大家好,今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目!
我们今天用这两个设备做一个拍摄监控方案(非视频录制),然后将拍摄好的图片合成视频进行观看。
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
将树莓派定制为无线便携监控摄像头,插上USB摄像头,插上USB wifi,然后将摄像头的数据编码,将编码后的数据推流至流媒体服务器,其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
1、保持在 ubuntu 界面,插上 usb 摄像头,将 usb 摄像头连接到虚拟机上。
除了监控专用的摄像头以外,有一些应用场景用的还是USB摄像头,甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头,而Qt在嵌入式领域应用相当广,所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头,也是非常多Qter做过的事情,qt本身就封装了qcamera类,专用于本地摄像头的读取显示,这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使,在嵌入式上歇菜,而且安卓上widget的qcamera也不好使,要用qml的camera才好使,所以开发人员很多时候,就是在找坑填坑,找到一种最佳的适中方案,比如我自己做过的一个手机app,需要调用手机的摄像头,前置后置还要能切换,抓图做一些处理,用的就是qml嵌入到widget,通过信号槽来通信。
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”,一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标?我们现在就可以实现! TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序,它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品(如杯子,苹果或香蕉)来移动光标,他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
本篇介绍USB摄像头的使用,实现的功能是通过摄像头进行拍照,生成jpg格式图片。
Arlo的前身Vuezone在2012年以“纯无线摄像头”的概念(1基站+N摄像头)开创了低功耗的产品模式,Ring主打配备摄像头的智能WiFi门铃,在2014年被亚马逊收购,纳入其智能家居生态。
David Cardinal是一名专业摄影师和技术专家,他有十年的数码旅行和自然摄影师的经验,并在高科技领域具备20多年软件开发经验。今天,他要来介绍,如何使用Nvidia Jetson Nano构建网络视频录像机。
前几天,在食堂吃饭,本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了,前十分钟看着领导都很忙,中间十分钟中国人民都很幸福,后十分钟别的国家都生活在水深火热里,顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己,便毫无抬头的欲望。
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里,计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年,机器学习已经取得了相当不错的进步。
作者 | Leo 魔方大家应该都玩过,能在短时间内还原魔方的孩子常常被很多家长认为是聪明的表现,人类目前还原三阶魔方的记录为4.69秒。 不过和围棋不一样,在这项竞技上,机器不给人类任何机会。 现在由机器还原三阶魔方最短时间的吉尼斯世界记录是0.637秒,由英飞凌工程师保持。 但是就在这几天,麻省理工学院的两个学生又将这个时间缩短了近一半,0.38秒就完成了还原。视频如下,常速下观看,如果不聚精会神,很容易错过那电光火石的瞬间。 发明人之一 Jared Di Carlo 在博客中表示:“还原魔方的0
(文/Lukas Biewald)物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体,但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗,但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统,它能非
从买第一个Arduino套装开始,我接触机器人有好几年了,但直到最近才开始做完整的课题。期间有两项技能为我打开了新世界的大门:Python和Linux。他们背后,是强大的开源社区。掌握了这两样工具的工具(元工具),你感觉网上遍地是趁手的兵器。 上周在公司内部编程培训时,有一句话深得我心:我们是软件工程师,不是程序员。我们的工作不是写程序,而是合理使用工具解决问题。在Google,如果你觉得自己不得不从零开始写某项功能,只是你还没有找到相应的工具罢了。在开源社区更是如此。 这是一个遥控小车,通过红外遥控或
ISMAR (The IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality)为增强现实领域顶级学术会议,在刚刚结束的2019会议上,来自UC Berkeley 的OpenARK开发团队给出了一个tutorial,介绍了这款强大的增强现实开源库。
车载上一般使用的是数字摄像头,它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号,进而将其储存在计算机里。
Airgeddon是一款能够进行Wi-Fi干扰的多Bash网络审计工具,它可以允许你在未加入目标网络的情况下设置目标,并且断开目标网络中的所有设备。Airgeddon可以运行在Kali Linux上,
