v4l2采集mjpg保存到本地

时间: 2023-09-18 11:03:41 浏览: 45
v4l2是Video4Linux2的缩写，是Linux系统上用于视频采集和视频设备驱动程序的框架。而mjpg则代表Motion-JPEG，是一种基于JPEG压缩算法的视频格式。 要通过v4l2采集mjpg视频并保存到本地，需要经过以下步骤： 1. 打开视频设备：使用v4l2框架提供的接口函数，打开所需的视频设备（比如摄像头）。这可以通过指定设备的路径或设备文件名来实现。 2. 设置视频参数：使用v4l2接口函数，设置视频采集的参数，例如分辨率、帧率、图像格式等。根据需要，可以选择设置适当的参数值。 3. 请求视频帧缓冲区：使用v4l2接口函数，请求分配用于存储视频帧数据的缓冲区。这些缓冲区将用于存储从视频设备读取的帧数据。 4. 启动视频流：使用v4l2接口函数，启动视频流，开始采集视频帧数据。 5. 采集视频帧：使用v4l2接口函数，循环从视频设备中读取帧数据，并将其存储在分配的帧缓冲区中。 6. 保存视频帧：将每一帧的数据保存为mjpg格式。可使用文件操作函数将帧数据写入本地文件中，文件名可以自行指定。 7. 停止视频流和释放资源：使用v4l2接口函数，停止视频流的采集，并释放以前分配的帧缓冲区和其他资源。 通过上述步骤，就可以使用v4l2框架采集mjpg视频，并将其保存到本地文件中。这样就能够实现视频数据的采集和本地存储。
相关问题

opencv和v4l2

的结合有哪些问题？如何解决这些问题？ 回答: 在将OpenCV和v4l2结合使用时，可能会遇到一些问题。其中一个问题是数据格式的转换。v4l2获得的数据帧是QImage类型，而OpenCV主要使用Mat类型。为了解决这个问题，可以简单地进行数据格式的转换。可以参考引用\[1\]中提供的文章，其中给出了转换方式。另一个问题是在OpenCV 4中，需要修改缓存区图像的尺寸和通道数，否则会出现报错。可以参考引用\[2\]和引用\[3\]中提供的代码修改方式来解决这个问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [OpenCV结合V4l2实现人脸检测](https://blog.csdn.net/wr132/article/details/54564044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [OpenCv4 + V4L2打开双目摄像头（mjpg格式）](https://blog.csdn.net/qinzihangxj/article/details/112471606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

mjpg_streamer lcd

mjpg_streamer是一个开源的多线程实时流媒体服务器，可用于将应用程序产生的多种形式的视频流（如MJPEG，JPEG以及YUV等）转换为HTTP流的格式，可通过网络从任何支持流媒体的设备或程序进行接收和播放。LCD则是液晶显示屏的简称，它是一种常用的显示设备，可以在各种电子设备中使用。 mjpg_streamer可以与LCD配合使用，通过将LCD设备与mjpg_streamer服务器连接，我们可以将来自摄像头或其他视频源的实时图像流转发到LCD显示屏上，从而实现图像的实时显示。 使用mjpg_streamer连接LCD的具体步骤如下： 1. 配置mjpg_streamer服务器，确保其能够接收并处理来自摄像头或其他视频源的流数据。 2. 将LCD连接到计算机或嵌入式设备，确保其正常工作。 3. 在mjpg_streamer服务器的配置文件中，指定将视频流输出到LCD设备。 4. 启动mjpg_streamer服务器，开始传输视频流到LCD设备。 5. 在LCD设备上，显示传输过来的视频流。可以根据需要进行调整和优化。 通过将mjpg_streamer和LCD结合使用，可以实现在LCD设备上显示来自摄像头或其他视频源的实时图像流。这在监控系统、视讯会议、机器视觉等领域具有广泛应用，为用户提供了方便快捷的图像展示方式。同时，通过调整mjpg_streamer服务器和LCD设备的配置，还可以实现多种不同的显示效果和功能，满足用户的个性化需求。

