这段代码为什么运行不了import cv2 def run_opencv_camera(): video_stream_path = 0 # local camera (e.g. the front camera of laptop) cap = cv2.VideoCapture(video_stream_path) while cap.isOpened(): is_opened, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) cv2.waitKey(1) cap.release()

时间: 2023-12-31 13:07:14 浏览: 77
这段代码是一个打开本地摄像头并实时显示摄像头捕捉的画面的程序。如果运行不了,有可能是因为没有安装OpenCV库或者没有正确导入OpenCV库。 首先,你需要在终端(或者Anaconda Prompt)中输入以下命令来安装OpenCV库: ``` pip install opencv-python ``` 如果你使用的是Anaconda,可以尝试使用以下命令: ``` conda install -c conda-forge opencv ``` 安装完成后,你可以在代码的开头添加以下代码来导入OpenCV库: ``` import cv2 ``` 如果你已经安装了OpenCV库并且正确导入了库,但是代码仍然无法运行,那么可能是因为你没有摄像头或者没有正确连接摄像头。你可以尝试将 `video_stream_path` 参数设置为其他数字或者字符串,以检查是否存在其他可用的视频流。
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import cv2 class VideoCamera(object): url = "rtsp://admin:mliszlm79+-12@192.168.0.108:554/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0" def __init__(self): #capturing video self.video = cv2.VideoCapture(self.url) def __del__(self): #releasing camera self.video.release() def get_frame(self): #extracting frames ret, frame = self.video.read() # encode OpenCV raw frame to jpg and displaying it ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame) return jpeg.tobytes()

这是一个Python类,需要导入cv2模块。这个类名为VideoCamera,其中包含一个属性url,表示一个网络摄像头的地址。这个地址使用了实时流传输协议(rtsp),需要输入正确的用户名和密码(admin和mliszlm79 -12)。摄像头的网络地址是192.168.0.108:554,可以使用该地址来获取摄像头的视频数据,也可以指定获取摄像头的某个通道(channel)的实时监控数据。

import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0:自带摄像头 1:外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸(且保证下面的frame也是这个尺寸) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())将以上代码实现在pyqt5里的label框出现

要将视频显示在PyQt5的标签(QLabel)中,您可以使用Qt的图像处理类QImage和标签类QLabel结合使用。以下是修改后的代码示例: ```python import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0:自带摄像头 1:外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸(且保证下面的frame也是这个尺寸) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() def display_image(self, frame, label): rgb_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = rgb_image.shape bytes_per_line = ch * w q_image = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(q_image)) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 在修改后的代码中,我们添加了一个名为`display_image`的辅助函数,用于将OpenCV的帧转换为Qt的图像格式,并显示到标签中。通过调用`display_image`函数,您可以在`on_pushButton_record_clicked`和`on_pushButton_play_clicked`函数中将帧显示到名为`label`的标签中。请确保在UI文件中存在一个名为`label`的标签。
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以下是一个使用树莓派调用两个摄像头的双线程代码示例: python import threading import time import cv2 # 定义摄像头1的线程类 class CameraThread1(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self.cap1 = cv2.VideoCapture(0) # 第一个摄像头 def run(self): while True: ret1, frame1 = self.cap1.read() if ret1: cv2.imshow('Camera 1', frame1) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break self.cap1.release() cv2.destroyAllWindows() # 定义摄像头2的线程类 class CameraThread2(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self.cap2 = cv2.VideoCapture(1) # 第二个摄像头 def run(self): while True: ret2, frame2 = self.cap2.read() if ret2: cv2.imshow('Camera 2', frame2) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break self.cap2.release() cv2.destroyAllWindows() # 创建并启动线程 thread1 = CameraThread1() thread2 = CameraThread2() thread1.start() thread2.start() # 主线程等待子线程结束 thread1.join() thread2.join() 在该代码中,我们定义了两个线程类CameraThread1和CameraThread2,分别调用摄像头1和摄像头2。在run()方法中,我们使用OpenCV库的函数cv2.VideoCapture()获取摄像头对象,并通过cv2.imshow()函数显示摄像头捕获的图像。同时,我们还检测用户是否按下'q'键来终止程序运行。 最后,在主线程中创建并启动了两个线程,并使用join()方法等待它们结束。 请注意,在树莓派上使用多个摄像头时,需要将每个摄像头的编号传递给cv2.VideoCapture()函数。通常,编号0表示默认摄像头,编号1表示第一个外部摄像头,编号2表示第二个外部摄像头,以此类推。

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