-- 视频摄像头 --> Opencv 图片人脸识别、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月...haarcascade_frontalface_alt.xml"); } public static void main(String[] args) { // 1- 从摄像头实时人脸识别...// 1 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件 //OpenCV 图像识别库一般位于 opencv\sources\data 下面 // CascadeClassifier facebook...\build\java\x64; 1- 测试摄像头实时识别人脸： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
OpenCV调用摄像头 环境 python：python3.6 摄像头：网络摄像头 Python库：openCV # -*- coding: utf-8 -*- # @author leone # @...desc 使用 python 的 openCV 获取网络摄像头的数据 # @version 2018-12-23 import cv2 import sys # 根据摄像头设置IP及rtsp端口 url...cap.release() # 删除窗口 cv2.destroyAllWindows() 由于网络摄像头的RTSP:实时流协议要手动开启，进入你的摄像头管理界面，例如：192.168.0.35 找到设置...->网络设置->RTSP设置->开启RTSP开关 最好保存设置，并重启摄像头。...另外附上基于python的人脸识别demo支持多张人脸github
opencv作为优秀的视觉处理在动态图像处理上也是很不错的，本次主要基于Opencv抓取视频，然后保存为avi，同时进行脸部识别作业 ---- 刚接触opencv，参照opencv的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码...，坑 video=cv2.VideoWriter("VideoTest.avi", cv2.cv.CV_FOURCC('I','4','2','0'), 30, size) #isopened可以查看摄像头是否开启...num+1 if key==ord('q'):#ord为键盘输入对应的整数, break video.release() #如果不用release方法的话无法储存，要等结束程序再等摄像头关了才能显示保持成功...capture.release()#把摄像头也顺便关了 cv2.destroyAllWindows() opencv视频抓取好简单，主要用videowriter就可以了，主要要注意的是opencv中的抓取是放在内存中的...然后是脸部识别，opencv自带了很多特征库有脸部，眼睛的还有很多，原理都一样，只是眼睛的库识别率视乎并不高，直接上代码： #coding=utf-8 import cv2 import cv2.cv
OpenCV调用摄像头还是很简单的，同样是由VideoCapture 来控制，一种是VideoCapture(const string& filename)用来打开视频文件，一种是VideoCapture...#include opencv2/highgui/highgui.hpp> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include opencv2/core...frame; imshow("video",frame); if(waitKey(30) >=0) stop = true; } return 0; } 摄像头的调用还是用
github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui 简述：使用python-subprocess多线程模块相链接，本项目主要用在树莓派上所以需要调用的摄像头函数与普通...使用指南， 请先安装好环境： linux python 2.7.3 opencv 2.3.1-7 安装依赖 sudo apt-get install libopencv-* sudo apt-get...install python-opencv sudo apt-get install python-numpy 进入start运行2.py可以单独测试人脸识别的功能，欲测试整体不断识别相对位置功能请运行...，存储每次人脸位置的重心， 首先核心代码是opencv-face识别，请看start目录下的2.py #coding=utf-8 import cv2 import cv2.cv as cv img...file_name,"5.jpg"]) subprocess.call(["python","2.py"]) time.sleep(1) 连续直播的思路很明确不过是一直调用raspistll来获取摄像头当前的图片而已
使用opencv的cv::VideoCapture 类对象从摄像头处获取图像时，没法通过isOpened获取的图像判断摄像头是否有断开，即开始时成功获取到图像后，中间摄像头断开了，返回的图像数据还是正常的...使用摄像头获取图像： cv::VideoCapture cap; cap.open(0); cv::Mat img, irImg; cap >> img; 正常情况下获取到的img是有数据的，摄像头断开时获取到的...判断摄像头是否断开方法： 通过获取摄像头图片的色调，如果摄像头连接正常，则返回来的色调是0，如果摄像头断开连接了，则色调返回来先是13，然后变成-1。...因此直接判断返回值是不是0就可以知道摄像头是否断开： double lightCapHue = cap.get(CAP_PROP_HUE); if(lightCapHue !