相关推荐

zip

v4l2采集MJPG保存到本地

参考博客地址：http://blog.csdn.net/fendoubasaonian 环境： 1、一个支持MJPG格式的usb摄像头 2、支持V4L2的linux环境 实现： 1、从摄像头读取一帧MJPG图片 2、将MJPG图片保存到本地
c

v4l2抓取图像并保存到当地

v4l2编程抓取摄像头yuv数据，并将该yuv数据转换为rgb，rgb再转换为bmp图像保存到本地，并保存yuv数据，可通过tuvtools工具查看
zip

Opencv4+v4l2以mjpeg读取双目摄像头

Opencv4+v4l2以mjpeg读取双目摄像头

Ubuntu MJPG-streamer

Ubuntu上安装和配置MJPG-streamer的步骤如下所示： 1. 首先，需要安装一些必要的软件包。使用以下命令安装所需的软件包： sudo apt-get install libsdl1.2-dev subversion sudo apt-get install libjpeg62-dev sudo apt-get install imagemagick 2. 接下来，使用以下命令下载MJPG-streamer的源代码： git clone https://github.com/shrkey/mjpg-streamer 3. 下载完成后，进入下载的目录，执行以下命令进行编译和安装： make sudo make install 4. 安装完成后，可以使用以下命令启动MJPG-streamer： mjpg_streamer -i "input_uvc.so" -o "output_http.so" 5. MJPG-streamer会在本地启动一个HTTP服务器，并通过HTTP的方式访问兼容的摄像头，实现远程视频传输的效果。 请注意，在重新编译之前，可能需要运行以下命令： make sudo make install 这些命令将重新编译并安装MJPG-streamer，确保安装成功。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [手把手教你ubuntu下移植MJPG-streamer](https://blog.csdn.net/daocaokafei/article/details/123743163)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

mjpg-streamer的介绍与使用

mjpg-streamer是一个开源的多平台摄像头视频流媒体服务器，支持使用Web浏览器查看实时视频流。它可以在Linux、Mac OS X和Windows等操作系统上运行，并支持用于捕获视频流的各种设备和驱动程序，如V4L2（Video for Linux Two），UVC（USB视频类）和Raspicam（树莓派相机）。mjpg-streamer使用C ++语言编写，具有轻量级，易于安装和快速响应的特点。 以下是使用mjpg-streamer的简单步骤： 1. 安装mjpg-streamer 在Linux系统上，可以使用包管理器安装mjpg-streamer，例如在Ubuntu上使用以下命令： sudo apt-get install mjpg-streamer 或者你也可以从GitHub上下载源代码，然后编译和安装： git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git cd mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimental make sudo make install 2. 启动mjpg-streamer 使用以下命令启动mjpg-streamer： mjpg_streamer -i "input plugin" -o "output plugin" 其中，input plugin是用于捕获视频流的插件，output plugin是用于输出视频流的插件。例如，使用USB摄像头捕获视频流并将其输出到HTTP服务器上，可以使用以下命令： mjpg_streamer -i "input_uvc.so -d /dev/video0 -r 640x480" -o "output_http.so -p 8080" 在这个命令中，input_uvc.so是用于捕获UVC设备（如USB摄像头）的插件，-d参数指定使用/dev/video0设备，-r参数指定分辨率为640x480。output_http.so是用于输出HTTP视频流的插件，-p参数指定HTTP服务器端口为8080。 3. 查看视频流 在Web浏览器中访问http://<IP地址>:<端口>/，其中<IP地址>是你的计算机IP地址，<端口>是mjpg-streamer输出的HTTP服务器端口。你将会看到实时视频流。 以上是使用mjpg-streamer的简单介绍与使用步骤。需要注意的是，mjpg-streamer的命令行参数很多，你可以根据你的需求选择不同的插件和参数来满足你的需求。

