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  • opencv 拍照

    千次阅读 2019-07-16 18:06:22
    import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture", frame) cv2.imwrite("E:\jre\\123.jpeg", frame) cv2.waitKey(1000) cap.release() ...
    import cv2
    
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    
    # get a frame
    ret, frame = cap.read()
    # show a frame
    cv2.imshow("capture", frame)
    cv2.imwrite("E:\jre\\123.jpeg", frame)
    cv2.waitKey(1000)
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

     

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  • Python+OpenCV拍照

    2019-05-22 10:16:23
    可以实现Python+OpenCV拍照功能,Python版本3.6,OpenCV版本3.3
  • 首先在命令中安装opencv:pip install opencv-python然后打开notebook:jupyter notebook建立文件,写入如下代码:import cv2capture = cv2.VideoCapture(0)while(True):# 获取一帧ret, frame = capture.read()# 将...

    首先在命令中安装opencv:

    pip install opencv-python

    然后打开notebook:

    jupyter notebook

    建立文件,写入如下代码:

    import cv2

    capture = cv2.VideoCapture(0)

    while(True):

    # 获取一帧

    ret, frame = capture.read()

    # 将这帧转换为灰度图

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow('frame', gray)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

    cv2.imwrite("youtemp.png", frame)

    capture.release() #释放摄像头

    cv2.destroyAllWindows()#删除建立的全部窗口

    break

    然后运行就好了。

    如果没有在break之前释放摄像头等操作,可能会导致摄像头退出卡死

    反正就是可简单就可以用python在电脑上拍照啦...

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  • c++调用Opencv拍照 指定文件名保存,当文件存在时等待。
  • Java 调用 openCv 拍照

    2021-06-02 11:55:10
    资源全套,下载就可以用,自己搞了好久才搞定
  • opencv拍照&测试

    2018-07-16 22:00:01
    可以测试摄像头是否正常驱动的程序,例如树莓派的摄像头驱动,利用本程序,可以实现拍照和测试
  • 〇、基础一些单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种:径向畸变和切向畸变。如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边...Tips:软件环境:python 2.7.12 + OpenCV (OpenCV2和OpenCV3皆适用)校正...

    〇、基础

    一些单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种:径向畸变和切向畸变。如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合,这就是畸变的体现。

    23928a80fa0f

    1.png

    在3D相关应用中,必须要先校正这些畸变。在此文档中,我们使用棋盘格对摄像头畸变进行校正。

    Tips:

    软件环境:

    python 2.7.12 + OpenCV (OpenCV2和OpenCV3皆适用)

    校正使用的图片为摄像头预先拍摄好的图片。

    一、设置

    为了找到棋盘的图案,我们要使用函数 cv2.findChessboardCorners()。我们还需要传入图案的类型,比如说 8x8 的格子或 5x5 的格子等。在本例中我们使用的是 7x8 的格子。(通常情况下棋盘都是 8x8 或者 7x7)。它会返回角点,如果得到图像的话返回值类型(Retval)就会是 True。这些角点会按顺序排列(从左到右,从上到下)。

    这个函数可能不会找出所有图像中应有的图案。所以一个好的方法是编写代码,启动摄像机并在每一帧中检查是否有应有的图案。在我们获得图案之后我们要找到角点并把它们保存成一个列表。在读取下一帧图像之前要设置一定的间隔,这样我们就有足够的时间调整棋盘的方向。

    除了使用棋盘之外,我们还可以使用环形格子,但是要使用函数cv2.findCirclesGrid() 来找图案。据说使用环形格子只需要很少的图像就可以了。

    在找到这些角点之后我们可以使用函数 cv2.cornerSubPix() 增加准确度。我们使用函数 cv2.drawChessboardCorners() 绘制图案。所有的这些步骤都被包含在下面的代码中了:

    import numpy as np

    import cv2

    import glob

    # 设置寻找亚像素角点的参数,采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001

    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

    # 获取标定板角点的位置

    objp = np.zeros((6*7,3), np.float32) # 7x8的格子 此处参数根据使用棋盘格规格进行修改

    objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)

    # 将世界坐标系建在标定板上,所有点的Z坐标全部为0,所以只需要赋值x和y

    objpoints = [] # 存储3D点

    imgpoints = [] # 存储2D点

    images = glob.glob('*.jpg') # 文件存储路径,存储需要标定的摄像头拍摄的棋盘格图片

    for fname in images:

    img = cv2.imread(fname)

    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    size = gray.shape[::-1]

