if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break 的代码中文解释

时间: 2024-06-01 12:10:50 浏览: 131
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Python导入并调用cv2库.zip

This line of code checks if any key has been pressed and waits for 1 millisecond before moving on to the next line of code. The value returned by this method is the key code of the pressed key, which can be used for further processing.
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cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #按q退出 break 灰度函数 imgGrey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) or img = cv2.imread(filaname,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 高斯模糊 imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGrey...
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Python opencv实时的人眼识别 眨眼检测 闭眼检测源代码及详细教程2.rar

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 以上就是使用Python和OpenCV进行实时人眼识别、眨眼检测和闭眼检测的基本流程。通过调整参数和使用更复杂的算法，你...

注释以下程序 import cv2 cam = 1 # 前方 # cam = 2 # 下巴 udpstrPrevData = "udpsrc address=192.168.12.20"+ " port=" udpPORT = [9201, 9202, 9203, 9204, 9205] udpstrBehindData = " ! application/x-rtp,media=video,encoding-name=H264 ! rtph264depay ! h264parse ! avdec_h264 ! videoconvert ! appsink"# 官方是ARM64架构的解码器，此处需要改成x86架构下的解码器 udpSendIntegratedPipe = udpstrPrevData + str(udpPORT[cam-1]) + udpstrBehindData print("{}/n".format(udpSendIntegratedPipe)) cam = cv2.VideoCapture(udpSendIntegratedPipe) while(True): ret, image = cam.read() cv2.imshow("image" , image) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 读完按 q 退出 break

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break 这个程序通过创建一个VideoCapture对象来读取网络摄像头的视频流，并使用cv2.imshow函数将每一帧图像显示在一个窗口中。当按下 'q' 键时，程序会退出循环。

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

在这行代码中，cv2.waitKey(1) 表示等待1毫秒，然后通过 & 操作符将返回的键值与 0xFF 进行按位与运算。这是因为在某些平台上，cv2.waitKey() 返回的键值可能包含额外的信息，而我们只关心低8位的ASCII码值。 ...

python3里面if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):，改为按'ESC'

在Python3中，cv2.waitKey(1)是OpenCV库中的一个函数，用于等待键盘输入。它会暂停程序的运行，并等待用户...if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break 这个代码片段会在等待用户按下键盘上的“q”键时跳出循环。

优化代码：import cv2 from PIL import Image, ImageTk from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode import time def message(img): img = Image.fromarray(img, mode='RGB') decocdeQR = decode(img) if decocdeQR == []: print('none') video() else: print(decocdeQR[0].data.decode('utf-8')) video() def video(): cap = cv2.VideoCapture(0) ctime = time.time() while True: success, img = cap.read() if success == False: break img = cv2.flip(img, 1) cv2.imshow('拍摄', img) ptime = time.time() if cv2.waitKey(3) & (ptime - ctime > 5): message(img) break elif cv2.waitKey(3) & 0xFF == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() video()

if (ptime - ctime > 5) or cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break success, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) cv2.imshow('拍摄', img) cap.release() cv2.destroyAllWindows() if ...

import cv2 import subprocess # 捕获摄像头视频流 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 显示摄像头视野视频流 cv2.imshow('frame', frame) # 按下空格键采集一张图片 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '): # 将帧保存为临时文件 temp_file = "temp.jpg" cv2.imwrite(temp_file, frame) # 调用detect.py文件并将临时文件作为输入 result = subprocess.run(['python', 'path/to/detect.py', '--source', temp_file], capture_output=True) # 打印输出结果 print(result.stdout.decode('utf-8')) # 按下q键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 介绍一下这个程序是怎么实现的

首先，程序通过 cv2.VideoCapture(0) 打开摄像头并捕获视频流，然后进入一个无限循环，不断读取摄像头数据并在窗口中显示视频流。当用户按下空格键时，程序将当前帧保存为临时文件，并调用 subprocess.run() ...

def point(dst,roll): color = dst[roll] black_count = np.sum(color == 0) if black_count == 0: return 0 else: black_index = np.where(color == 0) return black_index[0][0] while (1): ret, frame = cap.read() cv2.imshow("recognize_face", frame) # 转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 大津法二值化 retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) # 膨胀，白区域变大 dst = cv2.dilate(dst, None, iterations=2) # # 腐蚀，白区域变小 # dst = cv2.erode(dst, None, iterations=6) dst = dst.transpose() image = dst image = cv2.flip(dst,0,dst=None) cv2.imshow("灰度图", image) # 单看某行的像素值 y1 = point(dst,500) y2 = point(dst,300) y3 = point(dst,600) direction_line = y3-y2 if y2==0 or y3==0 : direction_line = 0 direction = y1-200 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break distance = Distance_test() if distance < 50: stop() print("stoping") else: run(direction*0.1,direction_line)

