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

时间: 2023-06-10 18:02:52 浏览: 115
<html> <head> <title>Webcam View</title> </head> <body> <h1>Webcam View</h1> <img src="/webcam_feed/" alt="" /> </body> </html>
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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) gray_face = buffer.tobytes() yield (b'--gray_face\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + gray_face + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=gray_face")为何不能显示灰度图片

可能是因为在代码中的`webcam_feed()`函数中，将灰度图像的像素值转换为字节字符串（buffer）之前，没有进行通道数的处理。灰度图像只有一个通道，而在转换为字节字符串之前，需要将它从单通道转换为三通道（BGR）以满足图像编码的要求。可以在代码中加入一行如下的代码来解决这个问题： ``` image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ``` 这行代码将灰度图像转换为BGR图像，进而和其他的彩色图像一样进行编码和传输。

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

您好，我是 ChitGPT，感谢您的提问。根据您的要求，我可以将上述代码转化为灰度图片，代码如下： ``` python import cv2 def webcam_feed(): 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', 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") ``` 希望能够解答您的疑问，如有其他问题请随时问我。
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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....

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')

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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()...

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

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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...

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out, source, weights, view_img, save_txt, imgsz = \ opt.output, opt.source, opt.weights, opt.view_img, opt.save_txt, opt.img_size webcam = source == '0' or source.startswith('rtsp') or source.startswith('http') or source.endswith('.txt') # Initialize device = torch_utils.select_device(opt.device) if os.path.exists(out): shutil.rmtree(out) # delete output folder os.makedirs(out) # make new output folder half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

webcam 变量表示输入数据是否为摄像头或者网络摄像头。 torch_utils.select_device(opt.device) 用于选择运行模型的设备，如果设备支持半精度运算（half precision），则 half=True，否则 half=False。 ...
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