namedWindow('frame', cv2.WINDOW_NORMAL) # 创建一个窗口名字为window cv2.resizeWindow('frame', 800, 600) # 更改窗口的大小 2.调用摄像头...设置输出视频的属性 属性一：output.mp4——定义输出后的视频名字 属性二：fourcc——指定视频的格式（根据上一条代码的赋值） 属性三：20——设置帧数 属性四：(640，480)——设置摄像头的分辨率...vw = cv2.VideoWriter('output.mp4',fourcc,20,(640,480)) 5.判断摄像头是否正确打开 while cap.isOpened(): ret,frame...imshow('frame',frame) 7.监听键盘按键退出 if cv2.waitKey(10) == ord('q'): break 8.释放窗口资源 cap为打开的摄像头的资源...fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') #主要是这个分辨率 #output.mp4输出后的视频名字，fourcc指定的视频格式，20：帧数，（640，480）摄像头的分辨率
最近研究了通过OpenCV采集摄像头数据，并同时将视频流数据推送到RTSP和RTMP。 RTSP服务采用开源的LIVE555（需要自己修改和实现部分代码）。...OpenCV采集摄像头的一帧数据（cvQueryFrame函数） 2. FFmpeg编码该帧为H264和FLV流数据 3....在网上也有很多关于摄像头数据采集的资料，因此实现过程并不复杂。...最后发现是OpenCV的cvQueryFrame非常耗时间： while (pEncoder->m_bRunFlag) { LARGE_INTEGER freq; LARGE_INTEGER...看来后续需要研究其他摄像头视频数据采集方案，特此笔记。 后记： 经过查找资料发现，OpenCV底层采用的是微软的VFW(Video for Window)。
现在很多场景需要使用的数字识别，比如银行卡识别，以及车牌识别等，在AI领域有很多图像识别算法，大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别....ocr 识别 •opencv •概念:OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。...以上几种ocr 识别比较，最后选择了opencv 的方式进行ocr 数字识别,下面讲解通过ocr识别的基本流程和算法. opencv 数字识别流程及算法解析 要通过opencv 进行数字识别离不开训练库的支持...，需要对目标图片进行大量的训练，才能做到精准的识别出目标数字;下面我会分别讲解图片训练的过程及识别的过程. opencv 识别算法原理 1.比如下面一张图片，需要从中识别出正确的数字，需要对图片进行灰度...上面的说到我这里使用的是opencv 图像处理库进行的ocr 识别，那我这里简单介绍下C# 怎么使用opencv 图像处理看; 为了在xp上能够运行 我这里通过nuget 包引用了 OpenCvSharp-AnyCPU
摄像头测距就是计算照片中的目标物体到相机的距离。可以使用相似三角形（triangle similarity）方法实现，或者使用更复杂但更准确的相机模型的内参来实现这个功能。...所以焦距 F 等于： 此时移动相机离物体更近或者更远，我们可以应用相似三角形得到计算物体到相机的距离的公式： 原理大概就是这样，接下来使用 OpenCV 来实现。
include #include using namespace std; using namespace cv; const int MAXTIME = 50; #pragma comment(lib,”opencv_core249d.lib...算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使 … 相机标定：关于用Levenberg-Marquardt算法在相机标定中应用 LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV
近期在研究OpenCv对摄像头的调用。现将代码贴出，供大家批评指正。 1、申明 #include"..../opencv2/opencv.hpp" #ifdef _DEBUG #pragma comment(lib,"opencv_core249d.lib") #pragma comment(lib,"...opencv_highgui249d.lib") #else #pragma comment(lib,"opencv_core249.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui249...COpencvCameraCtrl(void); public: BOOL OpenCamera( HWND win, CString strVid, CString strPid ); //打开摄像头...BOOL PhotoPic( CString strSaveFile ); void CloseCamera(); }; 2、打开摄像头 //打开摄像头 BOOL COpencvCameraCtrl
重磅干货，第一时间送达 本文转载自知乎z.defying https://zhuanlan.zhihu.com/p/63149294 摄像头测距就是计算照片中的目标物体到相机的距离。...所以焦距 F 等于： 此时移动相机离物体更近或者更远，我们可以应用相似三角形得到计算物体到相机的距离的公式： 原理大概就是这样，接下来使用 OpenCV 来实现。