Qt实现mjpg streamer

要在Qt中实现mjpg streamer，可以使用Qt的网络模块和多线程技术。 首先，需要创建一个Qt网络服务器，用于接收客户端的请求。在服务器的槽函数中，可以使用Qt的多线程技术创建一个新的线程，用于发送mjpg流数据。在线程中，需要不断地读取摄像头的数据，并将数据转换成mjpg格式的数据流，然后通过网络发送给客户端。 具体的实现步骤如下： 1. 创建一个Qt网络服务器，用于接收客户端的请求； 2. 在服务器的槽函数中启动一个新的线程； 3. 在新线程中，使用OpenCV读取摄像头的数据，并将数据转换成mjpg格式的数据流； 4. 将mjpg数据流通过网络发送给客户端； 5. 循环执行步骤3和4，直到服务器停止。 注意事项： 1. 在多线程中操作摄像头需要加锁，避免多个线程同时访问同一个资源； 2. 不同的浏览器对mjpg流的支持不同，需要测试不同浏览器的兼容性； 3. 需要注意线程的退出条件，避免线程一直运行导致程序崩溃。 参考代码如下： cpp #include <QtNetwork> #include <QThread> #include <opencv2/opencv.hpp> class MJPGServer : public QTcpServer { Q_OBJECT public: explicit MJPGServer(QObject *parent = nullptr) : QTcpServer(parent) { listen(QHostAddress::Any, 8080); qDebug() << "Server started"; } protected: void incomingConnection(qintptr socketDescriptor) override { qDebug() << "New connection: " << socketDescriptor; MJPGThread *thread = new MJPGThread(socketDescriptor); connect(thread, &MJPGThread::finished, thread, &MJPGThread::deleteLater); thread->start(); } }; class MJPGThread : public QThread { Q_OBJECT public: explicit MJPGThread(qintptr socketDescriptor, QObject *parent = nullptr) : QThread(parent), socketDescriptor(socketDescriptor) { } private: qintptr socketDescriptor; void run() override { QTcpSocket socket; if (!socket.setSocketDescriptor(socketDescriptor)) { qDebug() << "Error setting socket descriptor"; return; } cv::VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { qDebug() << "Error opening camera"; return; } while (!socket.isWritable()) { msleep(1000); } socket.write("HTTP/1.0 200 OK\r\n"); socket.write("Server: MJPGServer\r\n"); socket.write("Connection: close\r\n"); socket.write("Max-Age: 0\r\n"); socket.write("Expires: 0\r\n"); socket.write("Cache-Control: no-cache, private\r\n"); socket.write("Pragma: no-cache\r\n"); socket.write("Content-Type: multipart/x-mixed-replace; boundary=--frame\r\n\r\n"); cv::Mat frame; std::vector<uchar> buffer; std::vector<int> params; params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY); params.push_back(80); while (socket.state() == QTcpSocket::ConnectedState) { cap >> frame; if (!frame.empty()) { cv::imencode(".jpg", frame, buffer, params); socket.write("--frame\r\n"); socket.write("Content-Type: image/jpeg\r\n"); socket.write(QString("Content-Length: %1\r\n\r\n").arg(buffer.size()).toUtf8()); socket.write((const char*)buffer.data(), buffer.size()); socket.write("\r\n"); } } } }; int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); MJPGServer server; return a.exec(); } #include "main.moc" 上面的代码使用了Qt的网络模块和多线程技术，实现了一个简单的mjpg streamer服务器。在浏览器中访问 http://localhost:8080 即可查看摄像头的实时画面。

