python调用外接usb摄像头

可以使用OpenCV库来调用外接USB摄像头。以下是一个简单的Python示例代码，可以读取并显示从摄像头捕获的视频流：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # 读取摄像头的视频流
    ret, frame = cap.read()

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，`cv2.VideoCapture(0)`会打开默认的摄像头，如果您有多个摄像头，可以尝试打开其他摄像头，例如`cv2.VideoCapture(1)`。

如果您需要更高级的功能，例如调整摄像头的参数或在捕获的视频流上应用图像处理算法，可以使用OpenCV提供的其他函数和工具。

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yolov5调用外接摄像头

### 如何在YOLOv5中使用外部USB摄像头进行实时目标检测

#### 修改配置文件以支持USB摄像头输入
为了使YOLOv5能够识别并使用外部USB摄像头，在`detect.py`脚本中的参数设置部分需做相应调整。具体来说，将源路径(`source`)选项由默认值更改为表示第一个可用视频捕获设备索引的字符串'0'[^1]。然而需要注意的是，这里的索引并不总是代表物理连接顺序；有时可能需要试验不同的数值来找到正确的摄像头条目[^2]。

对于想要指定某个特定外接USB摄像头的情况，如果发现系统仍然优先选择了内建 webcam，则应先通过设备管理器确认所有已安装成像装置的状态，并考虑暂时停用不需要使用的内置单元以便让程序自动选取剩余的那个作为输入源。

#### 编写Python代码启动对象探测流程并与选定硬件交互
下面给出了一段示范性的 Python 脚本片段用于执行上述操作：

import torch
from pathlib import Path
import cv2

def main():
    weights = 'yolov5s.pt'
    imgsz = 640
    
    # 初始化模型
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights)

    source = "1"  # 假设外部USB摄像头为第二个设备, 可能需要更改此值以匹配实际环境
    cap = cv2.VideoCapture(int(source))

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        
        if not ret:
            break
        
        results = model(frame)
        result_frame = results.render()[0]

        cv2.imshow('YOLO v5 Detection', result_frame)

        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord("q"):
            break
            
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了加载预训练权重、初始化YOLOv5实例化对象、打开指定ID号的视频流（此处假设为1），接着在一个无限循环里持续读取每一帧画面送入网络预测，最后显示带有边界框标记的结果图像直至按下键盘上的Q键退出。

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### 使用Python检测摄像头是否被占用

为了检测摄像头是否已经被其他进程或Python程序调用，可以通过尝试打开设备并捕获异常来判断。如果成功打开了摄像头，则说明当前未被占用；反之则表示已被占用。

import cv2

def check_camera_availability(camera_index=0):
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    
    if not cap.isOpened():
        print(f"Camera {camera_index} is occupied or unavailable.")
        return False
    
    ret, frame = cap.read()
    cap.release()

    if ret:
        print(f"Camera {camera_index} is available and can be accessed normally.")
        return True
    else:
        print(f"Failed to read from Camera {camera_index}. It may be busy with another process.")
        return False

这段代码利用OpenCV库中的`VideoCapture()`函数创建了一个视频捕捉对象，并试图读取一帧图像数据。当无法正常初始化该对象时（即返回值为False），意味着指定索引位置上的摄像装置正处于忙碌状态或是不存在此硬件资源[^1]。

对于多台连接在同一系统的不同物理相机而言，可通过调整参数`camera_index`来进行逐一排查测试。通常情况下，默认内置笔记本电脑前置镜头对应的编号为0，而外接USB接口接入的摄影器材可能会分配到更高的数值，如1、2等。