<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/> 1. 2. 完成后我们开始正式编写MainActivity。 public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2 { private String TAG = "OpenCV_Test"; //OpenCV的相机接口 private CameraBridgeViewB...
1.首先安装OpenCV,当然所用电脑要有摄像头,且接入网络。比较简单粗暴的做法是到Python所在的目录下,.\Scripts下运行 pip install opencv-python 2.以下代码是开启摄像头,按任意键退出: import cv2 #打开摄像头(只有一个摄像头则编号为0,若有2个则依次为0,1) camera = cv2.VideoCapture(0) #创建窗口"Video Ca...
#恢复人脸区域29#处理后的图像放回源中30frame[y:y+h, x:x+w] =face_img31out.write(frame)32cv2.imshow("Test", frame)33#按Q停止程序34ifcv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):35break36else:37break3839#释放对象40out.release()41camera.release()42cv2.destroyAllWindows()...
这是代码,使用 Python 中的 cv2 绑定,我可以确认它运行: import cv2#capturefrom camera at location0cap = cv2.VideoCapture(0)#setthewidthand height, and UNSUCCESSFULLY set the exposure time cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1280) cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1024) cap.set(...
python3.6+OpenCV3.4.2-Camera实时捕获人脸 1importcv2 as cv234defcatch_face_video(img):5gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)6path_haar='C:/Users/77007/Desktop/python/pythonProject1/opencv/build/etc/haarcascades/'7face_haar='haarcascade_frontalface_default.xml'8classifier=cv.CascadeClassifier(...
这是在Python中使用cv2绑定的代码,我可以确认它可以运行: import cv2 #capture from camera at location 0 cap = cv2.VideoCapture(0) #set the width and height, and UNSUCCESSFULLY set the exposure time cap.set(3,1280) cap.set(4,1024) cap.set(15, 0.1) ...
分享个人测试摄像头的一些参数时,使用到的python 代码,由于经常用到,保存在本地时要翻很久才翻得到,所以把代码发表到知乎,一来可以备忘,二来可以更快地找到对应代码,三来可以分享给需要的小伙伴。 1 实现的功能 本代码文件可以实现的功能有: 调用USB摄像头所采集到的图像,实时展示到电脑屏幕上 在图像的基础上再...
cameraAutoForPictures(saveDir='data/') 上述代码的运行环境需要是Python2,因为python2中才有reload方法,去掉那些语句就可以在Python3中执行了,我们在Python2的环境中执行结果截图如下: 我的保存路径是data,按q退出后,进入data文件夹下就可以看到自己的“靓照”了哈,好了数据集准备到此结束,接下来准备实战人脸识别...
用Python和OpenCV来测量相机到目标的距离 继续,我们开始这个项目。打开一个文件,命名为distance_to_camera.py,然后就可以开工了。 # import the necessary packages importnumpyasnp importcv2 deffind_marker(image): # convert the image to grayscale, blur it, and detect edges ...