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

时间: 2023-05-24 16:07:33 浏览: 184
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win2008 import cv2报错解决方案

#The code displays video from the webcam till 'Q' key is pressed to quit. import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() if ret: cv.imshow('img', img) if cv.waitKey(1) == ord('Q'): break cap.release() cv.destroyAllWindows()
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cap = cv.VideoCapture(0) 通过cv.VideoCapture函数创建一个对象，参数0表示第一个摄像头设备（通常是内置摄像头）。如果想指定其他摄像头，可以更改该参数。 ##### 3. 检查摄像头是否成功打开 python...
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28.OpenCV快速实现人脸检测及视频中的人脸.pdf

**OpenCV**（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，支持多种编程语言，如C++、Python等，并提供了丰富的计算机视觉功能。本文档主要介绍如何使用Python和OpenCV来快速实现人脸检测，并扩展...

''' Haar Cascade Face detection with OpenCV Based on tutorial by pythonprogramming.net Visit original post: https://pythonprogramming.net/haar-cascade-face-eye-detection-python-opencv-tutorial/ Adapted by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 7Feb2018 ''' import numpy as np import cv2 # multiple cascades: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) # set Width cap.set(4,480) # set Height while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, -1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5 , minSize=(20, 20) ) 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] cv2.imshow('video',img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: # press 'ESC' to quit break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 代码的意思

这段代码使用OpenCV库实现了基于Haar级联分类器的人脸检测。它使用摄像头读取视频流，并在视频帧中检测人脸。它通过使用预训练的级联分类器（haarcascade_frontalface_default.xml）来识别人脸。...

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") 转化为灰度图片并在网页显示,分成两个文件的代码

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'...

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()优化一下可以连续拍照

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 = 10 # 最大拍照...

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255） # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓，轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值，四个值为x, y, w, h， 其中x, y为左上角坐标，w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255...

import cv2 import torch # 加载模型 model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom' , path='base_s16/weights/best.pt', source='local') # 1.获取视频对象 cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4') # 2.判断是否读取成功 while(cap.isOpened()): # 3.获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 镜像 # frame = cv2.flip(frame, 1) # print(model) # bgr --> rgb img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = model(img_cvt) # 推理结果 pd = results.pandas().xyxy[0] person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy() print(person_list) helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy() print(helmet_list) # 4.获取成功显示图像 if ret == True: cv2.imshow('frame',frame) # 5.每一帧间隔为25ms break # if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): # break # 6.释放视频对象 cap.release() cv2.destoryAllwindows()

cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4') # 判断是否读取成功 while cap.isOpened(): # 获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 镜像 # frame = cv2.flip(frame, 1) # bgr --> rgb img_cvt = cv2.cvtColor...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色...

import cv2import numpy as np# 读取视频帧cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')ret, frame1 = cap.read()# 定义特征点的位置feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), mask=None, **feature_params)# 定义光流追踪参数lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))while True: ret, frame2 = cap.read() if not ret: break # 将前一帧的特征点作为输入 next_pts, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), prev_pts, None, **lk_params) # 选取跟踪成功的特征点 good_new = next_pts[status == 1] good_old = prev_pts[status == 1] # 绘制光流轨迹 for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)): a, b = new.ravel() c, d = old.ravel() mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2) frame2 = cv2.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.add(frame2, mask) cv2.imshow('frame', img) # 更新前一帧特征点 prev_pts = good_new.reshape(-1, 1, 2) k = cv2.waitKey(30) if k == 27: breakcv2.destroyAllWindows()cap.release()

这段代码是用 Python 和 OpenCV 库实现的光流追踪的功能，它可以读取视频帧并对相邻帧之间的运动进行分析。具体来说，它使用了 Lucas-Kanade 光流算法来跟踪前一帧中的特征点在当前帧中的位置，并将它们的轨迹可视化...