接收mjpg streamer视频流

要接收mjpg streamer视频流，可以使用Qt的网络模块和多媒体模块。 在Qt中，可以通过QNetworkAccessManager类来进行网络请求，并使用QBuffer类来缓存网络数据。接收到数据后，可以使用QMovie类来解码mjpg数据流，然后将解码后的帧显示在Qt的界面上。 具体的实现步骤如下： 1. 创建一个Qt网络请求对象QNetworkRequest，并设置请求的URL； 2. 使用QNetworkAccessManager发送网络请求，并在回调函数中接收网络数据； 3. 将接收到的数据缓存到QBuffer对象中； 4. 使用QMovie对象解码mjpg数据流，并将解码后的帧显示在Qt界面上； 5. 循环执行步骤2-4，直到停止接收数据流。 注意事项： 1. 在接收数据流的过程中，需要处理数据流的边界，即分隔符； 2. 需要注意解码mjpg数据流的性能，避免卡顿； 3. 需要注意内存泄漏，及时释放资源。 参考代码如下： cpp #include <QtWidgets> #include <QtNetwork> #include <opencv2/opencv.hpp> class MJPGViewer : public QWidget { Q_OBJECT public: explicit MJPGViewer(QWidget *parent = nullptr) : QWidget(parent) { setWindowTitle("MJPGViewer"); label = new QLabel(this); label->setAlignment(Qt::AlignCenter); QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout(this); layout->addWidget(label); QNetworkRequest request(QUrl("http://localhost:8080")); manager = new QNetworkAccessManager(this); reply = manager->get(request); connect(reply, &QNetworkReply::readyRead, this, &MJPGViewer::onReadyRead); } private: QLabel *label; QNetworkAccessManager *manager; QNetworkReply *reply; QBuffer buffer; QMovie movie; void onReadyRead() { QByteArray data = reply->readAll(); buffer.write(data); int pos = 0; while ((pos = buffer.indexOf("--frame", pos)) != -1) { int start = pos + 8; int end = buffer.indexOf("\r\n\r\n", start); if (end == -1) { break; } QByteArray header = buffer.mid(start, end - start); int contentStart = end + 4; int contentEnd = buffer.indexOf("--frame", contentStart); if (contentEnd == -1) { contentEnd = buffer.size(); } QByteArray content = buffer.mid(contentStart, contentEnd - contentStart); pos = contentEnd; if (header.startsWith("Content-Type: image/jpeg")) { cv::Mat frame = cv::imdecode(cv::Mat(content.toStdString()), cv::IMREAD_COLOR); if (!frame.empty()) { QImage image(frame.data, frame.cols, frame.rows, QImage::Format_RGB888); movie.setScaledSize(label->size()); movie.setCacheMode(QMovie::CacheAll); movie.setSpeed(100); movie.setFileName(""); movie.setPaused(true); movie.setFormat("mjpg"); movie.setDevicePixelRatio(devicePixelRatio()); movie.setQuality(100); movie.setScaledSize(label->size()); movie.setPixmap(QPixmap::fromImage(image)); movie.start(); } } } buffer.buffer().remove(0, buffer.pos()); } }; int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); MJPGViewer viewer; viewer.show(); return a.exec(); } #include "main.moc" 上面的代码使用了Qt的网络模块和多媒体模块，实现了一个简单的mjpg streamer视频流接收器。运行程序后，可以在Qt界面中查看摄像头的实时画面。

yuy2格式和mjpg格式哪个清晰

yuy2格式和mjpg格式是数字图像和视频处理中常见的两种格式。它们分别采用不同的压缩算法，并且在清晰度方面存在一些差异。 yuy2是一种颜色编码格式，用于将彩色图像转换为数字信号以便存储和传输。它采用每两个像素一组的方式进行编码。这种格式将亮度信息和颜色信息分离，并将它们分别存储。虽然yuy2格式具有较高的相似性压缩率，可以节省存储空间和传输带宽，但它在图像质量方面可能会出现一些失真和降低。 mjpg是一种视频压缩格式，用于将连续的图像序列转换为视频文件。它采用每一帧分别进行压缩的方式，每一帧都是一个独立的jpeg图像。这种格式具有较低的压缩率，因为它在每一帧上都进行了完整的压缩，但也意味着图像质量较高并且几乎没有损失。 从理论上讲，mjpg格式比yuy2格式更清晰，因为它避免了yuy2格式可能出现的色彩失真和压缩损失。由于mjpg格式每帧都是独立的jpeg图像，所以每帧都具有高质量的图像信息，能够更准确地呈现原始图像。 然而，实际情况可能不是那么简单，因为图像清晰度还受到其他因素的影响，例如传感器质量、图像处理算法等。此外，mjpg格式在存储和传输方面可能需要更多的空间和带宽。 因此，无论选择yuy2格式还是mjpg格式，都应根据具体的应用需求和资源限制进行评估和选择。