    # 寻找棋盘格角点

    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)

    if ret == True:

    objpoints.append(objp)

    # 在原角点的基础上寻找亚像素角点

    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)

    if corners2.any():

    img_points.append(corners2)

    else:

    img_points.append(corners)

    # 绘制角点并显示

    img = cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners2,ret)

    cv2.imshow('img',img)

    cv2.waitKey(500)

    cv2.destroyAllWindows()

    一幅图像和被绘制在上面的图案:

    23928a80fa0f

    2.png

    二、标定

    在得到了这些对象点和图像点之后,我们已经准备好来做摄像机标定了。

    我们要使用的函数是 cv2.calibrateCamera()。它会返回摄像机矩阵,畸变系数,旋转和变换向量等。

    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

    三、畸变校正

    现在我们找到我们想要的东西了,我们可以找到一幅图像来对他进行校正了。OpenCV 提供了两种方法,我们都学习一下。不过在那之前我们可以使用从函数 cv2.getOptimalNewCameraMatrix() 得到的自由缩放系数对摄像机矩阵进行优化。如果缩放系数 alpha = 0,返回的非畸变图像会带有最少量的不想要的像素。它甚至有可能在图像角点去除一些像素。如果 alpha = 1,所有的像素都会被返回,还有一些黑图像。它还会返回一个 ROI 图像,我们可以用来对结果进行裁剪。

    我们读取一张新的图像images[12](为摄像头拍摄图片中的一张)

    img = cv2.imread(images[12])

    h, w = img.shape[:2]

    newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))

    1、使用undistort函数

    使用 cv2.undistort() 这是最简单的方法。只需使用这个函数和上边得到的 ROI 对结果进行裁剪。

    dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

    x,y,w,h = roi

    dst = dst[y:y+h, x:x+w]

    cv2.imwrite('calibresult11.png',dst)

    print "方法一:dst的大小为:", dst1.shape

    2、使用重映射的方式

    使用 remapping 这应该属于“曲线救国”了。首先我们要找到从畸变图像到非畸变图像的映射方程。再使用重映射方程。

    # 获取映射方程

    mapx,mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx,dist,None,newcameramtx,(w,h),5)

    dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR) # 重映射

    # dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_CUBIC) # 使用此参数,图像变小

    x,y,w,h = roi

    dst2 = dst[y:y+h,x:x+w]

    cv2.imwrite('calibresult11_2.jpg', dst2)

    print "方法二:dst的大小为:", dst2.shape

    这两中方法给出的结果是相同的。结果如下所示,此时图像中的所有边界都变直了。

    23928a80fa0f

    3.png

    四、反向投影误差

    我们可以利用反向投影误差对我们找到的参数的准确性进行估计。得到的结果越接近 0 越好。有了内部参数,畸变参数和旋转变换矩阵,我们就可以使用 cv2.projectPoints() 将对象点转换到图像点。然后就可以计算变换得到图像与角点检测算法的绝对差了。然后我们计算所有标定图像的误差平均值。

    tot_error = 0

    for i in xrange(len(obj_points)):

    img_points2, _ = cv2.projectPoints(obj_points[i],rvecs[i],tvecs[i],mtx,dist)

    error = cv2.norm(img_points[i],img_points2, cv2.NORM_L2)/len(img_points2)

    tot_error += error

    mean_error = tot_error/len(obj_points)

    print "total error: ", tot_error

    print "mean error: ", mean_error

    五、代码

    # -*- coding:utf-8 -*-

    __author__ = 'Microcosm'

    import cv2

    import numpy as np

    import glob

    # 设置寻找亚像素角点的参数,采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001

    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)

    # 获取标定板角点的位置

    objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)

    objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) # 将世界坐标系建在标定板上,所有点的Z坐标全部为0,所以只需要赋值x和y

    obj_points = [] # 存储3D点

    img_points = [] # 存储2D点

    images = glob.glob("*.jpg")

    for fname in images:

    img = cv2.imread(fname)

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    size = gray.shape[::-1]

    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)

    if ret:

    obj_points.append(objp)

    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5,5), (-1,-1), criteria) # 在原角点的基础上寻找亚像素角点

    if corners2.any():

    img_points.append(corners2)

    else:

    img_points.append(corners)

    cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners, ret)

    cv2.imshow('img', img)

    cv2.waitKey(0)

    print len(img_points)

    cv2.destroyAllWindows()