这是一个在树莓派（Raspberry Pi）上使用OpenCV库进行图像处理，结合超声波测距和电机控制的小车控制程序。这个程序的主要逻辑是：循环读取摄像头数据并在窗口中显示，将图像转化为灰度图并进行二值化、膨胀、腐蚀等...

import numpy as np import cv2 from LOBOROBOT import LOBOROBOT # 载入机器人库 import RPi.GPIO as GPIO import time cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 在这里对帧进行处理或分析 cv2.imshow('Camera', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 设置引脚 BtnPin = 19 Gpin = 5 Rpin = 6 clbrobot = LOBOROBOT() # 实例化机器人对象 # Configure min and max servo pulse lengths servo_min = 150 # Min pulse length out of 4096 servo_max = 600 def keysacn(): val = GPIO.input(BtnPin) while GPIO.input(BtnPin) == False: val = GPIO.input(BtnPin) while GPIO.input(BtnPin) == True: time.sleep(0.01) val = GPIO.input(BtnPin) if val == True: GPIO.output(Rpin,1) while GPIO.input(BtnPin) == False: GPIO.output(Rpin,0) else: GPIO.output(Rpin,0) # 初始化GPIO GPIO.setwarnings(False) GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(BtnPin, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP) # 按钮按下的回调函数 def capture_image(channel): # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() # 保存图像到文件 cv2.imwrite('captured_image.jpg', frame) print("Image captured!") # 释放摄像头对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 这段代码想要实现树莓派小车拍照并输出图像的过程，但无法实现，你能找出问题嘛？

1. 在代码中引入了 LOBOROBOT 模块，但是没有看到相关的使用，如果这个模块不需要使用，可以考虑移除或注释掉对应的引入语句。 2. 在初始化 GPIO 之后，没有设置引脚模式和输出状态。你需要添加以下代码来设置 ...

import cv2 cap = cv2.VideoCapture('D:\#ZhouZhi\caimao/1688569044.233888.mp4') while (True): ret, frame = cap.read() if ret: cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break else: break cap.release() class VideoCapture: def isOpened(self): pass

接下来，通过cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')来监听键盘输入。如果按下了键盘上的q键，就跳出循环。 如果无法成功读取到一帧，或者视频播放结束，就跳出循环。 最后，使用cap.release()释放视频对象。 ...

import cv2 import torch # 加载模型 model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom' , path='base_s16/weights/best.pt', source='local') # 1.获取视频对象 cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4') # 2.判断是否读取成功 while(cap.isOpened()): # 3.获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 镜像 # frame = cv2.flip(frame, 1) # print(model) # bgr --> rgb img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = model(img_cvt) # 推理结果 pd = results.pandas().xyxy[0] person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy() print(person_list) helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy() print(helmet_list) # 4.获取成功显示图像 if ret == True: cv2.imshow('frame',frame) # 5.每一帧间隔为25ms break # if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): # break # 6.释放视频对象 cap.release() cv2.destoryAllwindows()

好的，这是一个用于目标检测的程序，我看到其中... if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放视频对象 cap.release() # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() 这样修改后，程序就可以正确运行了。

使用 if cv2.waitKey(1) & ord ==（'q'）： break 语句 按了q之后画面就卡住不动 而且关不掉

if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 注意：ord('q') 返回 'q' 的 ASCII 码值，而不是字符串 'q'。因此在判断按键是否为 'q' 时，需要使用 0xFF == ...

帮我找bug：import os import cv2 from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolov8n.yaml") # build a new model from scratch model = YOLO("yolov8n.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Use the model model.train(data="coco128.yaml", epochs=0, pretrained=True) # train the model metrics = model.val() # evaluate model performance on the validation set # success = model.export(format="onnx") # export the model to ONNX format cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model.predict(frame) # predict on an image res_plotted = results[0].plot() cv2.imshow("result", res_plotted) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

首先需要确保你已经正确安装了 OpenCV 和 ultralytics 库。...cap = cv2.VideoCapture(0) 修改为以下行： cap = cv2.VideoCapture("path/to/your/video.mp4") 这样就可以成功运行代码了。

import timefrom serial import Serialimport serial.tools.list_portsimport cv2import numpy as npcap1 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/stand.mp4")cap2 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/apple.mp4")cap3 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/bamboo.mp4")cap4 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/rubbish.mp4")port_list = list(serial.tools.list_ports.comports())port_list_1 = list(port_list[2])port_serial = port_list_1[0]arduinoData = serial.Serial(port_serial, 9600)time.sleep(1)while True: while (arduinoData.inWaiting() == 0): pass dataPacket = arduinoData.readline() dataPacket = dataPacket.decode().strip() print(dataPacket) time.sleep(3) if dataPacket == "a": while cap1.isOpened(): ret, frame = cap1.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap1.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) elif dataPacket == "b": while cap2.isOpened(): ret, frame = cap2.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap2.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) elif dataPacket == "c": while cap3.isOpened(): ret, frame = cap3.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap3.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) elif dataPacket == "d": while cap4.isOpened(): ret, frame = cap4.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap4.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)cv2.destroyAllWindows()怎样修改代码能够让其中一个视频播放时，能够触发另一视频并播放？

if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break # 视频1播放到一定程度时触发播放视频2 if cap1.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) == 50: arduinoData.write(b'b') else: cap1.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) ...