opencv python更改摄像头mjpg

可以使用cv2.VideoCapture()函数来更改摄像头mjpg。具体操作可以参考以下代码： import cv2 cap = cv2.VideoCapture("http://your_mjpg_url") while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) == ord("q"): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

mjpg-streamer获取视频流

### 回答1： mjpg-streamer是一款开源的视频流获取工具，可以将摄像头的视频流转换为MJPEG格式，并通过网络传输到其他设备上。它支持多种摄像头设备，包括USB摄像头、IP摄像头等。用户可以通过简单的命令行操作来启动mjpg-streamer，并在浏览器中查看视频流。mjpg-streamer还支持多种插件，可以实现视频流的录制、截图、图像处理等功能。 ### 回答2： mjpg-streamer是一个工具，它可以捕捉摄像头的视频流并将其转换成MJPEG格式输出，可以用于做摄像头监控或者视频流媒体等应用。 首先，在Linux系统中安装mjpg-streamer软件包，可以使用命令“sudo apt-get install mjpg-streamer”进行安装。安装完成后，输入“mjpg-streamer -i input_uvc.so -o output_http.so -w /usr/local/share/mjpg-streamer/www”命令就可以启动mjpg-streamer工具。 其中，-i参数指定输入模块，这里我们使用input_uvc.so代表捕捉摄像头的视频流；-o参数指定输出模块，这里使用output_http.so代表将捕捉的视频流通过HTTP协议输出；-w参数指定输出的网页路径，这里我们使用/usr/local/share/mjpg-streamer/www目录下的网页。 启动完成后，在浏览器地址栏输入“http://localhost:8080/”或者“http://<IP address>:8080/”就可以访问捕捉到的视频流页面，IP address为主机的IP地址。如果需要对摄像头进行配置，可以在网页上点击“控制”按钮进行配置。 通过mjpg-streamer获取视频流可以很方便地将摄像头的视频流输出到网页上，提供给用户查看或者进行其他处理。但需要注意的是，mjpg-streamer只能处理MJPEG格式的视频流，如果需要处理其他格式的视频流需要使用其他工具。 ### 回答3： Mjpg-streamer是一种使用C语言编写的视频流媒体服务器，它可以将视频流传输到Web浏览器或其他客户端软件。为了使用mjpg-streamer获取视频流，您需要按照以下步骤进行操作： 第一步，安装mjpg-streamer软件。在Windows系统中，您可以从mjpg-streamer官方网站下载可执行文件或安装包。在Linux系统中，您可以使用包管理器进行安装，例如对于Debian和Ubuntu用户，可以在终端中运行以下命令：sudo apt-get install mjpg-streamer 第二步，在终端或命令行界面中启动mjpg-streamer。例如，在Linux系统中，您可以使用以下命令：mjpg_streamer -i input_device -o output_device。其中，“input_device”是您要使用的视频输入设备（例如摄像头），“output_device”是输出设备，例如“httpd”可以将视频流以HTTP协议传输到Web浏览器中。 第三步，在Web浏览器中打开视频流。在浏览器中，输入“http://localhost:8080/?action=stream”地址，其中8080是您在第二步中指定的端口号。如果一切正常，您应该能够在浏览器中看到实时视频流。 注意，使用mjpg-streamer获取视频流需要预先安装和配置所需的硬件和驱动程序。使用不同的输入设备可能需要不同的配置和命令行参数。此外，由于使用网络传输视频流，因此mjpg-streamer可能会产生较高的网络带宽和资源消耗。因此，您需要根据自己的需求和硬件配置进行适当调整。

