key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break

时间: 2023-06-17 21:08:29 浏览: 148
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ZESR+配置实例-关于python下cv.waitkey无响应的原因及解决方法

这段代码使用了OpenCV库中的waitKey()方法，它会等待指定毫秒数的时间，或者直到用户按下一个键。如果用户按下了一个键，那么它会返回这个键的ASCII码值。 在这段代码中，waitKey()被设置为等待1毫秒，如果返回值等于字母"q"的ASCII码值，那么就会中断程序的执行，从而退出循环。这个功能通常用于实现视频播放、摄像头捕获等实时应用程序的退出操作。
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import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') out = None if not cap: print("打开摄像头失败") while True: success, frame = cap.read() if success: cv2.imshow("frame", frame) out = cv2.VideoWriter('./video/save.mp4', fourcc, fps, (width, height)) out.write(frame) key = cv2.waitKey(0) if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() out.release()这段代码有错吗 为什么只能显示一帧视频

根据你提供的代码，有几个问题可能导致能显示一帧视频： ... if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() out.release() 修改后的代码应该能够正常显示并保存视频。如果还有其他问题，请随时提问。

请帮我修复如下程序的bug: import cv2 import cv2 # 定义全局变量 drawing = Falseix, iy = -1, -1 bbox = [] # 鼠标回调函数 def draw_bbox(event, x, y, flags, param): global ix, iy, drawing, bbox if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing: cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) # 加载测试图片 img_path = 'img.png' img = cv2.imread(img_path) # 创建窗口并绑定鼠标回调函数 cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', draw_bbox) # 显示图片并等待用户绘制检测框 while True: cv2.imshow('image', img) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break # 在检测框上显示标签 for i, box in enumerate(bbox): x1, y1, x2, y2 = box label = 'text' cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0)

cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) ...

import cv2 import socket import numpy as np server_ip = '10.132.11.225' server_port = 8000 cap = cv2.VideoCapture(0) client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client_socket.connect((server_ip, server_port)) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) # 显示视频帧 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('s'): # 当按下's'键时，拍摄照片 _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes = np.array(img_encoded).tobytes() client_socket.sendall(img_bytes) elif key == ord('q'): # 当按下'q'键时，退出程序 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() client_socket.close()他的接收端

抱歉，我没有收到你的完整问题。但是根据你提供的代码，我可以看出这是一个视频流传输的客户端程序。它通过OpenCV库捕获摄像头视频帧，将每一...如果按下键盘上的'q'键，则程序退出。 但是，你没有提供它的接收端代码。

import cv2 if __name__ == '__main__': # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 加载人脸检测器 faca_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取每一帧图像 while True: flag, frame = cap.read() # flag是否读取了图片 if not flag: break # 将图像转化为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, code = cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对每一帧灰度图像进行人脸检测 faces = faca_detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=10) # 对每一个检测到的人脸区域绘制检测方框 for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(frame, pt1 = (x,y), pt2 = (x+w,y+h), color=[0,0,255], thickness=2) # 显示检测到的结果 cv2.imshow('face', frame) # 设置显示时长 key = cv2.waitKey(1000//24) # 注意要用整除//，因为毫秒为整数 # 按q键退出 if key == ord('q'): break # 销毁内存 cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码的作用是打开摄像头，使用OpenCV中的人脸检测器对每一帧图像进行人脸检测，并在检测到的人脸区域绘制矩形方框，最后显示检测结果并等待用户按下q键退出程序。 具体实现过程如下： 1. 导入OpenCV库。 2. ...

import cv2 import socket import numpy as np server_ip = '10.132.11.225' server_port = 8000 cap = cv2.VideoCapture(0) client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client_socket.connect((server_ip, server_port)) num_photos = 0 # 记录拍照次数 max_photos = 3 # 最大拍照次数 while num_photos < max_photos: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) # 显示视频帧 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('s'): # 当按下's'键时，拍摄照片 _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes = np.array(img_encoded).tobytes() client_socket.sendall(img_bytes) num_photos += 1 # 拍照次数加1 elif key == ord('q'): # 当按下'q'键时，退出程序 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() client_socket.close()

key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('s'): # 当按下's'键时，拍摄照片 # 将图片编码为JPEG格式，并发送到服务器 _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes = np.array(img_encoded)....

为我解释每一行代码，增加注释 def video_recognize(v_path, s_path): cap = cv2.VideoCapture(v_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 帧率 w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 宽 h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 高 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G') # 指定视频编码方式 videoWriter = cv2.VideoWriter(s_path, fourcc, fps, (w, h)) # 创建视频写对象 frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 视频总帧数 if v_path == 0: while 1: # Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() facecasc = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # if the q key was pressed, break from the loop if key == ord("q"): break

key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 如果按下键盘的q键，则退出程序 if key == ord("q"): break 这段代码实现了从视频文件中读取帧图像，识别出其中的人脸并进行情绪分析，最后将分析结果写入新的视频文件中。 ...

