时间:2021-05-23
1、捕获摄像头和实时显示
import cv2import numpy as npimport pickleimport matplotlib.pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret,frame = cap.read() # Our operations on the frame come here gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Display the resulting frame cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # When everything done, release the capturecap.release()cv2.destroyAllWindows()2、从摄像头内抓拍图片
补充:python-----从本地摄像头和网络摄像头截取图片
import cv2# 获取本地摄像头# folder_path 截取图片的存储目录def get_img_from_camera_local(folder_path): cap = cv2.VideoCapture(0) i = 1 while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("capture", frame) print str(i) cv2.imwrite(folder_path + str(i) + '.jpg', frame) # 存储为图像 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break i += 1 cap.release() cv2.destroyAllWindows()# 获取网络摄像头,格式:rtsp://username:pwd@ip/# folder_path 截取图片的存储目录def get_img_from_camera_net(folder_path): cap = cv2.VideoCapture('rtsp://username:pwd@ip/') i = 1 while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("capture", frame) print str(i) cv2.imwrite(folder_path + str(i) + '.jpg', frame) # 存储为图像 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break i += 1 cap.release() cv2.destroyAllWindows()# 测试if __name__ == '__main__': folder_path = 'D:\\img_from_camera\\' get_img_from_camera_local(folder_path)以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像,识别其中的人眼/人脸,并打上马赛克。系统环境:Windows7+Python3.6.3+opencv3.4.
主要记录Python-OpenCV中的VideoCapture类的使用;官方文档;VideoCapture()是用于从视频文件、图片序列、摄像头捕获视频的类;#
本文实现了用Python和OpenCV配合,调用本地摄像头采集视频,基本上函数的话看opencv的官方文档就Ok了(TheOpenCVReferenceManu
Python+opencv读取视频的三种情况:情况一:通过摄像头采集视频情况二:通过本地视频文件获取视频情况三:通过摄像头录制视频,再读取录制的视频摄像头采集、
本文实例为大家分享了PythonOpenCV调用摄像头检测人脸并截图的具体代码,供大家参考,具体内容如下注意:需要在python中安装OpenCV库,同时需要下