Advertisement

通过RTMP/RTSP获取视频流进行人脸识别及截图的OpenCV方法

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

简介：
本简介介绍了一种利用OpenCV库，结合RTMP或RTSP协议从网络实时获取视频流，并实施人脸检测与截取图片的技术方案。 OpenCV可以通过RTMP/RTSP获取视频流进行人脸识别，并截图，Java版本实现这一功能是可行的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 通过RTMP/RTSP获取视频流进行人脸识别及截图的OpenCV方法
    优质
    本简介介绍了一种利用OpenCV库，结合RTMP或RTSP协议从网络实时获取视频流，并实施人脸检测与截取图片的技术方案。 OpenCV可以通过RTMP/RTSP获取视频流进行人脸识别，并截图，Java版本实现这一功能是可行的。
  • 利用RTMP/RTSP和OpenCV在Java中实现人脸识别及截图功能
    优质
    本项目采用Java语言，结合RTMP/RTSP协议与OpenCV库实现实时视频流中的人脸识别与截图功能，适用于远程监控、安全认证等多种场景。 通过rtmp/rtsp和OpenCV进行人脸识别并截图的Java版本简单示例代码提供给需要的开发工程师。
  • OpenCV 实现获取RTSP流媒体视频的方法
    优质
    本文章介绍了如何使用OpenCV库通过Python代码从RTSP流媒体服务器实时获取视频流，并展示了详细的操作步骤与代码示例。 获取实时数据 ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(rtsp://admin:12345@192.168.1.64/main/Channels/1) print(cap.isOpened()) while cap.isOpened(): success, frame = cap.read() cv2.imshow(frame, frame) cv2.waitKey(1) ``` 这段代码用于通过RTSP协议从指定的IP地址获取视频流，并实时显示在窗口中。
  • Python中使用OpenCV进行图片和视频的人脸识别
    优质
    本教程讲解如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现对图像及视频流中人脸的检测与识别。适合初学者快速掌握人脸识别技术的基础应用。 图片人脸识别 ```python import cv2 filepath = img/xingye-1.png img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 # 使用OpenCV的人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_default.xml) color = (0, ``` 注意代码中最后一行似乎不完整，可能需要检查和补充。
  • C# ONVIF 获取摄像头 RTSP 视频流及截图地址
    优质
    本教程详细介绍如何使用C#编程语言结合ONVIF协议获取网络摄像头的RTSP视频流和截屏URL，适用于安防监控系统开发。 使用C#并通过ONVIF协议可以获取网络摄像头的RTSP视频流地址和图片地址。将RTSP视频流地址保存到本地MP4文件的方法可以在相关资源中找到。
  • OpenCV人脸识别测试视频
    优质
    本视频展示了如何使用OpenCV库进行人脸识别的技术演示和测试过程，详细介绍了人脸检测、跟踪及特征识别的应用实例。 关于OpenCV人脸识别的测试视频，在进行相关实验或演示时，请确保使用的库文件是最新的版本，并且熟悉相关的API文档以获取最佳效果。在准备阶段，建议先完成一些基础的人脸检测教程，以便更好地理解如何将这些技术应用于实际项目中。此外，构建一个合适的开发环境对于顺利开展人脸追踪和识别任务至关重要。
  • 使用OpenCV从摄像头获取视频并实施人脸识别
    优质
    本项目利用Python的OpenCV库开发，实现通过电脑摄像头实时采集视频流，并运用人脸检测技术识别画面中的人脸。 使用OpenCV版本3.0.0和VS版本2013时，分类器xml文件可以在OpenCV官网下载。
  • OpenFace（Duilib、OpenCV 摄像头、视频流、人脸识别）.zip
    优质
    本项目为一个结合了Duilib界面库和OpenCV技术的人脸识别解决方案。包含摄像头接入与视频流处理，适用于人脸检测和分析场景。 1. 创建一个独立的视频窗口来显示视频图像，并将HWND句柄交给OpenCV：这种方法适用于需要单独界面的应用程序，在这种情况下不需要在视频上进行标识处理。 2. 直接获取视频数据并自行绘制，通过自定义控件展示所获得的视频内容：由于是直接绘制过程，因此可以在视频画面上实现一些特定需求的功能。
  • RTSP流的获取方法
    优质
    本文章介绍了如何通过RTSP协议获取网络视频流的方法，详细讲解了RTSP的工作原理及其在实际应用中的操作步骤。 监控视频RTSP对接文档包含Java代码示例，能够实现与各大厂商提供的RTSP流的完美集成。
  • 使用Python和OpenCV调用摄像头进行人脸识别并截图
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV库开发的人脸识别应用，能够实时调用电脑摄像头检测人脸，并在捕捉到目标后自动截图保存。 本段落实例展示了如何使用Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图的代码。 注意：需要在python环境中安装OpenCV库，并且还需要下载用于人脸识别的模型haarcascade_frontalface_alt.xml，该模型可以从官方资源中获取。 以下是具体实现步骤： ```python #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 def CatchPICFromVideo(window_name): # 调用电脑摄像头检测人脸并截图 ``` 上述代码段定义了一个函数`CatchPICFromVideo()`，用于调用计算机的内置或外部USB摄像头来捕捉视频流，并利用OpenCV库中的人脸识别模型去查找和标记每一帧中的所有面部。此外，它还会连续截取100张图片作为样本数据使用。 注意：上述代码片段仅提供了函数定义的部分内容，为了实现完整功能还需补充具体的逻辑处理部分（例如循环读取视频流、识别人脸并截图等）。