cv2 摄像头图像大小设定

可以使用cv2的set方法来设定摄像头图像的大小，示例代码如下:

import cv2

# 打开第0个摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设定摄像头图像大小为640x480
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

while(True):
    # 逐帧读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()

    # 在窗口中显示图像
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

opencv 设定摄像头分辨率

好的，关于 OpenCV 设定摄像头分辨率的问题，我可以为你提供以下建议：

首先，你需要打开摄像头并读取图像。可以使用 `VideoCapture` 类来打开摄像头，并使用 `read` 方法获取图像。例如：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 在这里对图像进行处理

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyWindow('frame')

其中 `0` 表示打开默认的摄像头。如果你有多个摄像头，可以使用不同的编号来选择不同的摄像头。

接下来，你可以使用 `set` 方法来设置分辨率。如下所示：

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

这里设置摄像头的分辨率为 640x480。

最后，记得释放摄像头并销毁显示窗口：

cap.release()
cv2.destroyWindow('frame')

希望这些信息能够帮助到你。如果有其他问题，请随时问我。

import cv2 import time # 设置检测区域 region_of_interest = (0, 0, 100, 200) # 左上角位置和矩形宽高 # 延迟 daley = 1.5 def detect_colors(frame, region): # 转换颜色空间为HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # # 设定红色的阈值范围 # lower_red = (0, 100, 100) # upper_red = (10, 255, 255) # 设定绿色的阈值范围 lower_while=(200,100,100) upper_while=(255,255,255) # 设定蓝色的阈值范围 lower_blue = (100, 100, 100) upper_blue = (130, 255, 255) # 提取感兴趣区域 roi = hsv[region[1]:region[1]+region[3], region[0]:region[0]+region[2]] # 对图像进行颜色过滤 # mask_red = cv2.inRange(roi, lower_red, upper_red) mask_green = cv2.inRange(roi, lower_while, upper_while) mask_blue = cv2.inRange(roi, lower_blue, upper_blue) # 检测红色并打印颜色信息 # if cv2.countNonZero(mask_red) > 0: # print("检测到红色") # time.sleep(daley) # return frame # 检测绿色并打印颜色信息 if cv2.countNonZero(mask_green) > 0: print("检测到绿色") time.sleep(daley) return frame # 检测蓝色并打印颜色信息 if cv2.countNonZero(mask_blue) > 0: print("检测到蓝色") time.sleep(daley) return frame return frame # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() if ret: # 检测颜色并显示结果 result = detect_colors(frame, region_of_interest) cv2.imshow('Color Detection', result) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码是一个简单的颜色检测程序，使用OpenCV来检测摄像头捕获的视频帧中的绿色和蓝色区域。

在代码中，您定义了一个名为`detect_colors`的函数，它接受一个视频帧和一个感兴趣区域作为输入。函数首先将帧转换为HSV颜色空间，然后设定了绿色和蓝色的阈值范围。接下来，函数提取感兴趣区域，并使用`cv2.inRange`函数将阈值应用于该区域，得到颜色的二值掩码。最后，函数通过计算二值掩码中非零像素的数量来判断是否检测到绿色或蓝色，并在检测到时打印相应的信息。

在主循环中，程序从摄像头读取帧，并调用`detect_colors`函数进行颜色检测。检测到绿色或蓝色时，会打印相应的信息并等待一段时间。检测结果会显示在名为"Color Detection"的窗口中。

按下ESC键时，程序会退出循环，并释放摄像头资源和关闭窗口。

请注意，根据您的实际需求，您可以根据`lower_while`和`upper_while`的值来调整绿色的阈值范围，以便更准确地检测您所需的颜色。