我正在尝试使用opencv将网络摄像头中的帧另存为jpgs或png或其他格式.尽管这里有这样的例子,但事实证明,这比我想象的要困难得多：Capturing a single image from my webcam in Java or Python 我正在尝试这样做：if __name__ == "__main__": print "Press ESC to exit ..."# create windows cv.NamedWindow('Raw', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) cv.NamedWindow('Processed', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)# create capture device device = 0 #...
一、背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作，却发现opencv和PIL的效率并不是很理想，并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率。见全网并无较完整的效率对比文档，遂决定自己丰衣足食。 二、目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时（多次测算取平均时间和最短时间，次数一般在100次以上），并简单使用numba、ctypes、cython等方法优化代码。 三、测试方法及环...
在工作中刚好用到，按自己的需求写了一段import cv2 cap = cv2.VideoCapture(video.mp4) cap.isOpened() width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)print(width,height)if cap.isOpened(): # 当成功打开视频时cap.isOpened()返回True,否则返回False# get方法参数按顺序对应下表（从0开始编号)rate = cap.get(5) # 帧速率FrameNumber = int(cap.get(7)) # 视频文件的帧数duration ...
在图像处理之前，我们需要对拿到手的数据进行筛选，对于视频，我们需要从中截取我们需要的一段或几段 整体思路比较简单，通过设定截取视频的起止时间（帧数），可以将该时间段内的图像保存为新的视频 直接上代码：""" 【函数名称】 13 截取视频 【参数】 输入参数 视频文件名称 【详细介绍】 输入不同时间段 进行截取拼接 【创建日期】 20191128 by wangxioabei 【修改日期】 NOTE.1: """ def CutVideoFromFile(video_file_name,...
我想确定立体摄像机相对于其在世界坐标系中的先前位置的位置和方向.我使用的是大黄蜂XB3相机,立体声对之间的运动约为几英尺. 这会走上正确的轨道吗？ >获得每对的校正图像>检测/匹配特征点校正图像>计算基本矩阵>计算基本矩阵 谢谢你的帮助！解决方法:好吧,这听起来像您对自己想做的事情有充分的了解！拥有预先校准的立体相机(如Bumblebee)将在需要时提供点云数据-听起来您基本上也想使用相同的图像执行视觉测距(当然是正确的术语)...
我在这里是新来的,并且在编程方面有点新手. 我有一个问题.我在bmp文件和16位中有Sun的图片.图片看起来像带有黑色背景的白色圆圈. 我想找到一个圆并在x,y坐标中标识其中心. 我有这个剧本import cv import numpy as nporig = cv.LoadImage('sun0016.bmp')grey_scale = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig), 8, 1) processed = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig), 8, 1)cv.Smooth(orig, orig, cv.CV_GAUSSIAN, 5, 5) cv.CvtColor(orig, gr...
我已经使用opencv编写了C代码,我将C代码转换为“ DLL”,并且需要在python中从此dll调用一个方法,该方法接收cv :: Mat作为数据类型.但是我在这里出错了.以下是C代码和python代码的示例. 在谷歌搜索中,我发现我们需要使用Boost库,但不确定如何将Python mat转换为C cv :: Mat以及如何在它们之间建立接口. C dll代码：DLLEXPORT int FromPython ( cv :: Mat InputSrc) {imshow ( "FromPython", InputSrc );return 0; }Python代码import...
我希望这很简单；我怀疑是这样. 我有一个应用程序,该应用程序从用户手中拿着信用卡的图像中提取图像,条纹面朝外.像这样：http://imgur.com/OOanf9i 这已经通过python脚本进行了馈送,以帮助进行瞳孔检测,我想添加一种在宽度方向上检测信用卡边缘的功能.我已经对openCV进行了一些研究,但这似乎是一个非常深入的话题,我相信这是一个简单的案例. 谁能给我任何有关如何实现这一目标的指导？或者这可能有多难？ 谢谢！解决方法:一种选择是...
我正在尝试计算视频文件(‘foo.h264’)中的帧总数.>>> import numpy as nm >>> import cv2 >>> cap = cv2.VideoCapture('foo.h264') >>> cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT) Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT' is not defined >>> cap.get(5) 25.0 >>> cap.get(7) -192153584101141.0所以我认为get(5)给出帧速率,而get(7)给出帧总数.在上述情况下,...
我试图流式网络摄像头并行处理方法.函数之一显示libv4l2资源繁忙错误.尝试在各个功能之间使用较小的延迟可以正常工作.当我使用两个相机时,它也可以工作.我认为libv4l2的设置有问题.如何解决这个问题？import threading from threading import Thread import cv2 import numpy as npdef func1():video = cv2.VideoCapture(0)success, image = video.read()print successdef func2():video = cv2.VideoCapture(0)success, image = vi...
在opencv和python中,有没有办法在利用numpy的优化的同时将任意函数应用于图像中的每个像素？ 例如,我想获得单通道图像的S形：out_image[:,:] = 1 / (1 + math.exp(-in_img[:,:]))但这不起作用(不足为奇)：TypeError：只能将length-1数组转换为Python标量. 有办法哄numpy做这样的事情吗？ 我当然可以遍历像素,这在C中可能很好,但是在python中它非常慢.解决方法:正如@Divakar所建议的那样,用仅了解标量的math.exp替换为也了解ndarray...
pypi里opencv给的命令是pip install opencv-python 但是这样会安到python 2.7 再过一个多月python 2.7和pip就要drop了你在逗我？？ 然而使用pip3 install opencv-python会报错 看了好多教程，乱七八糟的，还得各种改 其实特别简单！！！ 特别简单！！！ 这个命令前面加个sudosudo pip3 install opencv-python 收工
我对OpenCV中的Canny边缘检测器有一些疑问. 这是我尝试的代码.def auto_canny(image, sigma=0.33):v = np.median(image)lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))edged = cv2.Canny(image, lower, upper)然后,##### first situation ##### img = cv2.imread('mango.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) auto = auto_canny(gray) cv2.imwrite('mango_gray_edge.jpg', auto)...
我如何解决从图像中识别和提取矩形的问题,如下图所示. 请注意,我的矩形可能不完整,并且缺少一些边,而某些边可能是部分线. 谢谢 ！ 解决方法:可以使用morphological操作(例如eroding and dilating)来解决.这两个操作将有助于创建闭合的矩形.之后,您可以使用page中的教程来检测简单的形状,例如矩形. 我实现了一个快速演示,该演示适用于您提供的图像. main.py：import cv2 import numpy as np from shapeDetector import ShapeDetecto...
在很大程度上要感谢stackoverflow(here、here和here)上的一些出色答案,在对齐图像方面我取得了相当不错的成功.但是,有一个问题,如下所示.当我将许多图像缝合在一起时,它们变得越来越小. 我对这种情况为什么会发生的理论是,摄像头不完全垂直于地面,因此当我添加越来越多的图像时,由于摄像头不垂直于地面,自然的视角导致远处的图像变小.不过,这很可能是完全不正确的. 但是,即使当我变换第一张图像以使其“好像”垂直于地面拍摄时(我认...