详细解释该代码的思路：import numpy as np import cv2 import random face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\ANACONDA\pkgs\libopencv-4.7.0-py311h1b74acb_2\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\OpenCV_xml\haarcascade_mcs_mouth.xml') bw_threshold = 80 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX org = (30, 30) weared_mask_font_color = (0, 255, 0) not_weared_mask_font_color = (0, 0, 255) noface = (255, 255, 255) thickness = 2 font_scale = 1 weared_mask = "Thank You for wearing MASK" not_weared_mask = "Please wear MASK to defeat Corona" cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) (thresh, black_and_white) = cv2.threshold(gray, bw_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) faces_bw = face_cascade.detectMultiScale(black_and_white, 1.1, 4) if (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 0): cv2.putText(img, "No face found...", org, font, font_scale, noface, thickness, cv2.LINE_AA) elif (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 1): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5) if (len(mouth_rects) == 0): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects: if (y < my < y + h): cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) break cv2.imshow('Mask Detection', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

2. 设置一些参数，如二值化阈值、字体、字体颜色、提示语等。 3. 开启摄像头，循环读取视频流。 4. 对每一帧进行处理，包括翻转图像、灰度化、二值化等。 5. 检测人脸，如果没有检测到人脸，则显示“未检测到人脸...

import cv2 faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, 640) # set Weight cap.set(4, 480) # set Height while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) #如果摄像头倒置，将1改成-1 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5 , minSize=(20, 20) ) 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] cv2.imshow('video', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: # Esc for quit break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 翻译各语句的意思

- cap = cv2.VideoCapture(0)：创建一个VideoCapture对象，用于从摄像头读取视频流。0表示使用默认的摄像头设备。 - cap.set(3, 640)：设置视频流的宽度为640。 - cap.set(4, 480)：设置视频流的高度为...

import qrcode import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 要生成二维码的字符串 data = "你好，世界！" # 生成二维码 qr = qrcode.QRCode( version=None, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(data) qr.make(fit=True) qr_img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") # 将二维码转化为OpenCV格式 qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 打开动态背景图片 cap = cv2.VideoCapture("bg.mp4") # 循环读取视频帧并加入二维码 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将带有二维码的图片缩小并粘贴到视频帧上 qr_img_cv_resized = cv2.resize(qr_img_cv, (200, 200)) frame[100:300, 100:300] = qr_img_cv_resized # 显示视频帧 cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()这段代码中报错Traceback (most recent call last): File "D:/Phoenix Robot/python/代码/test1.py", line 21, in <module> qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'怎么解决

qr_img_cv = cv2.cvtColor(cv2.UMat(np.asarray(qr_img)), cv2.COLOR_RGB2BGR) 或者直接将 qr_img 转换为 cv::Mat 类型： python qr_img_cv = cv2.cvtColor(cv2.Mat(np.asarray(qr_img)), cv2.COLOR_...

解释一下这段代码import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化 ROI ret, frame = cap.read() roi = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化 CamShift hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180]) cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 开始跟踪 term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) while True: ret, frame = cap.read() if ret == True: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1) ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit) pts = cv2.boxPoints(ret) pts = np.int0(pts) img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2) cv2.imshow('CamShift', img) k = cv2.waitKey(60) & 0xff if k == 27: break else: break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

2. 创建视频捕获对象：cv2.VideoCapture(0)表示从摄像头获取视频。 3. 初始化ROI（感兴趣区域）：通过调用cv2.selectROI函数，可以在视频帧中手动选择一个感兴趣的区域。 4. 初始化CamShift：将ROI转换为HSV...

import cv2 import numpy as np import time # 创建一个窗口，用于显示拼接后的图像 window_name = "Multi-camera Display" cv2.namedWindow(window_name) # 获取四个摄像头的视频捕捉对象 cap1 = cv2.VideoCapture(0) cap2 = cv2.VideoCapture(1) cap3 = cv2.VideoCapture(2) cap4 = cv2.VideoCapture(3) while True: start_time = time.time() # 记录开始时间 # 读取第一个摄像头的图像帧 ret1, frame1 = cap1.read() # 如果第一个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret1: print("无法获取第一个摄像头的图像") break # 读取第二个摄像头的图像帧 ret2, frame2 = cap2.read() # 如果第二个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret2: print("无法获取第二个摄像头的图像") break # 读取第三个摄像头的图像帧 ret3, frame3 = cap3.read() # 如果第三个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret3: print("无法获取第三个摄像头的图像") break # 读取第四个摄像头的图像帧 ret4, frame4 = cap4.read() # 如果第四个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret4: print("无法获取第四个摄像头的图像") break # 将四个摄像头的图像帧拼接在一起 upper_row = np.hstack((frame1, frame2)) lower_row = np.hstack((frame3, frame4)) display_img = np.vstack((upper_row, lower_row)) # 显示拼接后的图像 cv2.imshow(window_name, display_img) # 按下ESC键退出显示 if cv2.waitKey(1) == 27: break end_time = time.time() # 记录结束时间 elapsed_time = end_time - start_time # 计算耗时 print(f"每次循环耗时：{elapsed_time:.4f}秒") # 释放摄像头资源 cap1.release() cap2.release() cap3.release() cap4.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中增加配置文件con.ini配置摄像头ID

