代码实现的思想比较有意思,使用opencv获取电脑的视频流,然后将摄像头塞入视频流获取摄像头的图片。而为了实现视频的效果,就开启一个定时器,每隔一个固定的时间(好比10ms)将摄像头获得的图像塞入UI中的一个label中显示。拍照的实现思路也就简单了,将摄像头的图片拿到之后直接用opencv的imwrite函数写入对应目录中就行了。
cmake-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.1/modules -D PYTHON_EXECUTABLE=/us...
目的:在ubuntu上使用opencv打开摄像头 报错:提示看不到节点0,修改节点为其他值,也找不到 解决方式:摄像头作为外部设备,应该是只能连接在主机上或者ubuntu里,手动连接之后,就能正常打开摄像头了 代码还是cap.open(0)
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 在文件末尾加上OpenCV的lib路径,保存退出 /usr/local/opencv4.6.0/lib sudo ldconfig 验证是否安装完成可以使用以下指令,将会显示出版本号 pkg-config --modversion opencv4 四、打开摄像头 1、点击屏幕右下角的摄像头图标将摄像头连接至Ubuntu,使摄像头图标处于高亮状态...
因为想做一个自己的多标签图像识别算法的训练库,需要用到摄像头拍照。另外,想着后面可能会用Qt来开发一些跨平台的应用,所以先学着用pyqt来开发一个摄像头的拍照软件作为入门。整体感觉,用python+qt开发桌面应用的效率还蛮高的,总共100行左右的代码就可以实现了。
OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知、运动跟踪、增强现实等。 二、opencv的安装 1、资源准备及前期准备 由于官网下载太慢,因此找来一个国内的靠谱网站使用。
echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf sudo ldconfig 5:编译Qt+opencv项目之前,在.pro文件中加入如下内容即可 //加入头文件的路径 编译时使用 INCLUDEPATH +=../opencv-2.1.0/include/opencv2 //加入需要用到的库,链接时使用 ...
二、OpenCV4与QT5的集成开发 1. 下载与准备 首先,通过终端命令下载OpenCV4.8源码包并解压,这是搭建开发环境的第一步。 wget -O opencv4.8.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.8.0.zip unzip opencv4.8.zip 2. 安装依赖库
一、在Ubuntu下安装opencv 二、用opencv打开一张图片 三、用opencv打开摄像头 四、用opencv打开视频文件 五、参考 一、在Ubuntu下安装opencv (一)从官网下载opencv 下载地址:https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.10(二)解压 unzip opencv3.4.10 ...
cd 路径/opencv-3.2.0/build 2、然后便在命令行中输入以下命令 cmake-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-D WITH_TBB=ON-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON-D WITH_V4L=ON-D WITH_QT=ON-D WITH_OPENGL=ON.. 即下图中蓝框中的命令: ...