python 使用OpenCV 打开网络摄像头

时间: 2024-01-10 18:15:09 浏览: 211
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c#winform调用OpenCV4.5.4c++dll打开本地或网络摄像头

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可以使用OpenCV库中的VideoCapture函数来打开网络摄像头,方法如下: ```python import cv2 # 打开网络摄像头 cap = cv2.VideoCapture("http://ip_address:port/video") # 检查是否成功打开 if not cap.isOpened(): print("Cannot open camera!") exit() # 循环读取摄像头中的帧 while True: # 读取一帧 ret, frame = cap.read() # 检查是否读取成功 if not ret: print("Can't receive frame!") break # 显示帧画面 cv2.imshow("frame", frame) # 按下 q 键退出循环 if cv2.waitKey(1) == ord("q"): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 注意,ip_address和port需要替换成你的网络摄像头的IP地址和端口号。另外,如果需要用户名和密码验证,可以在URL中添加相关参数。
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【项目介绍】 课程设计基于Python和OpenCV实现调用摄像头实时人脸识别源码+运行说明(可多张人脸同时识别).zip 调用摄像头进行人脸识别, 支持多张人脸同时识别 Tkinter 人脸录入界面, 支持录入时设置 (中文) 姓名 简单的 OpenCV 摄像头人脸录入界面 离摄像头过近, 人脸超出摄像头范围时, 会有 "OUT OF RANGE" 提醒 / 提取特征建立人脸数据库 利用摄像头进行人脸识别 face_reco_from_camera.py, 对于每一帧都做检测识别 face_reco_from_camera_single_face.py, 对于人脸<=1, 只有新人脸出现才进行再识别来提高 FPS face_reco_from_camera_ot.py, 利用 OT 来实现再识别提高 FPS 定制显示名字, 可以写中文 基于 Residual Neural Network / 残差网络的 CNN 模型 此项目中人脸识别的实现流程 (每一帧都进行检测+识别) 实现流程 ( 初始帧进行检测+识别, 后续帧检测+质心跟踪 【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!

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