查看opencv python更改摄像头是mjpg

我可以回答这个问题。要更改摄像头为mjpg格式，可以使用以下代码： import cv2 cap = cv2.VideoCapture() cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")) 这将打开摄像头并将其格式更改为mjpg。

ffmpeg采集摄像头mjpeg

ffmpeg采集摄像头的mjpeg格式的方法如下： 首先，你需要确保你已经安装了ffmpeg，并将其添加到系统的环境变量中。你可以从https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases下载适用于Win10的64位static版本的ffmpeg，并解压到一个目录中。然后将该目录（例如ffmpeg-n5.0-latest-win64-gpl-5.0\bin）添加到系统的PATH环境变量中。\[3\] 接下来，你可以使用dshow作为ffmpeg的输入设备来采集摄像头的数据。在命令行中，使用以下命令来列出可用的摄像头设备： ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy 然后，你可以使用以下命令来采集摄像头的mjpeg数据： ffmpeg -f dshow -i video="摄像头名称" -c:v mjpeg output.avi 其中，"摄像头名称"是你要采集的摄像头设备的名称。你可以在上一步中列出的设备列表中找到它。output.avi是你要保存的输出文件名。 通过这样的方式，你可以使用ffmpeg采集摄像头的mjpeg格式数据。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [【FFMPEG】以mjpeg（MJPG）格式解码采集摄像头](https://blog.csdn.net/qq_41866437/article/details/89279574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [ffmpeg win10 ffmpeg 采集数据](https://blog.csdn.net/longji/article/details/124187706)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

利用python-opencv调用mjpg-stream视频流

使用python-opencv调用mjpg-stream视频流可以通过以下几个步骤实现： 1. 首先，我们需要安装python-opencv库。可以使用pip命令进行安装，如下所示： pip install opencv-python 2. 导入所需的库。我们需要导入opencv模块，以及用于从URL中读取视频流的模块urllib.request。代码如下： python import cv2 import urllib.request 3. 定义视频流的URL。根据实际情况，将URL替换为相应的mjpg-stream视频流的URL。代码如下： python stream_url = "http://example.com/stream/video.mjpg" 4. 使用urllib.request.urlopen()方法打开视频流URL，并读取其中的数据。代码如下： python stream = urllib.request.urlopen(stream_url) 5. 使用cv2.VideoCapture()方法创建一个视频捕获对象，然后使用read()方法从视频流中读取每一帧图像数据。代码如下： python capture = cv2.VideoCapture(stream) ret, frame = capture.read() 6. 在一个循环中，不断读取视频流中的每一帧图像数据，然后进行后续的处理。例如，可以显示图像、保存图像等。代码如下： python while True: ret, frame = capture.read() cv2.imshow("Video Stream", frame) # 处理图像数据的其他操作 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break capture.release() cv2.destroyAllWindows() 在以上步骤中，我们首先安装了python-opencv库，然后导入所需的库，之后定义了视频流的URL。接着，通过urllib.request库打开视频流URL，并创建了一个视频捕获对象。最后，利用一个循环读取每一帧图像数据，并进行相应的处理，例如显示图像或保存图像。最后，释放资源并关闭窗口。 以上就是使用python-opencv调用mjpg-stream视频流的基本过程。