caps = [cv2.VideoCapture(camera_id) for camera_id in camera_ids] while True: start_time = time.time() # 记录开始时间 frames = [] rets = [] # 读取四个摄像头的图像帧 for cap in caps: ret, frame ...

回答一下代码：import numpy as np import cv2 import Products as product # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture("../sample/1.mp4") # 变量 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX products = [] pid = 1 areaTh = 18000 # 获取图像width, height width = cap.get(3) height = cap.get(3) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() try: # 复制图片，用于绘制 img = frame.copy() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] except: print("EOF") break # 边缘检测，识别工件 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area > areaTh: M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) new = True if cx > 100: for i in products: if abs(cx - i.getX()) <= 25 and abs(cy - i.getY()) <= 25: new = False i.updateCoords(cx, cy, x, y, w, h) if new: p = product.Product(pid, cx, cy, x, y, w, h) p.save_pic(frame) products.append(p) product.count = pid defects = p.defect_detect() pid += 1 cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) for i in products: # 标记ID if i.getX() <= 600: cv2.putText(img, str(i.getId()), (i.getX(), i.getY()), font, 1.0, i.getRGB(), 1, cv2.LINE_AA) # 绘制缺陷 for j in i.defects: if j.getState() == 1: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (0, 255, 255), 1) elif j.getState() == 2: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (255, 255, 0), 1) # 绘制sum cv2.putText(img, "sum:" + str(product.count), (10, 30), font, 0.7, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "scratch_sum:" + str(product.Product.scratch_sum), (10, 50), font, 0.7, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "blot_sum:" + str(product.Product.blot_sum), (10, 70), font, 0.7, (255, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("test", img) k = cv2.waitKey(10) & 0xff if k == 27: break cv2.destroyAllWindows()

2. cv2：是一个Python库，用于计算机视觉和图像处理。它是OpenCV（开源计算机视觉库）的Python接口，提供了许多处理图像的函数和方法。 3. Products：这是一个自定义的Python模块，它很可能包含了一些与产品相关的...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(frame, pattern): # 载入模式图像 pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(frame, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(frame, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 返回绘制了矩形框的图像 return frame cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置模式图像的文件名 pattern_file = 'pattern.png' while True: ret, frame = cap.read() # 调用函数进行模式匹配 result_frame = match_pattern(frame, pattern_file) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', result_frame) # 如果按下q键则退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头资源和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

然后使用cv2.matchTemplate函数进行模板匹配，并设置匹配阈值。接下来，我们寻找匹配结果中大于阈值的坐标，并在原始图像上绘制矩形框来标识匹配位置。 在主循环中，我们不断读取摄像头帧，并调用match_pattern...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序修改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头，如果有多个摄像头可以尝试使用1、2、3... while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 在这里加入你的图像检测与分类代码，输出坐标、大小和种类...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

3. 摄像头设备号错误：在cap=cv2.VideoCapture(0)这一行中，参数0表示默认使用设备号为0的摄像头。如果你的电脑有多个摄像头，可能需要更改该参数来指定正确的摄像头设备号。 如果上述解决方法都无效，可以尝试...

python cap.read() 图像帧 cv2.Canny(img, 40, 200)

当你初始化一个视频捕获对象 cv2.VideoCapture() 后，你可以使用 .read() 方法来逐帧读取视频内容。每次调用 .read() 方法时，它都会读取视频的下一帧，并且返回一个布尔值以及一个图像帧。布尔值表示是否成功...

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