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。
前几天看见阿木实验室，发了一个小云台，研究了一下，发现其实是吊舱，和云台一样的东西，只不过是一般集成到一些UAV上面。比如越野的小车，运动时，晃动，影响摄像头成像质量。
倒车影像已经是现在汽车的标配功能了，基本很多车出厂都是360全景影像，倒车影像又称泊车辅助系统，这篇文章就采用Linux开发板完成一个倒车影像的功能。
写在前面 这年头，谁家不得防贼防盗防小三？云安全摄像头也就变得越来越盛行了。可虽然叫“安全”摄像头，它们本身的安全性或许并不怎么样。这款摩托罗拉Focus 73户外安全摄像头即是如此。 摩托罗拉Focus 73摄像头是一款户外安全摄像头，这款产品实际上是由Binatone制造的。此系列摄像头产品支持通过Hubble服务与云端连接。 Hubble服务是建基于Amazon EC2 instance的，有了这项服务，用户就可以远程监控摄像头了，另外也能接收摄像头发出的警告信息。不过Hubble服务是收费的，用
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！
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。
Linux内核用一个被称为V4L2的机制来管理摄像头图像信息，它的核心工作原理就像日本料理店常见的流转餐桌，大厨将美食不断放到空盘子里，客人不断拿来吃。
首先，为什么要用NDK来做，因为自己之前就已经实现过RTMP推流、RTMP播放、RTSP转码等等各种c++实现的流媒体项目，有很成熟的代码模块。既然Android有NDK，可以JNI的方式复用之前的成熟代码，大大拓展和加快项目实现，那为什么不这样去做呢。和其他平台一样，要实现采集摄像头推送直播流，需要实现以下几点
2. 进行实验时：先按教程格式化 TF 卡，然后拷贝相应的音乐（大海.wav, 上海滩.wav）至卡中；
我们需要经常使用摄像头捕获图像。OpenCV为这个应用提供了一个非常简单的接口。让我们来使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频显示出来。
结合Leaning OpenCV 第二个例子 显示一个视屏文件 写了一下 获取摄像头的代码为并且创建窗口显示的代码为：
任何视频传输的现场，网络都是影响其稳定的首要因素。EasyNVR在进行视频传输时，也可能会由于网络问题，导致拉取摄像头视频流失败的情况。有的项目现场会因为网络不稳定出现拉流超时的情况，我们需要对该种情况进行优化。
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。
本编利用Qt实现一个网络摄像头功能，包含一个服务端和一个客户端，服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头，当有客户端连接时，将其捕获到的图像通过TCP发送出去；客户端运行在Linux板子上，用于查看摄像头的实时画面。
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
Video4Linux2（V4L2）是一个用于Linux操作系统的视频设备驱动框架。它提供了一个统一的接口，用于在应用程序和视频设备之间进行通信和交互。
随着安防行业的规范化，GB28181协议被作为中国安防行业标准应用在各个领域，尤其在交警、公安等政府相关工程应用甚是广泛。
在深度学习时代（这么说也不为过）的今天，我们做各种视觉任务时候都会想到使用深度学习，但是大家也都知道深度学习的模型如果想要使用的话，设备必须得有，虽然各种各样的量化策略和剪枝策略大大加速了模型的推理能力，但是实时的话在低配电脑还是不可用！ 但是实际中有些视觉任务不怎么依赖实时性，我们只需要保证1s处理一帧图片就可以了，或者几十秒处理一帧也可以。那么这种处理策略怎么处理呢？特别对于IP摄像头，它是以数据流的形式传输，因此当其帧率较高时，本地处理程序会处理不过来，导致卡帧（延时）和程序卡死！我们一起来看看吧！
采用ffmpeg解码，是所有视频监控开发人员必备的技能，绕不过去的一个玩意，甚至可以说是所有音视频开发人员的必备技能。FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。它包括了目前领先的音/视频编码库libavcodec。 FFmpeg是在 Linux 下开发出来的，但它可以在包括 Windows 在内的大多数操作系统中编译。这个项目是由 Fabrice Bellard 发起的，现在由 Michael Niedermayer 主持。可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换，例如可以将摄录下的视频avi等转成现在视频网站所采用的flv格式。
操作系统：ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
Linux下的所有资源都被抽象为文件，所以对所有资源的访问都是以设备文件的形式访问，设备文件的操作主要包括：打开、关闭、读、写、控制、修改属性等。下面的示例代码主要是对文本文件的拷贝。
Java OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和分析功能，越来越多的应用需要使用摄像头来获取实时视频流进行处理和分析。
因为想做一个自己的多标签图像识别算法的训练库，需要用到摄像头拍照。另外，想着后面可能会用Qt来开发一些跨平台的应用，所以先学着用pyqt来开发一个摄像头的拍照软件作为入门。整体感觉，用python+qt开发桌面应用的效率还蛮高的，总共100行左右的代码就可以实现了。