基于香橙派利用mjpg-streamer实现视频人形检测

首先，你需要安装mjpg-streamer到你的树莓派上，可以通过以下命令进行安装： sudo apt-get update sudo apt-get install subversion libjpeg-dev imagemagick libv4l-dev svn co https://svn.code.sf.net/p/mjpg-streamer/code/mjpg-streamer mjpg-streamer cd mjpg-streamer/mjpg-streamer make sudo make install 安装完毕后，你需要下载并安装OpenCV，可以通过以下命令进行安装： sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 现在，你已经准备好开始使用mjpg-streamer和OpenCV来实现人形检测了。以下是一些基本步骤： 1. 启动mjpg-streamer cd /usr/local/share/mjpg-streamer/ ./mjpg_streamer -i "input_uvc.so" -o "output_http.so -w ./www" 这将启动mjpg-streamer并将其绑定到默认的视频设备（通常是/dev/video0）。现在你可以在浏览器中输入你的树莓派IP地址和端口号（默认为8080）来查看摄像头的实时视频流。 2. 导入OpenCV 在Python中，你需要导入OpenCV库来处理视频流和图像： import cv2 3. 检测人形 以下是一个简单的示例代码，用于从mjpg-streamer视频流中检测人形： import cv2 cap = cv2.VideoCapture('http://localhost:8080/?action=stream') while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用OpenCV的人形分类器进行检测 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5) # 在图像上绘制检测到的人形 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中，我们从mjpg-streamer视频流中读取每一帧，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用OpenCV的人形分类器来检测人形，然后在图像上绘制矩形来标识检测到的人形。最后，我们在窗口中显示标记的图像。 请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行自定义。

iot-p2p-player-with-mjpg怎么获取play

回答: 要获取iot-p2p-player-with-mjpg的播放功能，你可以使用mjpg_streamer命令来实现。首先，你可以使用以下命令来查看mjpg_streamer的帮助信息：mjpg_streamer -o "/usr/lib/mjpg-streamer/output_file.so --help" mjpg_streamer -i "/usr/lib/mjpg-streamer/input_file.so --help" \[1\]。如果你想将JPG文件输出到浏览器，你可以使用以下命令：mjpg_streamer -i "/usr/lib/mjpg-streamer/input_file.so -e -f /tmp" -o "/usr/lib/mjpg-streamer/output_http.so -w /usr/share/mjpg-streamer/www" \[2\]。如果你想将摄像头数据保存为JPG文件，你可以使用以下命令：mjpg_streamer -i "/usr/lib/mjpg-streamer/input_uvc.so -d /dev/video1 -f 30 -q 90 -n" -o "/usr/lib/mjpg-streamer/output_file.so -f /tmp" \[3\]。通过使用这些命令，你可以获取iot-p2p-player-with-mjpg的播放功能。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [手把手教你做一个物联网视频监控项目（二）MJPG-streamer方案实现](https://blog.csdn.net/m0_53539646/article/details/116263153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

matlab调用摄像头拍照并保存

你可以使用MATLAB中的Image Acquisition Toolbox来调用摄像头拍照并保存图像。以下是一个简单的示例代码： matlab % 创建视频对象 vid = videoinput('winvideo', 1, 'MJPG_1280x720'); % 设置摄像头分辨率 vid.VideoResolution = vid.VideoResolution; % 设置摄像头帧速率 vid.FrameGrabInterval = 5; % 打开预览窗口 preview(vid); % 等待摄像头稳定 pause(2); % 拍摄照片 im = getsnapshot(vid); % 保存照片 imwrite(im, 'myphoto.jpg'); % 关闭摄像头和预览窗口 stoppreview(vid); delete(vid); 在这个例子中，我们首先创建了一个视频对象vid，并设置了摄像头的分辨率和帧速率。然后我们打开了一个预览窗口，等待摄像头稳定后，使用getsnapshot函数拍摄了一张照片，并使用imwrite函数将其保存为myphoto.jpg文件。最后，我们关闭了摄像头和预览窗口。

opencv-python保存视频无法读取

你好！关于无法读取保存的视频，可能有几种原因导致。以下是一些可能的解决方案： 1. 确保你的视频文件已经成功保存。可以检查一下文件是否存在，并且文件大小是否非零。 2. 检查你使用的视频编解码器是否受支持。在OpenCV中，可以使用cv2.VideoWriter_fourcc()函数来设置编解码器。常见的编解码器包括MJPG、XVID、H264等。尝试更改编解码器，看看是否能够成功读取视频。 3. 确保你的OpenCV版本与你安装的视频编解码器相匹配。有时候，不同的OpenCV版本对编解码器的支持有所不同。尝试升级或降级OpenCV版本，看看是否能够解决问题。 4. 检查视频文件的路径是否正确。确保你在读取视频时使用了正确的文件路径，包括文件名和文件扩展名。 如果你能提供更多的信息，比如你的代码或者具体的错误提示，我可以给出更具体的解决方案。

