我有一个python程序,将从网络摄像头检测图像。现在,我想将摄像头识别的图像与我目录中的图像进行比较,并检查是否已经存在完全相似的图像。 我尝试过使用this识别算法,但它不起作用。无论输入的图像有多不同,程序总是输出单个图像。 当数据集looks like this中的图像时,输入图像(网络摄像头扫描的图像)有点模糊like this 我需要一个算法,可以更准确地识别这些图像。
我正在使用winforms中的aforge进行视频录制。我想在window平板电脑上录制视频(前置和后置摄像头)。我能够找到视频捕获设备的列表,但不能识别哪个是前置摄像头或后置摄像头。
我使用的名称空间:
using AForge.Video;
using AForge.Video.DirectShow;
我给你看了我找到的视频捕获设备的代码片段:
public VideoCaptureDevice cam = null;
public FilterInfoCollection usbCams;
...
usbCams = new FilterInfoCollection(FilterCa
我目前正在尝试在Android电视机顶盒上开发一个Android视频会议应用程序。众所周知,Android TV box没有摄像头,因此我尝试使用USB网络摄像头,但操作系统无法识别USB摄像头,也无法从其中检索视频源。
有没有办法确保我的Android应用程序能够接收来自USB摄像头的视频?
谢谢你,如果我写错了这个问题,我很抱歉,这是我第一次使用Stackoverflow。
我在从FLIR Grasshopper3流到OpenCV时遇到问题。有没有办法使用python直接从FLIR摄像头流到我的代码?当我使用下面的代码时,cv.Videocapture无法将前视红外摄像机识别为视频源。我在cv.Videocapture中尝试了不同的值。虽然0和-1链接到我使用的网络摄像头应用程序(iVcam),但使用不同的数字可以找到其他摄像头源(1和2),这并不能识别FLIR摄像头。 import numpy as np
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
import cv2