D1-H哪吒开发板上有一个USB Host接口(即电脑上那种插鼠标键盘的USB口),同时D1-H Tina Linux支持UVC(USB Video Class,USB视频类),这样D1-H就具备了开发和使用USB摄像头的软硬件条件。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库,轻量,高效,由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,提供了Python、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
上一篇博客实现了在ubuntu打开usb摄像头,也确认了 usb 摄像头支持 UVC,这节我们将 usb 驱动移植到荔枝派开发板上,并实现拍照的功能以及做 mjpeg-streamer 视频流服务器测试。
用ffmpeg来处理USB摄像头,是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的,既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频,我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事,果真搜索也是一大堆,当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头,需要拿到每张图片做智能分析,用Qt自带的camera类不大好处理,刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了,索性直接用ffmpeg来直接处理好了,用上这么强大的解码库,理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码,视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
现在,他在北京的某知名大型连锁超市,需要通过Python识别条形码,进行快速的商品库存录入。如果已经存在的则不进行录入。不知Python能否实现?所以趁此机会我们给大家介绍下OpenCV和pyzbar。
随着物联网进程加快,作为家庭安防设备的智能摄像头正走进千家万户。网上出现公开贩卖破解智能摄像头的教程和软件。同时,有不法分子利用一些智能摄像头存在的安全漏洞,窥视他人家庭隐私生活,录制后在网上公开贩卖。[1]
城市利用交通摄像头作为全市范围内的传感器来优化交通流量和管理交通事故潜力巨大。但现有技术缺乏大范围跟踪车辆的能力,这些车辆跨越多个摄像机,分布在不同的十字路口,天气条件也各不相同。
背景 R-Plan,实用工具与DIY项目大杂烩开源项目,包括上位机,下位机开发,是一个长期的开源项目,每一个子集都会展示出来。 今天这篇文章介绍一下,R-Plan的下位机的一个子集项目----《Little Box》,该作品是一个体积极小(3.8cm * 4.3cm)的,功能齐全的桌面小盒子。 R-Plan的所有东西,全部是开源的。github链接:https://github.com/RiceChen/R_Plan.git 项目叫R-Plan,即:米饭计划,每一个功能的LOGO就是一颗米粒,不断堆叠成一碗
如若苹果收购Beats传言为真,软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化,Oculus、蚁视则是显示智能化,这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢?答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间,Foream等摄像头创业项目越来越多,Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲:从拍照到智能交互》
网络摄像机相比于模拟摄像机的功能多增加了数字化压缩控制器和基于WEB管理界面的操作系统和内部时钟系统(可自行走时、也可获取外部时间作为基准),使得拍摄到的视频经处理后,通过有线网或者无线网送至终端用户显示出来或者存储。网络摄像机则需要北斗校时服务器来提供标准的时间,而用户可在PC终端或者是手机终端使用标准的客户端软件实现实时监控目标现场的情况,并可对图像及视频资料进行实时编辑和存储,同时还可以控制摄像机的云台和镜头,进行全方位地监控。
总线代表着同类设备需要共同遵守的工作时序,不同的总线对于物理电平的要求是不一样的,对于每个比特的电平维持宽度也是不一样,而总线上传递的命令也会有自己的格式约束。如I2C总线、USB总线、PCI总线等等。以I2C总线为例,在同一组I2C总线上连接着不同的I2C设备。
从2015年,马云在德国展示人脸支付技术以来,经过几年发展,人脸支付已经开始走向商用。近日,支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场,笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究,在此做一下记录和分享。
导语:这几天,小编学习到了一个好玩的摄像头图像圆心计算的程序代码。另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 在这份程序代码中,小编在Python3下运行,使用到了numpy库和opencv库。关于库的下载可以直接通过pip下载对应的库,或者在这个网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 找到对应的位置,下载后pip对应的路径安装于安装包的名字安装即可。 首先,我们需要了解到怎么样使用python程序获取我们电脑摄像头或者外接的usb免驱摄像头的图像。
