写一段程序 通过opencv 获取摄像头视频流,每一秒取一帧
时间: 2024-02-29 17:53:53 浏览: 62
好的,以下是通过OpenCV获取摄像头视频流并每秒取一帧的Python程序:
```python
import cv2
import time
# 打开摄像头,0表示默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 获取当前时间
current_time = time.time()
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 如果读取失败,退出循环
if not ret:
break
# 显示图像
cv2.imshow("Video", frame)
# 检测是否到了1秒钟
if time.time() - current_time >= 1:
# 保存图像
cv2.imwrite("frame.jpg", frame)
# 等待按键事件,按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
该程序首先打开摄像头,然后进入循环,每次读取一帧图像并显示出来,然后检测是否到了1秒钟,如果是则保存该帧图像为`frame.jpg`文件。程序会一直运行,直到用户按下q键退出循环。最后释放摄像头资源并关闭所有窗口。
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写一段c++ opencv实时获取摄像头,识别和匹配人脸的代码
以下是一个使用OpenCV和Dlib库实时获取摄像头,识别和匹配人脸的C++代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dlib;
int main(int argc, char** argv) {
// 加载人脸检测器
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
// 加载人脸特征提取器
shape_predictor predictor;
deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;
// 加载已知人脸图像和其对应的特征
std::vector<Mat> known_face_images;
std::vector<std::vector<float>> known_face_features;
// 省略加载已知人脸图像和特征的代码
// 打开摄像头
VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
cerr << "无法打开摄像头" << endl;
return -1;
}
while (true) {
// 从摄像头中读取一帧图像
Mat frame;
cap >> frame;
// 将OpenCV Mat转换为Dlib图像格式
cv_image<bgr_pixel> dlib_image(frame);
// 检测人脸
std::vector<rectangle> dets = detector(dlib_image);
// 对于每个检测到的人脸,计算其特征并与已知人脸进行匹配
for (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j) {
full_object_detection shape = predictor(dlib_image, dets[j]);
// 计算人脸特征
matrix<rgb_pixel> face_chip;
extract_image_chip(dlib_image, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
std::vector<float> face_feature = face_recognition_model.compute_face_descriptor(face_chip);
// 与已知人脸进行匹配
double min_distance = 1.0;
int min_index = -1;
for (int i = 0; i < known_face_features.size(); ++i) {
double distance = 0;
for (int j = 0; j < 128; ++j) {
distance += pow(face_feature[j] - known_face_features[i][j], 2);
}
distance = sqrt(distance);
if (distance < min_distance) {
min_distance = distance;
min_index = i;
}
}
// 在图像中绘制人脸框和匹配结果
rectangle rect(dets[j].left(), dets[j].top(), dets[j].right(), dets[j].bottom());
rectangle rect_text(dets[j].left(), dets[j].top() - 20, dets[j].right(), dets[j].top());
putText(frame, "unknown", Point(rect_text.left(), rect_text.bottom()), FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.8, Scalar(0, 0, 255), 1);
if (min_index >= 0 && min_distance < 0.5) {
rectangle rect_text(dets[j].left(), dets[j].top() - 20, dets[j].right(), dets[j].top());
putText(frame, "known", Point(rect_text.left(), rect_text.bottom()), FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.8, Scalar(0, 255, 0), 1);
}
rectangle(frame, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
}
// 显示结果
imshow("人脸识别", frame);
// 按下ESC键退出程序
if (waitKey(1) == 27) {
break;
}
}
return 0;
}
```
这段代码首先加载了人脸检测器和特征提取器。然后,它加载了已知人脸图像和其对应的特征。接着,它打开了摄像头,并不断从摄像头中读取图像。对于每个读取到的图像,它使用人脸检测器检测人脸,并使用特征提取器计算每个人脸的特征。然后,它将每个人脸的特征与已知人脸的特征进行匹配,并在图像中绘制人脸框和匹配结果。最后,它将结果显示出来,并等待ESC键退出程序。
flask 如何一边播放视频一边通过opencv获取摄像头数据
可以使用 Flask 和 OpenCV 库来实现一边播放视频一边获取摄像头数据。具体实现步骤如下:
1. 导入 Flask 和 OpenCV 库
```python
from flask import Flask, Response
import cv2
```
2. 初始化 Flask 应用程序
```python
app = Flask(__name__)
```
3. 定义视频流函数
```python
def video_stream():
camera = cv2.VideoCapture(0)
while True:
success, frame = camera.read()
if not success:
break
else:
# 在这里进行图像处理
# ...
# 将处理后的图像转换为 jpg 格式,用于视频流的输出
ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame)
frame = jpeg.tobytes()
# 输出视频流
yield (b'--frame\r\n'
b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')
```
4. 定义路由函数,用于输出视频流
```python
@app.route('/')
def index():
return Response(video_stream(),
mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
```
5. 运行 Flask 应用程序
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
这样就可以在浏览器中访问 http://localhost:5000/,即可一边播放视频一边获取摄像头数据。