def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) face_mode = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml") while True: ret, frame = cap.read() gray_face=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(gray_face, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) gray_face = buffer.tobytes() yield (b'--gray_face\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + gray_face + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=gray_face")为何不能显示灰度图片

时间: 2023-06-10 20:03:50 浏览: 241
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vc6.0_webcam_control.rar_site:www.pudn.com

可能是因为在代码中的`webcam_feed()`函数中,将灰度图像的像素值转换为字节字符串(buffer)之前,没有进行通道数的处理。灰度图像只有一个通道,而在转换为字节字符串之前,需要将它从单通道转换为三通道(BGR)以满足图像编码的要求。可以在代码中加入一行如下的代码来解决这个问题: ``` image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ``` 这行代码将灰度图像转换为BGR图像,进而和其他的彩色图像一样进行编码和传输。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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