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 先设置分辨率，宽：1920 长：1080 cap.set(3, 1920) cap.set(4, 1080) # 图像计数 从1开始 img_count = 1 while (1): # get a frame ret, frame = cap.read() if ret: # show a frame cv2.imshow("capture", frame) # 等待按键事件发生 等待1ms key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): # 如果按键为q 代表quit 退出程序 print("程序正常退出..") break elif key == ord('s'): ## 如果s键按下，则进行图片保存 # 写入图片 并命名图片为 图片序号.png cv2.imwrite("{}.png".format(img_count), frame) print("保存图片，名字为 {}.png".format(img_count)) # 图片编号计数自增1 img_count += 1 else: print("图像数据获取失败！！") break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用 Python 语言编写...如果用户按下键盘上的 q 键，则程序会退出；如果按下 s 键，则程序会将当前图像保存为一个 png 格式的文件，并以数字递增的方式命名文件名。程序最终会释放摄像头的资源，并关闭窗口。

import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 加载一张图片并将其转换为灰度图像。 2. 使用 Canny 边缘检测算法检测图像的边缘。 3. 使用鼠标点击来选择边缘上的点。 4. 计算这些点之间的距离，并生成一个 tsplib 数据集。 5. 使用路径规划算法生成一个 TSP ...

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

#The code displays video from the webcam till 'Q' key is pressed to quit. import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) ... if cv.waitKey(1) == ord('Q'): break cap.release() cv.destroyAllWindows()

这段代码在pychram上运行的时候如何交互import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用 Python 编写的，运行时需要在 PyCharm 或其他 Python 集成开发环境中打开。代码中使用了 OpenCV 和 NumPy 库，需要确保这两个库已经安装在本地环境中。 在运行时，代码会加载一张名为 "input.jpg" 的...

逐行解释每句代码import numpy as np image_folder = r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\renlian' image_paths = [os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.jpg')] dnnnet = cv2.dnn.readNetFromCaffe(r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\deploy.prototxt', r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel') for image_path in image_paths: img = cv2.imread(image_path) h, w = img.shape[:2] blobs = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0, (600, 300), [104., 117., 123., ], False, False) dnnnet.setInput(blobs) detections = dnnnet.forward() faces = 0 for i in range(0, detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.7: faces += 1 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) x1, y1, x2, y2 = box.astype('int') y = y1 - 10 if y1 - 10 > 10 else y1 + 10 text = "%.3f" % (confidence * 10) + '%' cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, text, (x1 + 20, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) # 用imshow显示图片，并用waitKey等待键盘操作 cv2.imshow('face', img) key = cv2.waitKey(0) # 如果输入的是“q”键，结束循环 if key == ord('q'): break # 销毁所有创建的窗口 cv2.destroyAllWindows()

这段代码主要是用于人脸检测，以下是代码每行的解释： 1. import numpy as np: 导入...22. if key == ord('q'): break: 如果输入的是“q”键，则退出循环。 23. cv2.destroyAllWindows(): 销毁所有创建的窗口。

根据下面这段程序import cv2 import time AUTO = False # 自动拍照，或手动按s键拍照 INTERVAL = 2 # 自动拍照间隔 cv2.namedWindow("left") cv2.namedWindow("right") camera = cv2.VideoCapture(1) # 设置分辨率 左右摄像机同一频率，同一设备ID；左右摄像机总分辨率1280x480；分割为两个640x480、640x480 camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) counter = 1 utc = time.time() folder = "C:/Users/Lenovo/Desktop/SaveImage1/" # 拍照文件目录 def shot(pos, frame): global counter path = folder + pos + "_" + str(counter) + ".jpg" cv2.imwrite(path, frame) print("snapshot saved into: " + path) while True: ret, frame = camera.read() # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] HEIGHT*WIDTH left_frame = frame[0:480, 0:640] right_frame = frame[0:480, 640:1280] cv2.imshow("left", left_frame) cv2.imshow("right", right_frame) now = time.time() if AUTO and now - utc >= INTERVAL: shot("left", left_frame) shot("right", right_frame) counter += 1 utc = now key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break elif key == ord("s"): shot("left", left_frame) shot("right", right_frame) counter += 1 camera.release() cv2.destroyWindow("left") cv2.destroyWindow("right")画出它的流程图

1. 导入所需的库。 2. 定义变量 AUTO 和 INTERVAL，分别表示是否自动拍照和自动拍照间隔。 3. 创建名为“left”和“right”的窗口。 4. 打开摄像头，设置分辨率为 1280x480。 5. 定义变量 counter 和 utc，分别...

while True: ret, frame = cap.read() if ret: cv2.imshow('image', frame) key = cv2.waitKey(1) # 按q退出程序 if key == ord('q'): break

这是一个使用OpenCV库实现的视频实时播放的代码段。程序会不断读取视频帧并显示出来，直到...cv2.imshow()用于显示图像，cv2.waitKey()用于等待键盘输入并返回按键的ASCII码。如果按键是q，则程序会跳出循环并退出。
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资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南

![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解