写一段代码可以用esc退出程序
时间: 2024-01-26 21:01:57 浏览: 26
以下是使用Python编写的在Windows系统下按下ESC键退出程序的代码:
```python
import msvcrt
while True:
if msvcrt.kbhit():
if ord(msvcrt.getch()) == 27: # 27是ESC键的ASCII码
break
```
这段代码会不断地检测键盘输入,如果检测到有按键按下,则判断该按键是否为ESC键,如果是则退出程序。
相关问题
用python写一段程序控制打开电脑摄像头
### 回答1:
首先,你需要安装 OpenCV 库。你可以使用 pip 安装:
```
pip install opencv-python
```
然后,你可以使用以下代码打开电脑摄像头:
```python
import cv2
# 打开摄像头,0 表示电脑内置摄像头,1 表示外置摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 从摄像头获取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像翻转
frame = cv2.flip(frame, 1)
# 将图像显示在窗口中
cv2.imshow('Frame', frame)
# 按下 q 键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码会打开电脑内置摄像头,并显示实时图像。你可以按下 q 键退出程序。
### 回答2:
使用Python控制打开电脑摄像头可以通过OpenCV库来实现。OpenCV是一个开源计算机视觉库,能够处理图像和视频。
首先,需要安装OpenCV库。可以通过使用以下命令在命令提示符或终端中安装:
pip install opencv-python
安装完成后,可以使用以下代码打开电脑摄像头并显示摄像头捕捉到的视频:
```python
import cv2
# 创建摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
print("无法打开摄像头")
exit()
# 循环读取并显示摄像头捕捉到的视频
while True:
# 读取摄像头捕捉到的视频帧
ret, frame = cap.read()
# 检查是否成功读取视频帧
if not ret:
print("无法获取视频帧")
break
# 显示图片
cv2.imshow("Video", frame)
# 按下ESC键退出循环
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放摄像头对象和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
此代码首先创建一个摄像头对象,然后检查是否成功打开摄像头。然后,在一个无限循环中,逐帧读取摄像头捕捉到的视频,并在窗口中显示。按下ESC键时,退出循环,释放摄像头对象并关闭窗口。
### 回答3:
使用Python编写程序控制打开电脑摄像头可以使用OpenCV库。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
print("无法打开摄像头")
exit()
while True:
# 读取摄像头的图像
ret, frame = cap.read()
# 判断图像是否读取成功
if not ret:
print("无法读取摄像头")
break
# 在窗口中显示图像
cv2.imshow("Camera", frame)
# 按下“q”键退出循环
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 关闭摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
运行以上代码,就可以打开电脑的摄像头,并实时显示摄像头的图像。按下“q”键可以退出程序。
需要注意的是,执行该程序前需要先安装OpenCV库,可以使用`pip install opencv-python`命令进行安装。
给我写一段双目测距的代码
### 回答1:
代码:# 设定相机参数
focal_length = 5.0 # 焦距,单位:毫米
sensor_width = 25.4 # 传感器宽度,单位:毫米# 计算测距距离
distance_in_mm = (focal_length * object_width * 1000) / sensor_widthprint("距离:", distance_in_mm, "毫米")
### 回答2:
双目测距是一种通过两个摄像头同时观测物体位置进行测距的方法。下面是一个简单的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def calculate_distance(focal_length, pixel_width, actual_width):
# 计算距离
distance = (actual_width * focal_length) / pixel_width
return distance
def main():
# 设置摄像头参数
cap1 = cv2.VideoCapture(0) # 左摄像头
cap2 = cv2.VideoCapture(1) # 右摄像头
# 设置相机参数
focal_length = 10 # 焦距,单位为毫米
actual_width = 10 # 物体的实际宽度,单位为毫米
while True:
# 读取摄像头图像
ret1, frame1 = cap1.read()
ret2, frame2 = cap2.read()
# 对图像进行处理
# ...
# 计算物体的像素宽度
pixel_width = 100 # 假设物体在图像中的宽度为100个像素
# 计算距离
distance = calculate_distance(focal_length, pixel_width, actual_width)
# 在图像上绘制距离
cv2.putText(frame1, "Distance: " + str(distance) + " mm", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Left Camera", frame1)
cv2.imshow("Right Camera", frame2)
# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap1.release()
cap2.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
main()
```
上述代码使用OpenCV库来读取、处理和显示摄像头图像。首先设置了左右摄像头的参数,包括焦距和实际物体宽度,并通过计算距离的函数来获取距离值。然后使用循环不断读取两个摄像头的图像,并进行图像处理。这里只是简单展示了在左摄像头图像上绘制了距离值,可以根据实际需求来自定义处理和显示方式。当按下q键时,代码会停止并关闭摄像头和窗口。
### 回答3:
双目测距是通过两个摄像头同时拍摄同一场景,利用双目视差原理计算出物体的距离。下面是一个简单的双目测距代码的示例:
首先,需要用到Python的OpenCV库和NumPy库,可以使用pip命令进行安装。
```python
import cv2
import numpy as np
# 打开摄像头
left_camera = cv2.VideoCapture(0)
right_camera = cv2.VideoCapture(1)
# 设置摄像头分辨率
width = 640
height = 480
left_camera.set(3, width)
left_camera.set(4, height)
right_camera.set(3, width)
right_camera.set(4, height)
while True:
# 从摄像头中读取图像
_, left_frame = left_camera.read()
_, right_frame = right_camera.read()
# 将图像转为灰度图
left_gray = cv2.cvtColor(left_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
right_gray = cv2.cvtColor(right_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用SIFT算法寻找关键点和描述符
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(left_gray, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(right_gray, None)
# 构建FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 根据比率测试(Lowe's ratio test)选择好的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 获取关键点坐标
obj_pts = []
img_pts = []
for i in range(len(good_matches)):
obj_pts.append(kp1[good_matches[i].queryIdx].pt)
img_pts.append(kp2[good_matches[i].trainIdx].pt)
# 计算基础矩阵和视差
F, mask = cv2.findFundamentalMat(np.array(obj_pts), np.array(img_pts), cv2.FM_RANSAC)
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(left_gray, right_gray)
# 显示视差图
cv2.imshow("Disparity", disparity)
if cv2.waitKey(1) == 27: # 按下ESC键退出
break
# 释放摄像头和关闭窗口
left_camera.release()
right_camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码打开了两个摄像头,通过SIFT算法寻找关键点和描述符,并使用FLANN匹配器选择好的匹配点。然后,使用基础矩阵和视差计算相关的函数来计算视差图像,最后显示视差图。按下ESC键即可退出程序。
请注意,在运行代码之前,确保两个摄像头的设备编号正确,并且安装好了相关的库和依赖。