)# 显⽰预览窗⼝cv2.imshow('Preview_Window', frame)# 录制5秒后停⽌if (datetime.now()-start_time).seconds == 5:cap.release()break# 监测到ESC按键也停⽌if cv2.waitKey(3) & 0xff == 27:cap.release()breakout.release()cv2.destroyAllWindows()打开摄像头后链接成功的操作：# 1. 打开摄像头import cv2import numpy as npdef video_demo():capture = cv2.VideoCapture(0)#0为电脑内置摄像头while(True):ret, frame = capture.read()#摄像头读取,ret为是否成功打开摄像头,true,false。

python读取海康摄像头最快方法读取海康摄像头数据的方法有多种，但是要达到最快速度，可能需要采用一些特定的方法。

以下是一个基本的例子，使用Python的OpenCV库来读取海康威视摄像头的实时视频流。

```pythonimport cv2摄像头索引，一般为0，如果电脑上有多个摄像头，可以更改cap = (0)while True:逐帧读取ret, frame = ()如果读取成功，ret将为True，否则为Falseif not ret:break显示帧，可以根据需求修改这部分代码('Hikvision Camera Feed', frame)按'q'键退出循环if (1) & 0xFF == ord('q'):break释放摄像头并关闭所有窗口()()```这个例子使用了OpenCV库，它是一个开源的计算机视觉库，可以处理图像和视频数据。

`(0)`用于打开默认的摄像头，如果电脑上有多于一个的摄像头，可以更改参数来选择不同的摄像头。

`()`用于读取一帧图像，如果读取成功，它将返回两个值：一个布尔值表示是否成功读取，一个帧数据。

在上面的代码中，我们只关心布尔值，如果读取失败（例如，摄像头被拔出或出现其他问题），`ret`将为False，并且循环将终止。

`()`用于在窗口中显示帧，`(1)`等待用户按键，`ord('q')`获取字符'q'的ASCII码。

请注意，要使用这个代码，你需要安装OpenCV库。

你可以使用pip来安装：```bashpip install opencv-python```此外，由于海康威视的摄像头可能需要特定的驱动和软件才能工作，确保你的电脑已经安装了所有必要的驱动和软件。

你可能还需要调整代码中的某些参数以适应你的特定摄像头和环境。

树莓派4B+opencv4+python打开摄像头的实现⽅法在树莓派⾃带得python IDE Thonny中写如下代码，并在树莓派上插上usb摄像头import cv2cap=cv2.VideoCapture(0) #调⽤摄像头‘0'⼀般是打开电脑⾃带摄像头，‘1'是打开外部摄像头（只有⼀个摄像头的情况）width=1280height=960cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width)#设置图像宽度cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height)#设置图像⾼度#显⽰图像while True:ret,frame=cap.read()#读取图像(frame就是读取的视频帧，对frame处理就是对整个视频的处理)#print(ret)########例如将图像灰度化处理，img=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度图cv2.imshow("img",img)########图像不处理的情况cv2.imshow("frame",frame)input=cv2.waitKey(20)if input==ord('q'):#如过输⼊的是q就break，结束图像显⽰，⿏标点击视频画⾯输⼊字符breakcap.release()#释放摄像头cv2.destroyAllWindows()#销毁窗⼝保存上⾯代码，然后在终端中先运⾏workon cv然后再运⾏保存的.py⽂件】以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

【文章标题】：探索opencv中的摄像头参数和环境自适应调节算法1. 引言在计算机视觉和图像处理领域，opencv是一个非常重要的开源库，提供了丰富的功能和工具，其中包括摄像头参数和环境自适应调节算法。

本文将从深度和广度两个方面来探讨这一主题，帮助读者更好地理解和应用。

2. opencv中的摄像头参数在计算机视觉和图像处理中，摄像头参数是非常重要的一部分。

通过合理地调节摄像头参数，可以获得更高质量的图像输入，从而有利于后续的图像处理和分析工作。

在opencv中，我们可以通过一系列函数和方法来获取和设置摄像头参数，包括分辨率、帧率、亮度、对比度、饱和度等等。

这些参数的调节对于不同的应用场景和需求有着不同的重要性，比如对于实时视频处理来说，帧率的稳定性就是一个非常关键的指标。

3. opencv中的环境自适应调节算法除了手动设置摄像头参数外，opencv还提供了一些环境自适应的调节算法，可以帮助摄像头更好地适应复杂多变的环境条件。

比如光照条件不断变化的室外场景，传统的固定曝光参数往往难以适应，这时候就可以利用一些自适应的算法来自动调节白平衡、曝光等参数，以获得更加稳定和清晰的图像输入。

opencv中常用的环境自适应调节算法包括自适应对比度增强(ACE)、自适应直方图均衡化(AHE)等，它们可以帮助我们更好地处理各种复杂场景下的图像输入。

4. 个人观点和理解在我看来，opencv中的摄像头参数和环境自适应调节算法是非常重要的，它们不仅可以帮助我们获得更高质量的图像输入，也可以让我们更好地应对各种复杂的环境条件。

在实际的图像处理和计算机视觉应用中，合理地调节摄像头参数和选择合适的自适应算法，可以为我们提供更多的可能性和机会。

5. 总结和回顾opencv中的摄像头参数和环境自适应调节算法是非常值得我们深入了解和掌握的内容。

通过本文的介绍，我们可以更清晰地了解这一主题的内涵和应用，也可以更灵活地运用到实际的项目和工作中去。

opencv 摄像头参数环境自适应调节算法【摄像头的参数及环境自适应调节算法】一、引言近年来，随着计算机视觉技术的广泛应用，摄像头作为数据采集的重要设备之一，其参数和环境适应调节算法也愈发受到重视。

在计算机视觉领域，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，并且支持各种操作系统平台，因此本文将围绕OpenCV和摄像头的参数及环境适应调节算法展开讨论。

二、摄像头的参数1. 分辨率分辨率是指图像中可以表示细节的最高程度，通常采用像素为单位来进行度量。

摄像头的分辨率决定了图像的清晰度，常见的分辨率包括720p、1080p等。

在OpenCV中，可以通过调用相关函数来设置和获取摄像头的分辨率，比如cv2.VideoCapture()函数。

2. 曝光度曝光度是指摄像头在拍摄图像时所使用的光线的亮度。

在不同的环境下，曝光度需要进行相应的调节，以保证图像的亮度适中并展示更多细节。

通过调节摄像头的曝光度参数，可以改变图像的明暗程度。

OpenCV提供了设置摄像头曝光度的函数，如cv2.VideoCapture.set()。

3. 对比度和饱和度对比度和饱和度是指图像中颜色的明亮程度和纯度。

对比度高的图像具有更大的亮度差异，而饱和度高的图像则呈现出更鲜艳的颜色。

合理调节对比度和饱和度可以提高图像的质量和观感，OpenCV中的cv2.VideoCapture.set()函数也可以用于调节这两个参数。

三、环境自适应调节算法1. 自动白平衡算法自动白平衡算法是用于消除图像中的色偏，使得图像在不同的光照条件下依然保持自然色彩平衡。

在OpenCV中，可以通过使用cv2.xphoto.createSimpleWB()等函数来实现自动白平衡调节，从而使图像在各种光照条件下都能得到更真实的颜色表现。

2. 自动对焦算法自动对焦算法用于自动调节图像的清晰度，以适应不同距离的拍摄对象。

在OpenCV中，可以使用cv2.VideoCapture.set()函数中的CV_CAP_PROP_FOCUS参数来调节对焦距离，实现自动对焦功能。