def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() image = cv2.resize(frame, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=frame") 转化为灰度图片并在网页显示

时间: 2023-06-10 14:03:35 浏览: 79
RAR

vc6.0_webcam_control.rar_site:www.pudn.com

好的，您的问题是如何将该函数转化为灰度图片并在网页上显示。 首先，我们需要在函数中对每一帧图片进行灰度化处理。可以使用OpenCV中的cvtColor函数，并将转化后的图像赋值给变量gray。 接下来，我们需要将灰度图像在网页上显示。可以使用Django的HttpResponse对象，并将图像编码为base64格式，然后在HTML页面上使用data URI scheme来展示图像。代码示例： ``` import cv2 import base64 from django.http import HttpResponse def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像 _, buffer = cv2.imencode('.jpg', gray) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' frame b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return HttpResponse( """ <html> <head><title>Webcam</title></head> <body> <img id="webcam" src="" width="640" height="480"> <script> var webcam = document.getElementById("webcam"); var source = new EventSource("{% url 'webcam_feed' %}"); source.onmessage = function(event) { webcam.src = "data:image/jpg;base64," + event.data; }; </script> </body> </html> """, content_type="text/html" ) ``` 在这个示例中，我们使用了JavaScript中的EventSource来持续接收服务器端推送的图像数据，并在接收到数据时更新图片的src属性。需要注意的是，这里的URL应该对应到webcam_feed视图函数的URL路由，即{% url 'webcam_feed' %}。
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import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5, use_attention=True) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap....

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，并使用dlib.correlation_tracker()函数、cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数，争取实现194个人脸特征点的跟踪

cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 # 初始化跟踪器 tracker = None tracking_pts = [] while True: ret_val, img = cam.read()...

# Dataloader if webcam: show_vid = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = len(dataset.sources) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = 1 vid_path, vid_writer, txt_path = [None] * nr_sources, [None] * nr_sources, [None] * nr_sources # initialize StrongSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file(opt.config_strongsort) # Create as many strong sort instances as there are video sources strongsort_list = [] for i in range(nr_sources): strongsort_list.append( StrongSORT( strong_sort_weights, device, half, max_dist=cfg.STRONGSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.STRONGSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.STRONGSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.STRONGSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.STRONGSORT.NN_BUDGET, mc_lambda=cfg.STRONGSORT.MC_LAMBDA, ema_alpha=cfg.STRONGSORT.EMA_ALPHA,

根据webcam变量的取值（True或False），选择不同的数据加载方式。 如果webcam为True，则使用LoadStreams类加载视频流数据，设置图像大小为imgsz，采样间隔为stride。同时，通过check_imshow函数检查...

import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture（0） 而 True： ret， img = cap.read（） if ret： cv.imshow（'img'， img） if cv.waitkey（1） == ord（'Q'）： break

#The code displays video ...cap = cv.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() if ret: cv.imshow('img', img) if cv.waitKey(1) == ord('Q'): break cap.release() cv.destroyAllWindows()

if webcam: success,img = cap.read() else:img = cv2.imread('1.jpg')为什么显示webcam未定义

这是因为在这段代码之前没有定义webcam变量。...cap = cv2.VideoCapture(0) 或者，您可以将webcam变量设置为False，以指示从本地文件读取图像，如下所示： webcam = False img = cv2.imread('1.jpg')

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。 4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上...

代码解释 # Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = True torch.backends.cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) else: save_img = True dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)

首先，判断是否是使用网络摄像头（webcam变量），如果是则将view_img设置为True，这将在可视化时显示摄像头视频。同时，为了加速图像大小的推理，设置torch.backends.cudnn.benchmark为True。如果不是使用...

代码解释# Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = True torch.backends.cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) else: save_img = True dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)

如果是使用webcam（摄像头）作为输入，就设置view_img为True，同时启用torch.backends.cudnn.benchmark，以加速不变图像大小的推断。然后使用LoadStreams来加载数据集，设置图像大小为imgsz。如果不是使用webcam作为...

import cv2 window_name = "Detected Objects in webcam" video = cv2.VideoCapture(0)，这个VideoCapture函数为什么会是黄色

cv2.VideoCapture() 函数被黄色标记可能是因为该函数未被正确导入。请确保你已经正确安装了 OpenCV 库，并且在代码的开头使用了正确的导入语句 import cv2。如果你已经正确导入了 OpenCV 库并且仍然看到黄色标记...

# Dataloader bs = 1 # batch_size if webcam: view_img = check_imshow(warn=True) dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) bs = len(dataset) elif screenshot: dataset = LoadScreenshots(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) vid_path, vid_writer = [None] * bs, [None] * bs

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于创建数据加载器。具体来说，它检查是否正在使用网络摄像头或截屏，如果是，则创建适当的数据集加载器。如果不是，则创建一个图像加载器。对于网络摄像头，如果要显示检测结果，则会...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。 parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...

def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() image = cv2.resize(frame, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=frame") 转化为灰度图片

cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转化为灰度图片 image = cv2.resize(gray, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg'...

为def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) face_mode = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml") while True: ret, frame = cap.read() gray_face=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(gray_face, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return HttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=frame")编写html文件，在网页显示灰度视频

<title>Webcam View <h1>Webcam View <img src="/webcam_feed/" alt="" /> </html>
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基于Flask，mysql slope one的图书推荐系统全部资料+详细文档.zip

【资源说明】 基于Flask，mysql slope one的图书推荐系统全部资料+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
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