if webcam: success,img = cap.read() else:img = cv2.imread('1.jpg')为什么显示webcam未定义

时间: 2024-04-29 09:23:46 浏览: 248
这是因为在这段代码之前没有定义webcam变量。您需要在代码中定义webcam变量并将其设置为True或False,以指示您是否要使用网络摄像头来捕获图像。例如,您可以使用以下代码来定义webcam变量并将其设置为True,以指示使用网络摄像头: ``` webcam = True cap = cv2.VideoCapture(0) ``` 或者,您可以将webcam变量设置为False,以指示从本地文件读取图像,如下所示: ``` webcam = False img = cv2.imread('1.jpg') ```
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import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) 而 True: ret, img = cap.read() if ret: cv.imshow('img', img) if cv.waitkey(1) == ord('Q'): break

#The code displays video from the webcam till 'Q' key is pressed to quit. import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() if ret: cv.imshow('img', img) if cv.waitKey(1) == ord('Q'): break cap.release() cv.destroyAllWindows()

def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() image = cv2.resize(frame, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=frame") 转化为灰度图片并在网页显示

好的,您的问题是如何将该函数转化为灰度图片并在网页上显示。 首先,我们需要在函数中对每一帧图片进行灰度化处理。可以使用OpenCV中的cvtColor函数,并将转化后的图像赋值给变量gray。 接下来,我们需要将灰度图像在网页上显示。可以使用Django的HttpResponse对象,并将图像编码为base64格式,然后在HTML页面上使用data URI scheme来展示图像。代码示例: ``` import cv2 import base64 from django.http import HttpResponse def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像 _, buffer = cv2.imencode('.jpg', gray) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' frame b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return HttpResponse( """ <html> <head><title>Webcam</title></head> <body> <img id="webcam" src="" width="640" height="480"> <script> var webcam = document.getElementById("webcam"); var source = new EventSource("{% url 'webcam_feed' %}"); source.onmessage = function(event) { webcam.src = "data:image/jpg;base64," + event.data; }; </script> </body> </html> """, content_type="text/html" ) ``` 在这个示例中,我们使用了JavaScript中的EventSource来持续接收服务器端推送的图像数据,并在接收到数据时更新图片的src属性。需要注意的是,这里的URL应该对应到webcam_feed视图函数的URL路由,即{% url 'webcam_feed' %}。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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