简单的利用opencv-python调用摄像头
时间: 2023-06-30 17:03:38 浏览: 64
可以使用以下代码利用OpenCV-Python调用摄像头:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认的摄像头
while True:
ret, frame = cap.read() # 读取摄像头数据
cv2.imshow('frame', frame) # 显示图像
# 按下 'q' 键退出
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release() # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口
```
上面的代码中,`cv2.VideoCapture(0)`打开默认的摄像头,`cap.read()`读取摄像头数据,`cv2.imshow()`显示图像,`cv2.waitKey(1)`等待按键事件,`cap.release()`释放摄像头,`cv2.destroyAllWindows()`关闭所有窗口。按下 'q' 键退出。
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opencv-python调用摄像头调节分辨率
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【CV】树莓派+OpenCV-python解决摄像头分辨率及帧率过低无法调整问题](https://blog.csdn.net/qq_42475234/article/details/126201152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python OpenCV设置摄像头分辨率](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129680058)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
opencv-python摄像头识别手口眼并分割
在使用OpenCV-Python进行摄像头识别手口眼并分割的过程中,您可以按照以下步骤进行:
1. 导入必要的库和模块:
```python
import cv2
import numpy as np
import imutils
```
2. 创建摄像头对象并启动摄像头:
```python
cap = cv2.VideoCapture(0)
```
3. 定义对象检测器:
```python
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('hand.xml')
```
其中,`haarcascade_frontalface_default.xml`、`haarcascade_eye.xml` 和 `hand.xml` 是 OpenCV 提供的分类器文件,可以在OpenCV官网下载。
4. 定义函数进行手、口和眼睛的检测和分割:
```python
def detect_objects(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
for (x,y,w,h) in hands:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
return img
```
其中,`detectMultiScale` 函数用于检测对象,`rectangle` 函数用于在图像上绘制矩形框。
5. 循环读取摄像头图像,并调用函数进行对象检测和分割:
```python
while True:
ret, frame = cap.read()
frame = imutils.resize(frame, width=500)
frame = detect_objects(frame)
cv2.imshow('frame',frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
```
在循环中,使用 `imutils.resize` 函数将图像缩放到指定大小,然后调用 `detect_objects` 函数进行对象检测和分割。最后,使用 `cv2.imshow` 函数显示图像,按下键盘上的 'q' 键退出循环。
完整代码如下所示:
```python
import cv2
import numpy as np
import imutils
cap = cv2.VideoCapture(0)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('hand.xml')
def detect_objects(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
for (x,y,w,h) in hands:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
return img
while True:
ret, frame = cap.read()
frame = imutils.resize(frame, width=500)
frame = detect_objects(frame)
cv2.imshow('frame',frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,该程序需要使用到 `haarcascade_frontalface_default.xml`、`haarcascade_eye.xml` 和 `hand.xml` 这三个分类器文件,需要将其与程序放在同一目录下或者使用正确的路径。