Advertisement

Termux Python开启摄像头 - OpenCV-Python初学者指南(第2部分:开启摄像头).pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本PDF教程为《Termux Python开启摄像头》系列的第二部分,专注于使用OpenCV库在Android设备上通过Termux环境开启和操作摄像头,适合Python初学者学习。 在Termux环境中使用Python打开摄像头并进行灰度化显示可以通过OpenCV库实现。以下是简单的入门教程: ### 一、打开摄像头 ```python import cv2 # 打开默认摄像头(编号为0)并将捕获的图像以灰度形式显示。 capture = cv2.VideoCapture(0) while True: # 获取当前帧画面 ret, frame = capture.read() # 将获取到的画面转换成灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示原始和灰度化的图像在窗口中。 cv2.imshow(frame, gray) # 如果按下键盘上的 q 键,程序将退出循环并关闭摄像头。 if cv2.waitKey(1) == ord(q): break # 创建VideoCapture对象时的参数0表示使用默认(通常是第一个)连接到计算机的摄像头。如果有多个摄像头,则可以传入其他的数字作为标识符。 # 获取当前捕获图像的分辨率 width, height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH), capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) print(fResolution: {width}x{height}) # 设置新的视频捕捉分辨率,例如将宽度和高度都设置为原尺寸的一倍。 capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width * 1) capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height * 1) ``` 注意:`cv2.imshow(frame, gray)` 应该是 `cv2.imshow(gray_frame, gray)` 或其他合适的窗口名称,以正确显示灰度图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Termux Python - OpenCV-Python2).pdf
    优质
    本PDF教程为《Termux Python开启摄像头》系列的第二部分,专注于使用OpenCV库在Android设备上通过Termux环境开启和操作摄像头,适合Python初学者学习。 在Termux环境中使用Python打开摄像头并进行灰度化显示可以通过OpenCV库实现。以下是简单的入门教程: ### 一、打开摄像头 ```python import cv2 # 打开默认摄像头(编号为0)并将捕获的图像以灰度形式显示。 capture = cv2.VideoCapture(0) while True: # 获取当前帧画面 ret, frame = capture.read() # 将获取到的画面转换成灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示原始和灰度化的图像在窗口中。 cv2.imshow(frame, gray) # 如果按下键盘上的 q 键,程序将退出循环并关闭摄像头。 if cv2.waitKey(1) == ord(q): break # 创建VideoCapture对象时的参数0表示使用默认(通常是第一个)连接到计算机的摄像头。如果有多个摄像头,则可以传入其他的数字作为标识符。 # 获取当前捕获图像的分辨率 width, height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH), capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) print(fResolution: {width}x{height}) # 设置新的视频捕捉分辨率,例如将宽度和高度都设置为原尺寸的一倍。 capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width * 1) capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height * 1) ``` 注意:`cv2.imshow(frame, gray)` 应该是 `cv2.imshow(gray_frame, gray)` 或其他合适的窗口名称,以正确显示灰度图像。
  • 使用Python
    优质
    本教程介绍如何利用Python编程语言和OpenCV库轻松启动电脑或移动设备上的摄像头,并进行图像处理与分析。适合初学者入门学习。 使用Python 3.6及OpenCV控制电脑打开摄像头,并将录像保存到本地。
  • 利用OPENCV功能
    优质
    本教程将指导您如何使用OpenCV库在Python中实现摄像头的实时视频捕获与处理,适合初学者入门计算机视觉编程。 本程序使用了OpenCV的一些函数来调用摄像头进行操作。
  • 使用OpenCV笔记本
    优质
    通过利用开源计算机视觉库OpenCV的强大功能,本教程将引导您轻松地调用并控制笔记本电脑上的内置摄像头。 使用OpenCV打开笔记本摄像头,并采用多线程技术进行操作,这对于刚开始学习OpenCV的人来说是一个非常好的实践机会。这样的练习可以帮助初学者更好地理解和掌握相关技术和概念。
  • 在Qt中利用OpenCV
    优质
    本教程详细介绍如何使用Qt开发环境结合OpenCV库来实现摄像头的访问与视频处理功能,适合对计算机视觉和界面设计感兴趣的开发者。 在一篇题为《Qt 使用openCV》的文章中介绍了Windows下使用Qt与OpenCV的示例代码。该文章可以作为相关开发工作的参考指南。
  • 使用OpenCV前后置
    优质
