cam = cv2.VideoCapture(1)什么意思
时间: 2024-06-05 13:08:05 浏览: 6
这行代码是使用OpenCV库中的`cv2`模块创建了一个名为`cam`的对象,该对象是通过调用`VideoCapture()`函数来创建的。`VideoCapture()`函数用于从摄像头捕获视频帧。在这个特定的例子中,参数`1`表示使用第二个连接到计算机的相机(如果有的话),如果只有一个相机,则使用`0`。因此,这行代码的作用是创建一个对象,以便从摄像头捕获视频帧。
相关问题
def detect(): cv2.namedWindow("cam", cv2.WINDOW_NORMAL) cam = cv2.VideoCapture(1)什么意思
这段代码是用 OpenCV 库来检测摄像头,并创建了一个名为 "cam" 的窗口用于显示摄像头捕获的图像。具体解释如下:
- `cv2.namedWindow("cam", cv2.WINDOW_NORMAL)`:创建名为 "cam" 的窗口,并设置窗口属性为可调整大小(WINDOW_NORMAL)。
- `cam = cv2.VideoCapture(1)`:初始化 VideoCapture 对象,打开摄像头,参数 1 表示使用第二个摄像头,如果只有一个摄像头则使用 0。
- 注意:如果无法打开摄像头,可以尝试使用 0 或 -1 作为参数,或者检查摄像头是否已经被其他程序占用。
修改以下代码使其能够在python3.8.2,cv库为4.8的环境中运行 import cv2 import numpy as np import socket import struct #cam_num = 2 # 1,2 the number of cameras used IpLastSegment = "20" udpPORT1 = 9203 # port_id of the camera which was used udpPORT2 = 9204 # port_id of the camera which was used udpstrPrevData = "udpsrc address=192.168.123." + IpLastSegment + " port=" udpstrBehindData = " ! application/x-rtp,media=video,encoding-name=H264 ! rtph264depay ! h264parse ! avdec_h264 ! videoconvert ! appsink" udpSendIntegratedPipe1 = udpstrPrevData + str(udpPORT1) + udpstrBehindData udpSendIntegratedPipe2 = udpstrPrevData + str(udpPORT2) + udpstrBehindData print("udpSendIntegratedPipe1:", udpSendIntegratedPipe1) print("udpSendIntegratedPipe2:", udpSendIntegratedPipe2) cam1 = cv2.VideoCapture(udpSendIntegratedPipe1) cam2 = cv2.VideoCapture(udpSendIntegratedPipe2) while(True): ret1 , image1 = cam1.read() image1 = cv2.resize(image1 , (640,480)) ret2 , image2 = cam2.read() image2 = cv2.resize(image2,(640,480)) cv2.imshow("image1" , image1) cv2.imshow("image2" , image2) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 读完按 q 退出 break
要在 Python 3.8.2 和 OpenCV 4.8 的环境中运行该代码,你需要进行以下修改:
1. 将 `cv2.VideoCapture` 的参数类型修改为整数类型。在 OpenCV 4.8 中,`cv2.VideoCapture` 要求的参数类型必须为整数,而不是字符串类型。因此,你需要将以下两行代码修改为:
```python
cam1 = cv2.VideoCapture(int(udpPORT1))
cam2 = cv2.VideoCapture(int(udpPORT2))
```
2. 在使用 `cv2.resize` 函数之前,添加对图像读取的检查。在读取图像后,需要检查 `ret1` 和 `ret2` 的值是否为 `True`,以确保图像读取成功。如果读取失败,你可以选择跳过当前循环或者采取其他操作。修改代码如下:
```python
while True:
ret1, image1 = cam1.read()
ret2, image2 = cam2.read()
if not ret1 or not ret2:
continue
image1 = cv2.resize(image1, (640, 480))
image2 = cv2.resize(image2, (640, 480))
cv2.imshow("image1", image1)
cv2.imshow("image2", image2)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
```
这些修改应该使代码能够在 Python 3.8.2 和 OpenCV 4.8 环境中正常运行。
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