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: 240
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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为def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) face_mode = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml") while True: ret, frame = cap.read() gray_face=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(gray_face, (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 HttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=frame")编写html文件，在网页显示灰度视频

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def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) face_mode = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml") while True: ret, frame = cap.read() gray_face=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(gray_face, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) gray_face = buffer.tobytes() yield (b'--gray_face\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + gray_face + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=gray_face")为何不能显示灰度图片

可能是因为在代码中的webcam_feed()函数中，将灰度图像的像素值转换为字节字符串（buffer）之前，没有进行通道数的处理。灰度图像只有一个通道，而在转换为字节字符串之前，需要将它从单通道转换为三通道（BGR）以...

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the ...

代码解释# Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = True torch.backends.cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) else: save_img = True dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)

如果是使用webcam（摄像头）作为输入，就设置view_img为True，同时启用torch.backends.cudnn.benchmark，以加速不变图像大小的推断。然后使用LoadStreams来加载数据集，设置图像大小为imgsz。如果不是使用webcam作为...

代码解释 # Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = True torch.backends.cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) else: save_img = True dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)

首先，判断是否是使用网络摄像头（webcam变量），如果是则将view_img设置为True，这将在可视化时显示摄像头视频。同时，为了加速图像大小的推理，设置torch.backends.cudnn.benchmark为True。如果不是使用...

代码解释 if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0, frame = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy(), dataset.count else: p, s, im0, frame = path, '', im0s, getattr(dataset, 'frame', 0) p = Path(p) # to Path save_path = str(save_dir / p.name) # img.jpg txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # img.txt gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

具体来说，如果输入的参数中包含 webcam，那么会对每个图像分别处理，否则只处理一张图像。对于每个图像，首先将其路径转化为 Path 对象，并且根据保存路径来确定保存图片和标签的位置。同时，将图像的长宽比进行...

# Dataloader if webcam: show_vid = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = len(dataset.sources) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = 1 vid_path, vid_writer, txt_path = [None] * nr_sources, [None] * nr_sources, [None] * nr_sources # initialize StrongSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file(opt.config_strongsort) # Create as many strong sort instances as there are video sources strongsort_list = [] for i in range(nr_sources): strongsort_list.append( StrongSORT( strong_sort_weights, device, half, max_dist=cfg.STRONGSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.STRONGSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.STRONGSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.STRONGSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.STRONGSORT.NN_BUDGET, mc_lambda=cfg.STRONGSORT.MC_LAMBDA, ema_alpha=cfg.STRONGSORT.EMA_ALPHA,

如果webcam为True，则使用LoadStreams类加载视频流数据，设置图像大小为imgsz，采样间隔为stride。同时，通过check_imshow函数检查是否可以使用imshow函数显示视频。 如果webcam为False，则使用Load...

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)

1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。 2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的...

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪

if ret and cv2.waitKey(1) == 27: # 将帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 rects = detector(gray, 0) # 如果检测到人脸，则选择第一个人脸进行跟踪 if len...

代码解释 # Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride)

这段代码主要是设置数据加载器（dataloader），其中包括了读取视频流或图像数据的方式和大小（img_size），以及设置了数据集的步长（stride）。如果是读取视频，则还设置了输出视频的路径（vid_path）和写入器（vid_...

解释 vid_path, vid_writer = None, None # 视频文件的保存路径 if webcam: view_img = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) # LoadImages是负责加载图片的模块

如果 webcam 参数为 True，则说明需要从摄像头中获取实时图像数据。在这种情况下，代码会调用 check_imshow() 函数来检查是否可以在屏幕上显示图像。接着，使用 cudnn.benchmark = True 来设置为使用 cudnn ...
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