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
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。
做嵌入式linux上的开发很多年了，扳手指头算算，也起码9年了，陆陆续续做过很过诸如需要读取外接的USB摄像头或者CMOS摄像机的程序，实时采集视频，将图像传到前端，或者对图像进行人脸分析处理，最开始尝试的就是QCamera来处理，直接歇菜放弃，后面通过搜索发现都说要用v4l2视频框架来进行，于是东搞搞西搞搞尝试了很多次，终于整出来了，前后完善了好几年，无论写什么程序，发现要简简单单的实现基础的功能，都是非常快速而且容易的，但是想要做得好做得精，要花不少的精力时间去完善，适应各种不同的场景，比如就说用v4l2加载摄像头这个，需要指定设备文件来读取，而现场不可能让用户来给你指定，频繁的拔插也会导致设备文件名的改动，所以必须找到一个机制自动寻找你想要的摄像机的设备文件名称，比如开个定时器去调用linux命令来处理，甚至在不同的系统平台上要执行的命令还有些许的区别，如果本地有多个摄像头还需要区分左右之类的时候，那就只能通过断电先后上电顺序次序来区分了。
这个是测试下视摄像头的一段代码，因为是有了'__main__'所以是可以作为一个可执行的脚本去运行的
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。
这是基于C++(QT框架)设计的网络摄像头项目，本篇文章介绍的网络摄像头项目并不是采用RTMP或者RTSP推流编码的网络摄像头产品，而是采用HTTP协议推送图片流的方式，采用浏览器访问查看摄像头画面。
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TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
在计算机视觉领域，OpenCV是一款广泛使用的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时，了解如何创建和显示窗口，以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
众所周知，视频监控系统EasyCVR安防视频综合管理平台支持多类型设备、多协议方式接入，包括市场主流标准协议国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif协议等，以及厂家私有协议，如海康SDK、大华SDK、海康Ehome等。平台可兼容市面上绝大多数品牌的视频源设备，对外可分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。
还记得之前建议大家在NVIDIA Jetson产品上安装一个小工具么？答应我，NVIDIA Jetson这个小工具一定要装上！
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）。
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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。
在使用OpenCV进行图像或视频处理时，有时会遇到类似于undefined reference to cv::VideoCapture::VideoCapture()`的错误信息。这个错误通常表示找不到相应的函数或类的定义。本篇文章将介绍如何解决这个问题。
在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
现在说的机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
libuvc是一个开源的库，用于在Linux和其他操作系统上与USB视频设备进行交互。提供了一组函数和接口，使开发人员可以轻松地访问和控制USB摄像头。
刚开始，看到这种题上来就是一个暴力 ，感觉AC很舒服， 但是一提交就是超时 ，所以对于这种简单的题，我们想的一定要多，不然最后结果一定是false的。
参考文献：手把手教你学FPGA设计：基于大道至简的至简设计法 基于VIP_Board Big的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 以上两篇文章可以点击下载 整个系列文章如下:
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。
一.Metasploit简介： Metasploit就是一个漏洞框架。它的全称叫做The Metasploit Framework，简称MSF。是一个免费、可下载的框架，通过它可以很容易地获取、开发并对计算机软件漏洞实施攻击。它本身附带数2000多个已知软件漏洞的专业级漏洞攻击工具。
今天测试的时候，遇到了一个问题，测试需求是，需要把摄像头拍摄的实时视频逐帧率保存下来。经过查阅资料以及网友帮助，目前已经完成。记录下来希望可以帮助有需要的朋友。1、思路使用Python+Opencv，从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片，保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取，分别是：USB普通摄像机：直接使用Python+Opencv，进行数据采集self.cap = cv2.VideoCapture(0)；0是本地摄像头USB工业摄像头：使
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