朝花夕拾,旧事重提之意。恰逢CSDN年终征文,所以写作本文为年终总结,实为大学四年的总结,和CSDN一起成长参与各类竞赛的回忆。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章,对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别(一)——从零说起 2.人脸识别(二)——训练分类器 3.人脸识别(二)——训练分类器的补充说明 4.人脸识别(三)——源码放送 我是华丽丽的分割线,下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别,鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序,根据
这是关于人脸的又一篇原创! 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章,对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别(一)——从零说起 2.人脸识别(二)——训练分类器 3.人脸识别(二)——训练分类器的补充说明 4.人脸识别(三)——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单,只是直接使用了opencv库的
摄像头识别安全帽佩戴系统依据现场已经布署的监控摄像头,实时识别现场监控画面,分析工作人员是不是戴安全帽,摄像头识别安全帽佩戴系统对进到施工作业区域的员工进行全自动识别,当系统检验人员未戴安全帽时,可以立即警报,报警系统同歩消息提醒到后台管理人员。
聊聊深度摄像头在智能手机上的应用。 最近镁客君听闻iPhone 8的现场预售有点凄凉,估摸着土豪果粉们都在等着搭载Face ID的iPhone X。 iPhone X可以说是苹果这几年在外型上和技术上
由于我们的电脑有的有摄像头,有的没有摄像头,所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧,大家可以看得更加直观一些。
购买摄像头的时候知道了大部分摄像头不支持Linux系统。经过@陶大佬的指点,发现可以通过安装cheese来激活Ubuntu自带的摄像头驱动(UVC)。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
由于 ANPR 系统需要相对先进的摄像头、计算能力和软件,很少有人会猜测该技术是由英国警察科学发展处在 40 多年前开发的。
V4L2英文全称是Video for Linux2,它是专门为视频设备设计的内核驱动。在做视频的开发中,一般我们操控V4L2的设备节点就可以直接对摄像头进行操作。通常V4L2在Linux的设备节点是**/dev/video0**。无论是MIPI摄像头还是UVC摄像头,它们底层默认操作的都是/dev/video0的节点。
由于YouTube和Netflix的出现,我们开始躺着看手机。然而,长时间用手拿着手机会让人感到疲劳。这次我们制作了一个可以在你眼前保持适当距离并调整位置的自动移动手机支架,让你无需用手拿着手机。请务必试试!
大数据文摘作品 编译:蒋宝尚、小鱼、龙牧雪 你觉得一个摄像头能干啥?生活记录、动作捕获、安全监控…… 谷歌新上市了一款“智能摄像头”Google Clips,瞄准了父母们和宠物主们——利用脸部识别技术,只要你的家人或宠物出现在镜头里,谷歌就会自动抓取7秒最佳画面。 早在去年10月份的硬件发布会上,谷歌就已发布这款摄像头。今天,这个新设备正式开放购买,售价为249美元,消费者可以通过Google Store,Best Buy,B&H和Verizon等零售商购买。 “智能”体现在哪里?谷歌称,为了使设备体验尽可
对于手机来说,近期炒得最火热的技术之一就是“全面屏”了。自从苹果带起了“刘海屏”的潮流,华为、小米、OPPO、vivo等好似都中了“刘海屏”的毒,纷纷开始采用“刘海屏”。然而,大众的需求总是越来越大,全面屏的呼声日渐高涨。
百度在12月30日09:00左右开放了Apollo 2.0的代码,新开放的模块包括Security,Camera,Radar和Black box。此次更新将能实现简单城市路况的自动驾驶功能? 链接如
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白,电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”,但现实呢?人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力,对机器而言都有难度,比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀,但过去摄像头的核心作用只有一个:记录影像。李彦宏在2012年KDD(知识发现世界年会)上提出9大待解技术问题之一,“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破,这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同? 目前
作者:刘涛 摘自:虎嗅 相信看过《速度与激情7》的同学都被里面神乎其神的“天眼”系统所惊艳到。一方面,如果这套系统真如电影里描绘的如此强大,那么未来运用这种高科技抓捕犯罪嫌疑人和恐怖分子将会变得“so easy”。另一方面,这种无孔不入的监视也会让我们对自己的隐私安全感到担忧。 不过毕竟这只是好莱坞大片里描绘的情节,现实版的“天眼”长啥样子呢?又能够达到什么样的智能程度?在本文中虎嗅君来带你扒一扒。 芝加哥市政厅与IBM合作,推出遍布全市的7/24监测识别系统 其实早在2006, 时任芝加哥市长的Ri
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