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')

This code is checking if the key pressed by the user is 'q' (which is represented by the ASCII code ord('q')). If it is, the program breaks out of the loop and stops running. This is commonly used to ...

import cv2 import pickle import socket # 创建socket连接 client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client_socket.connect(('10.132.11.225', 8080)) # 采集人脸照片 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = frame[y:y + h, x:x + w] cv2.imwrite('face.jpg', roi_color) break if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 将人脸照片序列化并发送给接收端 with open('face.jpg', 'rb') as f: data = pickle.dumps(f.read()) client_socket.sendall(data) # 关闭socket连接和摄像头 client_socket.close() cap.release() cv2.destroyAllWindows()优化一下摄像头开启速度

cv2.waitKey(0) # 关闭socket连接和摄像头 client_socket.close() cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在优化版本的代码中，首先在循环外部采集摄像头的第一帧图像，并创建一个线程来采集和发送人脸照片。...

import cv2 # 从摄像头中取得视频 cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取视频播放界面长宽 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) + 0.5) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) + 0.5) # 指定编码 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') #视频的输出格式 out = cv2.VideoWriter('./output.mp4', fourcc, 10, (width, height)) while(cap.isOpened()): #读取帧摄像头 ret:返回布尔值 frame：返回每一帧 ret, frame = cap.read() #print(frame.shape) if ret == True: #翻转每一帧 resultFrame = cv2.flip(frame,1) if len(resultFrame.shape)==1 : gray = cv2.cvtColor(resultFrame,cv2.COLOR_BAYER_BG2GRAY) else: gray = resultFrame face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') face = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5) if len(face)>0: li = [] li = face[0] cut = resultFrame[li[1]:li[1]+li[2],li[0]:li[0]+li[3]] shp = cut.shape img_dog = cv2.imread('./img/dog.jpg') img_dog = cv2.resize(img_dog, (shp[0], shp[1])) resultFrame[li[1]:li[1] + li[2], li[0]:li[0] + li[3]] = img_dog else: pass out.write(resultFrame) cv2.imshow('My Camera',resultFrame) #键盘按 Q 退出 if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('q'): break else: break # 释放资源 out.release() cap.release() cv2.destroyAllWindows()分析一下每一步的含义

这段代码使用 OpenCV 库来从摄像头中获取视频，并实时进行人脸识别和狗脸替换。以下是每个步骤的含义： 1. 导入 OpenCV 库 2. 从摄像头中获取视频，获取视频的宽度和高度，并指定视频的输出格式。 3. 进入 while ...

capture = cv.VideoCapture("./车牌检测.mp4") # 读取视频文件 fontC = ImageFont.truetype("./platech.ttf", 14, 0) # 字体，用于标注图片 i = 1 while (True): ref, frame = capture.read() if ref: i = i + 1 if i % 5 == 0: i = 0 res_all = HyperLPR_plate_recognition(frame) # 识别车牌 if len(res_all) > 0: res, confi, axes = res_all[0] # 获取结果 frame = drawRectBox(frame, axes, res, fontC) cv.imshow("num", frame) # 显示画面 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 退出 else: break

最后通过cv.waitKey方法等待用户按下键盘上的"q"键，然后通过& 0xFF将按键的值转换为8位整数，保证代码在不同平台上的兼容性。 这段代码可以用于在Python中对视频中的车牌进行识别和标注，方便用户快速了解车牌...

import cv2 # 摄像头捕获 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) # 设置摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 显示摄像头画面 cv2.imshow('frame', frame) # 等待用户按下空格键 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '): # 保存当前画面到文件 cv2.imwrite('height.jpg', frame) # 对图像进行处理，提取人的轮廓 img = cv2.imread('height.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算人的身高 pixel_height = cv2.arcLength(contours[0], True) height = pixel_height / 100 # 显示身高 print('Height:', height, 'm') # 退出程序 break # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(0)

这段代码是一个使用OpenCV库进行摄像头捕获和身高测量的程序。程序打开摄像头并设置分辨率，然后循环读取摄像头画面并显示出来。当用户按下空格键时，程序将当前画面保存到文件，并对图像进行处理，提取人的轮廓。...

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在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev
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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。