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使用QT5.9和OpenCV调用摄像头

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简介：
本项目利用Qt 5.9框架与OpenCV库实现摄像头功能调用，结合了界面友好开发与强大图像处理能力，适用于实时视频监控、面部识别等领域。 操作系统：银河麒麟，使用QT5.9和OpenCV3.4。

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  • 使用QT5.9和OpenCV调用摄像头
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    本项目利用Qt 5.9框架与OpenCV库实现摄像头功能调用，结合了界面友好开发与强大图像处理能力，适用于实时视频监控、面部识别等领域。 操作系统：银河麒麟，使用QT5.9和OpenCV3.4。
     
  • 使用OpenCV调用USB摄像头
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    本教程介绍如何利用Python中的OpenCV库轻松连接和操作USB摄像头进行视频捕获与处理。通过简单示例代码展示实时画面获取及基本图像处理技巧。 使用OpenCV调用摄像头可以拉滚动条来调整相机参数（包含代码示例）。
     
  • 使用Qt5.9展示USB摄像头图像
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    本项目利用Qt5.9框架开发，展示了如何在桌面应用程序中实时显示来自USB摄像头的视频流，为开发者提供了基于C++或Python集成摄像头功能的方法。 该代码基于Qt5.9版本编写，能够显示USB摄像头的图像，并支持切换多个USB摄像头以及调整分辨率。整个功能完全通过Qt的QCamera库实现。
     
  • 使用Python和OpenCV调用摄像头的方法
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    本教程详细介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库来实现对计算机摄像头的访问与操作，适合初学者入门学习。 最近入手了一块树莓派，打算让它实现摄像头的调用功能，并在此写下这篇博客作为备忘。 一、配置树莓派网络 首先需要对树莓派进行网络设置，因为没有网络的话就无法安装软件了。我们可以通过修改`/etc/network/interfaces`文件来完成这个步骤。使用文本编辑器打开该文件后，请注意以下红色框选中的部分： - `auto eth0`: 设为开机启动eth0。 - `iface eth0 inet static`: 设置静态IP地址配置。 - `ipaddress 10.215.45.99`: IP地址设置为你想要的值，这里给出的是一个示例。 - `netmask 255.`: 子网掩码同样需要根据实际情况进行填写。
     
  • 使用Python和OpenCV调用摄像头的方法
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    本篇文章详细介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库来实现与电脑摄像头的交互，包括安装必要的软件包、编写代码以捕捉并显示视频流等实用技巧。适合希望探索计算机视觉项目但对硬件集成感到困惑的技术爱好者阅读。 在Python编程中，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它允许开发者处理图像和视频数据。这篇文章将详细解释如何使用Python和OpenCV来调用摄像头，特别是在树莓派这样的小型计算设备上。 确保树莓派的网络配置正确。通常需要通过修改`etcnetworkinterfaces`文件来设定静态IP地址。例如，你可以将`eth0`配置为开机启动，并设置IP地址为`10.215.45.99`，子网掩码为`255.255.0.0`，网关为`10.215.250.250`，并添加DNS服务器如`114.114.114.114`。配置完成后，重启网络服务以应用更改，并通过ping命令检查网络连接是否正常。 完成网络配置后，接下来是安装Python和OpenCV。树莓派默认可能预装了Python，但你需要确保安装了Python的开发库（如 `python2.7-dev`），以及Python绑定的OpenCV库（如 `python-opencv`）。这可以通过以下命令来实现： ```bash apt-get install python2.7-dev apt-get install python-opencv ``` 确认安装成功的方法是在Python交互式环境中导入`cv2`模块，如果没有错误提示，则表示安装完成。 如果使用的是Python 3或在安装过程中遇到问题，可以考虑使用Python的包管理工具pip。首先安装pip，然后升级到最新版本，并最后通过以下命令来安装OpenCV： ```bash apt install python-pip pip --version pip install opencv-python ``` 一旦OpenCV安装完成，你就可以编写简单的代码来测试摄像头功能。以下是基本Python脚本示例，用于打开摄像头、捕获视频流并在窗口中显示图像： ```python # by Bend_Function import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头 while True: ret, frame = cap.read() # 读取摄像头帧 cv2.imshow(video, frame) # 显示帧 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): # 按q退出 break cap.release() # 释放摄像头资源 cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口 ``` 在运行这个脚本之前，确保摄像头已连接到树莓派。如果遇到`size.width>0 && size.height>0`错误，则通常意味着没有找到有效的视频源，请检查物理连接，并确认系统能识别该设备。 通过以上步骤，你应该能够成功地在树莓派上使用Python和OpenCV调用并显示摄像头的视频流。这只是一个基础示例，实际上OpenCV提供了丰富的功能，包括图像处理、特征检测、人脸识别等，可以用于各种计算机视觉项目。继续深入学习OpenCV将使你能够构建更复杂的视觉应用。
     
