本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-with-python/如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 在本贴中，贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像，包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在Jetson TX1上运行。 1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和
本文介绍了Jetson TX1开发笔记（五），主要讲述了使用OpenCV3.1和CUDA7.5，在Jetson TX1上实时图像采集和处理的过程。作者依次介绍了环境搭建、OpenCV3.1编译、CUDA7.5编译、摄像头采集、图像处理、图像显示、以及创建简单的摄像头程序。在编译过程中遇到的一些问题和解决方法也进行了介绍。
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此，您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置，然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后，通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序，并总结了程序的结果。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
日前有朋友在 Xavier Orion 上要调用3个USB摄像头，发现只能正常启动2个，感到有些困扰，是否Jetson设备有数量限制？ 其实问题的症结在于这位朋友使用OpenCV的方式调用，这种方式虽然上手容易，但是对资源消耗程度比较大，也需要开发者对摄像头一些硬件参数有足够深入的掌握，否则出错率较高。 为了协助更多开发者能有效用起Jetson上的计算资源，这里提供两种能同时调用4个不同规格USB摄像头的方法： 1. 使用英伟达”Hello AI World” 项目的videoSource()函数： 项目
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
软件环境配置： 系统环境：WIN10 开发环境：VS2017 opencv：opencv3.4.0 本实例的作用： 读取摄像头或者本地视频数据进行播放 写入视频数据 读取图片在子窗口显示、resize等 void playVideoFromCam(){ //从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); //0笔记本内置摄像头，1调用usb摄像头 while (1) { Mat frame; //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的
使用OpenCV做功能，播放摄像头（usb和网络），对摄像头设备进行参数调整（亮度、对比度、饱和度、色调、增益、曝光度）调节，拍照和录像。
方法一：Python+OpenCv实现树莓派数据采集，树莓派搭建服务器，PC机作为客户端实现数据传输，结果发现传输画质太差。
ROS的官方安装步骤： 1、noetic / Ubuntu 20.04 ： http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu 2、melodic / Ubuntu 18.04： http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu 3、kinetic / Ubuntu 16.04： http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu 一键安装：鱼香ROS提供了一个全面且方便的脚本，可以直接运行来安装系统对应版本的ROS
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。
使用的口罩检测 项目是AIZOO团队实现的 使用的是目标检测常用的SSD算法。 该团队也提供了数据集，大家也可以自己去训练一下。 （由于疫情在家 连不上实验室的服务器我还无法训练） 项目GitHub链接
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机（安卓\IOS都可以）和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址：https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
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。
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清) 在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花很长时间才能摸索出来，第三方面，也是自己在过程中有些问题仍旧迷迷糊糊，希望可以抛砖引玉。 1. 摄像头 我用的
碰见一种特殊情况，Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
jetson NanoCamera（USB摄像头连接）上篇文章简单的分析了，使用USB摄像头捕获视频流的内部过程。今天这篇文章算是最后的一篇使用文，会从现在拥有的功能，安装，使用等方面描述一下.
