import cv2 # 创建一个窗口 名字叫做Window cv2.namedWindow('Window', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) ''' #打开USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) ''' # 摄像头的IP地址,http://用户名:密码@IP地址:端口/ # ip_camera_url = 'rtsp://admin:admin@10.106.137.190:8554/live' ip_camera_url = 'rtsp://admin:abcd1234@192.168.1.19:8001/Streaming/Channels/101' # 创建一个VideoCapture cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) print('IP摄像头是否开启: {}'.format(cap.isOpened())) # 显示缓存数 print(cap.get(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE)) # 设置缓存区的大小 cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 调节摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 设置FPS print('setfps', cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 25)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) while (True): # 逐帧捕获 ret, frame = cap.read() # 第一个参数返回一个布尔值(True/False),代表有没有读取到图片;第二个参数表示截取到一帧的图片 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Window', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 当一切结束后,释放VideoCapture对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

时间: 2023-03-23 14:00:30 浏览: 153
import cv2 是一行Python代码,用于导入OpenCV库。OpenCV是一种开源计算机视觉库,它包含许多用于处理图像和视频的函数和工具。通过导入cv2库,我们可以在Python代码中使用OpenCV库提供的各种功能来处理图像和视频。
相关问题

cv2.namedwindow(winname,flags)函数的功能

cv2.namedWindow(winname, flags)函数是OpenCV中用于创建一个窗口的函数。它的功能是创建一个具有指定名称的窗口,并可选地指定一些标志来控制窗口的行为。 参数说明: - winname: 窗口名称,是一个字符串类型的参数,用于指定窗口的名称。 - flags: 窗口标志,是一个整数类型的参数,用于控制窗口的行为。可以使用以下标志: - cv2.WINDOW_NORMAL: 窗口可调整大小。 - cv2.WINDOW_AUTOSIZE: 窗口大小自适应图像大小。 - cv2.WINDOW_FULLSCREEN: 窗口全屏显示。 - cv2.WINDOW_FREERATIO: 窗口可调整宽高比例。 - cv2.WINDOW_KEEPRATIO: 窗口保持宽高比例。 通过调用cv2.namedWindow()函数创建窗口后,可以使用cv2.imshow()函数显示图像到创建的窗口中。例如,可以使用以下代码创建一个可调整大小的窗口: ```python import cv2 cv2.namedWindow("My Window", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("My Window", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码会创建一个名为"My Window"的窗口,并将图像`img`显示在该窗口中。`cv2.waitKey(0)`用于等待用户按下任意键后关闭窗口。最后通过`cv2.destroyAllWindows()`来销毁所有窗口。

cv2.namedwindow函数

cv2.namedWindow函数是OpenCV库中的一个函数,用于创建一个具有指定名称的窗口。该函数的语法如下: ```python cv2.namedWindow(winname[, flags]) ``` 参数说明: - winname:窗口的名称,可以是字符串类型。 - flags:可选参数,用于指定窗口的行为。常用的选项有: - cv2.WINDOW_NORMAL:创建一个可调整大小的窗口。 - cv2.WINDOW_AUTOSIZE:创建一个自动调整大小的窗口(默认选项)。 示例用法: ```python import cv2 # 创建一个可调整大小的窗口 cv2.namedWindow("My Window", cv2.WINDOW_NORMAL) # 创建一个自动调整大小的窗口(默认选项) cv2.namedWindow("Another Window", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) ``` 通过使用cv2.namedWindow函数,可以在OpenCV中创建一个窗口,并根据需要指定窗口的行为。

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import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码,使其能够输出匹配连线图

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