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Android 预览使用 UVC 协议的摄像头并进行截图或录屏 Demo

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简介:
本Demo演示如何在Android设备上通过UVC协议预览连接的USB摄像头,并实现截图与录屏功能。 Android 预览基于UVC协议的摄像头并截图或录屏 demo 这段文字描述的是一个示例程序(demo),用于在Android设备上预览遵循UVC(USB视频类)协议的摄像头,并支持从该摄像头进行截图和录制屏幕的功能。

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  • Android 使 UVC Demo
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    本Demo演示如何在Android设备上通过UVC协议预览连接的USB摄像头,并实现截图与录屏功能。 Android 预览基于UVC协议的摄像头并截图或录屏 demo 这段文字描述的是一个示例程序(demo),用于在Android设备上预览遵循UVC(USB视频类)协议的摄像头,并支持从该摄像头进行截图和录制屏幕的功能。
  • Android上通过UVC外接实现Demo
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    本Demo展示如何在Android设备上利用UVC(USB Video Class)协议连接外部摄像头,并实现实时视频预览功能。 如何在Android设备上外接基于UVC协议的摄像头并实现预览功能,提供一个示例代码或教程。
  • C# 使采集卡
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    本项目介绍如何使用C#编程语言结合采集卡硬件设备实现对摄像头视频信号的录制与截屏功能。 DShowNET 和 DirectX.Capture 用于 C# 开发的摄像头视频采集功能可以实现录像和截图,并允许用户选择所需的视频或音频源进行记录。
  • UVC官方与应
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    本文档深入解析UVC(USB视频类)摄像头的标准协议及其实现细节,并探讨其在各类应用场景中的优化和开发技巧。 对于希望了解UVC摄像头协议的朋友,可以下载相关资料进行学习。
  • Android UVC
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    Android UVC摄像头是一款支持USB视频类标准的外设设备,兼容大多数安卓系统,适用于视频通话、监控及多媒体应用。 安卓外接USB摄像头的方法有很多种。你可以通过安装相关的应用程序或者在系统设置中进行配置来实现这一功能。确保你的设备支持USB配件模式,并且摄像头与电脑的驱动程序已正确安装,这样就可以顺利地使用外部USB摄像头了。
  • Android 使USB连接UVC
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    本教程介绍如何在Android设备上使用USB连接UVC(USB视频类)摄像头,并配置相关设置以实现最佳兼容性和性能。 经过半个月的努力,我终于解决了Android USB调用摄像头的问题。在网上查找资料的过程中,我还找到了一些日文的说明文档。希望各位网友能够理解,在此过程中我也遇到了很多困难。 为了帮助那些正在学习或接触这个领域的人,我很愿意与大家一起交流和探讨相关知识。我的测试手机是荣耀8,并且已经确认它支持UVC协议。如果有谁也在研究这方面的问题,请随时联系我,我们可以共同进步、互相帮助。
  • 使MFC和OpenCV读取视频
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    本项目采用Microsoft Foundation Classes (MFC)与OpenCV库,实现Windows平台下实时获取电脑摄像头视频流,并提供截取当前画面的功能。 本项目在VS2010环境下使用OpenCV库读取USB摄像头的视频数据,并实现抓图功能。
  • Android使Camera和SurfaceView选择实时
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    本教程详解了如何在Android应用中利用Camera与SurfaceView实现前置或后置摄像头的选择及实时画面预览功能。 通过Camera预览摄像头的功能可以在Android开发中实现。这涉及到使用SurfaceView或TextureView来显示实时的相机画面,并且需要处理相关的权限问题以确保应用能够在不同版本的Android系统上正常工作。此外,还需要正确配置Manifest文件中的相关标签,以便让应用程序能够访问设备上的摄像头硬件资源。 在代码层面,则通常会创建一个Camera对象并设置其参数(如预览尺寸、焦距模式等),然后将相机画面连接到SurfaceView或TextureView之上以供显示。同时,在布局XML文件中也需要适当配置这些视图组件的位置和大小,以便它们能够正确地展示出来。 整个过程中需要注意的是要妥善处理Camera对象的生命周期管理问题(如在Activity暂停时释放资源、重新启动时恢复等),以及如何优雅地处理可能出现的各种异常情况(比如设备不支持某个特定功能)。
  • 使Python和OpenCV调人脸识别
    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)。