  • 使用OpenCV调用摄像头抓取图像
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    本教程介绍如何利用Python中的OpenCV库轻松调用电脑摄像头并实时捕捉图像，适合初学者快速上手计算机视觉项目。 调用OpenCV控制摄像头抓取图像的C++程序，只需修改存储路径后即可运行。
     
  • 使用Python Opencv调用笔记本摄像头
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    本教程介绍如何利用Python和OpenCV库轻松访问并操作笔记本电脑内置摄像头，适用于编程爱好者与开发者学习图像处理和计算机视觉技术。 通过查看书籍并总结发现，使用Python代码调用笔记本摄像头可以通过OpenCV库中的cv2模块实现。这涉及到使用如`imread()`、`imshow()`等函数来完成相关操作。 以下是展示图片的具体实现代码： ```python import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread(index.jpeg, 0) img2=cv2.imread(feifei.jpeg, 0) # 显示图片，第一个参数是窗口名称，第二个参数是需要显示的图像变量名 cv2.imshow(image, img) ``` 请注意，在上述代码中`imshow()`函数用于展示读取到的图片。这里以index.jpeg和feifei.jpeg为例展示了如何使用OpenCV库进行简单的图像处理操作。
     
  • 使用Qt和OpenCV读取摄像头
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    本项目利用Qt框架结合OpenCV库实现摄像头视频流的实时读取与显示，适用于图像处理、计算机视觉等领域开发。 使用Qt4.7.4、OpenCV2.3.1和vs2008实现摄像头视频读取的过程非常简单。
     
  • 使用C++和OpenCV打开摄像头
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    本教程详细介绍了如何利用C++结合OpenCV库实现电脑摄像头的开启与基础操作，适合编程爱好者和技术开发者学习实践。 使用C++结合OpenCV可以打开摄像头并实时显示视频画面，适合进行初步的摄像头开发学习。其中`capDlgVideoFormat(hWndCapChild)`函数用于设置视频格式。
     
  • 使用MFC和OpenCV打开摄像头
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    本项目利用Microsoft Foundation Classes (MFC) 和 OpenCV 库开发，实现了通过计算机程序控制并显示来自电脑摄像头的实时视频流的功能。 在MFC（Microsoft Foundation Classes）框架中利用OpenCV（开源计算机视觉库）来操作摄像头并显示视频流是一项常见的任务，特别是在开发基于Windows的视觉应用时。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能，如图像处理、模式识别和机器学习等。 下面详细介绍如何在MFC项目中集成OpenCV以打开摄像头并展示视频： 1. **创建MFC项目**：使用Visual Studio新建一个“MFC应用程序”项目，并按照向导设置好项目的名称和位置。 2. **添加OpenCV支持**：配置包含目录以指向OpenCV的头文件，同时在链接器输入中加入所需的库文件。 3. **创建图像控件**：通过右键点击资源视图中的对话框并选择“插入控件”，然后选择“静态文本”来创建一个用于显示图像的自绘控件。 4. **捕获摄像头**：使用OpenCV的`cv::VideoCapture`类初始化摄像头，如下所示： ```cpp cv::VideoCapture cap(0); // 0 表示默认摄像头 if (!cap.isOpened()) { 处理打开失败的情况 } ``` 5. **读取和显示帧**：在MFC的消息循环中从摄像头持续读取并展示每一帧。这包括将OpenCV的`cv::Mat`对象转换为位图，并使用MFC API将其绘制到控件上： ```cpp cv::Mat frame; cap >> frame; // 读取一帧 CBitmap bitmap; MatToCBitmap(frame, bitmap); CDC* pDC = GetDC(); // 获取设备上下文 pDC->SelectObject(&bitmap); pDC->DrawBitmap(0, 0, bitmap.GetSafeHandle()); // 绘制到控件 pDC->SelectObject(CBitmap::FromHandle(NULL)); // 释放资源 ReleaseDC(pDC); // 释放设备上下文 ``` 6. **处理事件**：为了实现连续显示，需要在消息循环中处理`WM_PAINT`消息或使用定时器触发更新。例如，在`OnTimer`函数内进行帧的更新。 7. **优化显示**：为提高性能可以采用双缓冲技术避免闪烁，并根据摄像头帧率与控件刷新率的不同进行适当的同步处理，以确保程序稳定性和用户体验的良好性。 通过上述步骤可以在MFC应用中成功地使用OpenCV打开并展示视频流。此外，还可以结合其他高级功能如图像处理和特征检测来进一步增强视觉应用程序的功能。在实际开发过程中还需要考虑摄像头未连接或权限问题等异常情况的处理以确保程序稳定运行。