    本教程将指导您如何利用OpenCV库在Python中实现前后置摄像头的视频捕获与显示功能,适用于计算机视觉项目的初步探索。 在Android平台上,OpenCV库被广泛用于图像处理和计算机视觉任务。本教程将详细讲解如何使用OpenCV在Android设备上实现打开前置和后置摄像头的功能,而无需依赖额外的OpenCVManager应用程序。 首先,在Android项目中集成OpenCV库。这通常通过添加OpenCV的AAR(Android Archive)依赖到我们的build.gradle文件来完成。例如: ```groovy implementation org.opencv:opencv:4.5.2 ``` 确保同步项目并让Gradle下载所需的库。 接下来,创建一个`CameraBridgeViewBase`的子类,这是OpenCV提供的一个视图,可以与Android的Camera API进行交互。例如,我们可以创建一个名为`OpenCVCameraView`的类: ```java public class OpenCVCameraView extends CameraBridgeViewBase { public OpenCVCameraView(Context context, AttributeSet attrs) { super(context, attrs); 初始化OpenCV setCvCameraViewListener(new CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2() { @Override public void onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) { 在这里处理帧数据,例如图像处理操作 } }); } } ``` 在这个类中,我们设置了`CvCameraViewListener2`,用于监听相机帧数据。`onCameraFrame()`方法会在每一帧可用时被调用,在此可以执行图像处理操作。 要切换前后摄像头,我们需要在`OpenCVCameraView`中实现一个切换摄像头的方法: ```java public void switchCamera() { int currentCameraId = getCameraId(); if (currentCameraId == Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT) { setCameraId(Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_BACK); } else { setCameraId(Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT); } } ``` `getCameraId()`获取当前使用的摄像头ID,`setCameraId()`则用来切换到指定的摄像头。`CAMERA_FACING_FRONT`表示前置摄像头,`CAMERA_FACING_BACK`表示后置摄像头。 在Activity或Fragment中,你需要实例化`OpenCVCameraView`并将其添加到布局中,并开启相机: ```java OpenCVCameraView cameraView = findViewById(R.id.camera_view); cameraView.enableView(); ``` 当用户触发切换摄像头的事件时,调用`switchCamera()`方法: ```java buttonSwitchCamera.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { cameraView.switchCamera(); } }); ``` 以上就是使用OpenCV在Android设备上打开和切换前后置摄像头的基本步骤。注意由于OpenCV不再需要OpenCVManager,这意味着所有的库文件都包含在应用中,可能会增加APK的大小。为了减小应用体积,可以考虑使用OpenCV的lite版本或仅编译所需的模块。 实际开发时可能还需要处理权限问题(如请求CAMERA权限)以及适配不同设备的分辨率和相机参数。此外,`Camera2` API是Android推荐的现代相机接口,在某些场景下结合该API可能会提供更好的性能和功能。因此了解`Camera2` API也是有益的。 通过这个过程可以创建一个简单的Android应用,利用OpenCV轻松地控制设备前后摄像头,并进行图像处理。随着对OpenCV和Android Camera API的理解深入,还可以实现更复杂的功能如人脸识别、物体识别或其他计算机视觉任务。
  • DirectShow类(Filter)
    优质
    DirectShow摄像头开启类(Filter)是一种用于Windows平台上的多媒体框架组件,它提供了一种便捷的方式来访问和控制摄像头设备,支持视频流捕获及处理。 DirectShow是一种在Windows平台上进行多媒体处理的框架,它允许开发者创建和播放各种音频和视频内容。在这个场景下,我们关注的是如何使用DirectShow来打开摄像头并进行实时图像捕获。DirectShow通过一种称为过滤器(Filter)的组件模型实现这一功能。 我们需要了解DirectShow中的两种关键过滤器:捕获过滤器(Capture Filter)和渲染过滤器(Renderer Filter)。捕获过滤器是直接与硬件设备(如摄像头)交互的部分,它负责从设备获取原始的音视频数据。渲染过滤器则负责将这些数据转化为可以显示或保存的形式,例如在屏幕上显示或者保存为文件。 预览通常指的是实时显示摄像头的画面,这通常是通过一个渲染过滤器完成的;而获取BYTE*则是指从摄像头获取原始的图像数据,以字节数组(BYTE*)形式存在,可用于进一步处理。CCaptureVideo类是示例工程的核心类,它封装了DirectShow的相关操作。调用其接口函数可以方便地获取一帧图像。 这通常涉及到设置过滤器图(Filter Graph),其中包含了捕获过滤器和渲染过滤器的连接以及数据流的处理逻辑。一旦过滤器图建立并运行,可以通过特定机制或查询I Sample Grabber接口来获取每一帧的数据。Sample Grabber过滤器允许我们拦截和处理数据流中的每一个样本,在这里可能被用来获取BYTE*形式的图像数据。 这些数据可以利用GDI+库进行进一步处理,比如转换为位图(BITMAP)对象,并保存到磁盘或者执行其他图像操作。在实际应用开发中还需考虑错误处理、设备兼容性、帧率控制和分辨率调整等细节问题。此外,为了适应不同的应用场景,可能还需要添加额外的过滤器如编码器以将视频流转换为常见的格式(例如MP4或AVI)。 DirectShow打开摄像头类(Filter)涉及的知识点包括: 1. DirectShow框架及其过滤器模型 2. 捕获过滤器和渲染过滤器的工作原理及作用 3. 使用Sample Grabber过滤器获取原始图像数据 4. GDI+库在图像处理中的应用,如位图创建与保存操作 5. COM组件和事件驱动编程基础 6. 过滤器图的构建与管理方法 7. 实时图像捕获及后续处理的具体实现细节 通过源代码的学习,开发者可以深入了解这些概念,并实际操作以构建自己的DirectShow摄像头应用。
  • 使用 QT 和 OpenCV 功能。
    优质
    本项目利用QT框架与OpenCV库实现摄像头功能开发,涵盖视频捕捉、处理及显示等关键环节,适用于图像识别和计算机视觉应用。 使用QT结合OpenCV打开摄像头。
  • 使用Qt和OpenCV电脑
    优质
    本项目利用Qt框架与OpenCV库开发,旨在实现通过计算机程序控制并显示摄像头实时画面的功能。适合初学者学习如何结合这两种工具进行图像处理和视频捕捉。 基于Qt5.5.1与VS2012环境,并结合OpenCV3.0.0实现简单的打开摄像头显示视频功能,为初学者提供一个了解OpenCV的基础入门教程。
  • 优质
    启动摄像头功能允许用户激活设备的视频录制或捕捉能力,适用于视频通话、拍照以及监控等多种场景,为用户提供便捷的人机交互体验。 使用OpenCV打开摄像头拍照;进行五连拍;保存视频片段;取消保存视频的操作。