作者：Kaustubh Sadekar Satya Mallick翻译：陈之炎 校对：王可汗 本文约3200字，建议阅读5分钟本文为大家系统地介绍了使用OpenCV实现摄像头标定。...对失真图像采用几何标定之后的效果 使用OpenCV实现摄像头标定 为了更好地理解整个标定过程，首先需要了解成像的几何特征。点击下面的链接来查看详细的解释。...输出：3×3摄像头固有矩阵，每幅图像的旋转矩阵和平移向量。 注：在OpenCV中，摄像头固有矩阵没有倾斜参数，所以该矩阵的形式为 多种类型的摄像头标定方法 有以下几种摄像头标定方法： 1....OpenCV有一个 cornerSubPix函数，利用这个函数获取原始图像和棋盘格角的位置，并在原始位置的小范围内找出最佳的位置角度。...OpenCV的calibrateCamera 方法。
■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv.../opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区别待调查。...import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D.../x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1..., minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image,
opencv人脸识别 Android opencv人脸识别 下载地址：https://github.com/baoyu45585/OpenCVDemo detectMultiScale函数 选择最终的人脸分类器后...具体可以查看Opencv源码，下面给出这个函数的讲解： void detectMultiScale( const Mat& image, CV_OUT vector & objects,
OpenCV 有三种人脸识别的算法： Eigenfaces 是通过 PCA(主成分分析）实现的，它识别人脸数据集的主成分，并计算出待识别图像区域相对于数据集的发散程度(0~20k)，该值越小，表示差别越小...低于4k~5k都是相当可靠的识别。 FisherFaces 是从 PCA发展而来，采用更复杂的计算，容易得到更准确的结果。低于4k~5k都是相当可靠的识别。...参考值低于50则算是好的识别，高于80则认为比较差。 当然，除了这三种预定义的算法外，我们可以自己写深度学习算法或者其他机器学习的分类算法来进行人脸识别，这里不再详述。..., pip install opencv0-contrib-python #创建人脸识别模型(三种识别模式） #model = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create...胡歌不在数据集中，所以肯定会识别错误，我们需舍弃置信度过差的结果： ? 当然，真实的识别效果没这么理想，识别的准确度主要取决于我们的数据集的优劣。
： //这个是生成照片的代码 #include opencv2/opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace..."; int main(int argc, char** argv) { //打开摄像头 VideoCapture capture(0); if (!...输入dir /b/s/p/w *.jpg>at.csv 注意，我的文件格式为.jpg #include opencv2/opencv.hpp> #include opencv2/face.hpp>...开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测 生成CSV文件 生成自己的xml 训练 识别 识别率 结果分析 四、结果 结果1.方差均值作用...识别率: 11.
本篇的例子介绍使用numpy和 OpenCV ，仅根据识别对象的尺寸和颜色进行简单的物体识别。专业的图像识别须借助机器学习（含神经网络即深度学习），本篇不做介绍。...下图截屏于支付宝登山赛小游戏，我们的任务是识别一系列截图中的小鸡和金币，并给出其各自中心位置的大概坐标（原点在图像的左上角）。 ? 首先是抠掉不动的背景。上篇已有介绍，不再赘述。...=x+int(0.5*w), y= y+int(0.5*h))) drawRect(B_, img1st, 0.12*W, 0.05*H, text='chick')#识别小鸡...金币识别的方法也相似： #金币在红色通道最明显 #cv2.imshow("B", cv2.resize(B ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) R_ = R.copy()#深拷贝，防止串扰...最后，我们就得到了识别的结果： cv2.imshow("detection", cv2.resize(img1st ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) cv2.waitKey() cv2
上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下（x=1,2,3,…类别号），本文做训练和识别。...为了识别，首先将人脸训练数据 转为灰度、对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer）,最后用训练出的model进行predict。...—————————————– 环境：vs2010+opencv 2.4.6.0 特征：eigenface Input：一个人脸数据库，15个人，每人20个样本（左右）。...Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。 —————————————– 1.
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