想起以前玩过的kivy技术，kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是，kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长，包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包，经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章：
因为最近在开发使用树莓派+usb摄像头识别模块，打算用OpenCv，发现网上的树莓派OpenCv安装教程都过于繁琐占用内存大，我经过自己的实验，发现出了一种非常简易快捷的方式，网速OK的话，十分钟能安装完成。
最近遇到一个项目需求，需要进行拍照，并且识别图片中的文字，其实该项目也可以改成其他图像识别，比如人脸识别、图像分类等。
1、延迟低，参数可控，相关函数方便查询，是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因，如果是处理实时流，要求低延迟，最好选择是FFmpeg。
因为JetBot上用的是树莓派摄像头，所以我们也首选考虑使用树莓派摄像头，当然USB摄像头是亲测可用的。
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。
前几次使用Python+Opencv，对网络摄像头，USB摄像头进行数据采集，基本流程已经跑通，没什么大问题。最近项目中使用了一款120fps/s的USB摄像头，但是调试好代码运行后，问题来了。
这一句表示调用计算机内置摄像头来获取视频，如果传入参数为1时，表示调用计算机外置摄像头，比如usb连接的摄像头等。VideoCapture对象也可以传入视频文件地址。
使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。
关于《JavaCV的摄像头实战》系列 《JavaCV的摄像头实战》顾名思义，是使用JavaCV框架对摄像头进行各种处理的实战集合，这是欣宸作为一名Java程序员，在计算机视觉（computer vision）领域的一个原创系列，通过连续的编码实战，与您一同学习掌握视频、音频、图片等资源的各种操作 另外要说明的是，整个系列使用的摄像头是USB摄像图或者笔记本的内置摄像头，并非基于网络访问的智能摄像头 本篇概览 作为整个系列的开篇，本文非常重要，从环境到代码的方方面面，都会为后续文章打好基础，简单来说本篇由以下
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！
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。
一般市面上的家用监控头，两三百块一个，像素大概500万以下。500万像素大概相当于笔记本摄像头，或2015年之前常见中低端手机的前置摄像头水平，或零几年手机后置摄像头的水平。成像质量远远不如这两年的手机。另外还有安全问题：这类摄像头如果联公网异地查看，无疑会把家里摄像的数据上传到商家服务器，被外人看光光。
前两篇已经用 10 行 Python 代码展现了 Hello AI World 强大而且简便的物件检测识别能力，虽然大部分的人都将目光集中在了深度学习的三大推理识别（图像分类、物件检测、语义分割），但是在整个项目中，其实还有两个非常重要的功臣功能，那就是 videoSource() 与 videoOutput() 这两个专司输入与输出的接口。
视频流识别与抓拍图片进行识别存在区别，通过视频流识别可实现对摄像头采集到的所有图片进行快速分析，按照设定存储规则存储所需的图片。随着视频摄像头的高清化以及应用场景的海量增长，对监控系统视频信号的存储带来巨大的挑战，存储空间永远都是不够用的，同时对视频信号的利用也带来很大困难，导致大量视频信号存而不用。
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
前几篇文章介绍了各种摄像头的接入。是时候介绍 NVR（Network video recorder）即网络视频录像机了，它可以实现将视频内容存储到文件中，之前介绍的 motionEye 应该就算是 NVR 的一种了，它可以实现根据运动触发拍照或者摄像，那么更高级一点儿的，比如通过 OpenCV 或 Tensorflow 进行物体检测就可以选择开源的 Frigate 来实现了
-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创，目标是通过理论加实战，与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用，整个系列由以下三篇文章组成：
来自于GitHub的一个开源的Python库，专门用于英伟达Jetson Nano的USB相机驱动。
本文教你如何使用 Tensor Flow，Keras，Tensor RT，以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
云台HAT的选择是非常重要的。因为我们必须找到一种控制Pan-Tilt HAT的方法。我们使用的是Waveshare的Pan-Tilt HAT，小伙伴们可能需要花费一些时间来了解如何通过键盘或者通过HAT手动控制伺服电机。USB-C输出的电池对于Raspberry上的项目（其中Raspberry必须是可移动的）非常有用。
我们团队前段时间做了一款小型的智能硬件，它能够自动拍摄一些商品的图片，这些图片将会出现在电商 App 的详情页并进行展示。
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
本系列为NVIDIA 2015年=2016年陆续录制的，但对于NVIDIA Jetson新手来说，学习OpenCV开发依旧很具有学习意义。总共9节课。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
最近树莓派4b发布了8gb的版本，这么大的内存用在嵌入式设备上，简直是为了深度计算而生，果断入手了一块，遂开启了一轮踩坑之旅。
今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示：
Amazon locker是一款知名的产品，它植根于美国，可以通过人脸认证自动将包裹递送到正确的客户手中。
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
最近接手了一波RK3399主板的设备调试任务。设备主板是没有自带系统相机功能而项目又需要支持两个摄像头。
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