最新推荐

mjpg_streamer源码分析

mjpg_streamer源码分析，mjpg-streamer的工作过程

MJPG-streamer 源码分析

非常详细的mjpg-streamer源码分析，读完明白该代码的运行原理。

mjpg_streamer使用说明

mjpg_streamer是用于从webcam摄像头采集图像，把他们以流的形式通过基于ip的网络传输到浏览器如Firehox，Cambozola，VLC播放器，Windows的移动设备或者其他拥有浏览器的移动设备。她可以利用某些webcams的硬件压缩...

基于MJPG-Streamer的嵌入式WEB视频监控小车的设计报告

基于MJPG-Streamer的嵌入式WEB视频监控小车的设计报告，里面有大体的介绍和相关说明，有一定参考价值。

基于51单片机的usb键盘设计与实现(1).doc

基于51单片机的usb键盘设计与实现(1).doc

"海洋环境知识提取与表示：专用导航应用体系结构建模"

对海洋环境知识提取和表示的贡献引用此版本：迪厄多娜·察查。对海洋环境知识提取和表示的贡献：提出了一个专门用于导航应用的体系结构。建模和模拟。西布列塔尼大学-布雷斯特，2014年。法语。NNT：2014BRES0118。电话：02148222HAL ID：电话：02148222https://theses.hal.science/tel-02148222提交日期：2019年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire论文/西布列塔尼大学由布列塔尼欧洲大学盖章要获得标题西布列塔尼大学博士（博士）专业：计算机科学海洋科学博士学院对海洋环境知识的提取和表示的贡献体系结构的建议专用于应用程序导航。提交人迪厄多内·察察在联合研究单位编制（EA编号3634）海军学院

react中antd组件库里有个 rangepicker 我需要默认显示的当前月1号到最后一号的数据 要求选择不同月的时候 开始时间为一号 结束时间为选定的那个月的最后一号

你可以使用 RangePicker 的 defaultValue 属性来设置默认值。具体来说，你可以使用 moment.js 库来获取当前月份和最后一天的日期，然后将它们设置为 RangePicker 的 defaultValue。当用户选择不同的月份时，你可以在 onChange 回调中获取用户选择的月份，然后使用 moment.js 计算出该月份的第一天和最后一天，更新 RangePicker 的 value 属性。 以下是示例代码： ```jsx import { useState } from 'react'; import { DatePicker } from 'antd';

基于plc的楼宇恒压供水系统学位论文.doc

基于plc的楼宇恒压供水系统学位论文.doc

"用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别"

表示用于对齐和识别的3D模型马蒂厄·奥布里引用此版本：马蒂厄·奥布里表示用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别[cs.CV].巴黎高等师范学校，2015年。英语NNT：2015ENSU0006。电话：01160300v2HAL Id：tel-01160300https://theses.hal.science/tel-01160300v22018年4月11日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire博士之路博士之路博士之路在获得等级时，DOCTEURDE L'ÉCOLE NORMALE SUPERIEURE博士学校ED 386：巴黎中心数学科学Discipline ou spécialité：InformatiquePrésentée et soutenue par：马蒂厄·奥布里le8 may 2015滴度表示用于对齐和识别的Unité derechercheThèse dirigée par陪审团成员équipe WILLOW（CNRS/ENS/INRIA UMR 8548）慕尼黑工业大学（TU Munich�

valueError: Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).

这个错误通常发生在使用 Pandas DataFrame 时，其中包含了一些不能被转换为数字类型的数据。 解决方法是使用 `pd.to_numeric()` 函数将数据转换为数字类型。例如： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含字符串和数字的 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, '3']}) # 尝试将整个 DataFrame 转换为数字类型会报错 np.asarray(df, dtype=np.float) # 使