    # 标定

    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points,size, None, None)

    print "ret:",ret

    print "mtx:\n",mtx # 内参数矩阵

    print "dist:\n",dist # 畸变系数 distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)

    print "rvecs:\n",rvecs # 旋转向量 # 外参数

    print "tvecs:\n",tvecs # 平移向量 # 外参数

    print("-----------------------------------------------------")

    # 畸变校正

    img = cv2.imread(images[12])

    h, w = img.shape[:2]

    newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))

    print newcameramtx

    print("------------------使用undistort函数-------------------")

    dst = cv2.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx)

    x,y,w,h = roi

    dst1 = dst[y:y+h,x:x+w]

    cv2.imwrite('calibresult11.jpg', dst1)

    print "方法一:dst的大小为:", dst1.shape

    # undistort方法二

    print("-------------------使用重映射的方式-----------------------")

    mapx,mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx,dist,None,newcameramtx,(w,h),5) # 获取映射方程

    #dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR) # 重映射

    dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_CUBIC) # 重映射后,图像变小了

    x,y,w,h = roi

    dst2 = dst[y:y+h,x:x+w]

    cv2.imwrite('calibresult11_2.jpg', dst2)

    print "方法二:dst的大小为:", dst2.shape # 图像比方法一的小

    print("-------------------计算反向投影误差-----------------------")

    tot_error = 0

    for i in xrange(len(obj_points)):

    img_points2, _ = cv2.projectPoints(obj_points[i],rvecs[i],tvecs[i],mtx,dist)

    error = cv2.norm(img_points[i],img_points2, cv2.NORM_L2)/len(img_points2)

    tot_error += error

    mean_error = tot_error/len(obj_points)

    print "total error: ", tot_error

    print "mean error: ", mean_error

    参考文档:

    展开全文
  • 为Python和OpenCv运行此代码。我想要做的是在我的数据集/测试中保存该工具正在检测的所有汽车的所有图像。运行我的代码python3 car_detection y0d$ python3 build_car_dataset.py -c cars.xml -o dataset/test因此,...

    为Python和OpenCv运行此代码。我想要做的是在我的数据集/测试中保存该工具正在检测的所有汽车的所有图像。运行我的代码python3 car_detection y0d$ python3 build_car_dataset.py -c cars.xml -o dataset/test

    因此,当我检测到脸部并将矩形放在脸部时,我创建了一个if函数,即如果脸部被识别并且图像上有矩形,那么请将该脸部的图片保存到我想要的输出if rects:

    p = os.path.sep.join([args["output"], "{}.png".format(str(total).zfill(5))])

    cv2.imwrite(p, orig)

    total += 1

    所以我得到的错误是:ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()我该怎么办?先谢谢你!

    我的完整代码是:# USAGE

    # python3 build_car_dataset.py --cascade haarcascade_frontalface_default.xml --output dataset/test

    # python3 build_face_dataset.py -c haarcascade_licence_plate_rus_16stages_original.xml -o dataset/test

    #python3 build_face_dataset.py -c haarcascade_licence_plate_rus_16stages_original.xml -o dataset/test

    #python3 build_car_dataset.py -c cars.xml -o dataset/test

    from imutils.video import VideoStream

    import argparse, imutils, time, cv2, os

    # construct the argument parser and parse the arguments

    ap = argparse.ArgumentParser()

    ap.add_argument("-c", "--cascade", required=True,

    help = "path to where the face cascade resides")

    ap.add_argument("-o", "--output", required=True,

    help="path to output directory")

    args = vars(ap.parse_args())

    # load OpenCV's Haar cascade for face detection from disk

    detector = cv2.CascadeClassifier(args["cascade"])

    # initialize the video stream, allow the camera sensor to warm up and initialize the total number of example faces written to disk thus far

    print("[INFO] starting video stream...")

    vs = VideoStream(src=0).start()

    # vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()

    time.sleep(2.0)

    total = 0

    # loop over the frames from the video stream

    while True:

    # grab the frame from the threaded video stream, clone it, (just in case we want to write it to disk), and then resize the frame

    # so we can apply face detection faster

    frame = vs.read()

    orig = frame.copy()

    frame = imutils.resize(frame, width=400)

    # detect faces in the grayscale frame

    rects = detector.detectMultiScale(

    cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY), scaleFactor=1.1,

    minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # loop over the face detections and draw them on the frame

    for (x, y, w, h) in rects:

    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    if rects:

    p = os.path.sep.join([args["output"], "{}.png".format(str(total).zfill(5))])

    cv2.imwrite(p, orig)

    total += 1

    # show the output frame

    cv2.imshow("Frame", frame)

    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # if the `q` key was pressed, break from the loop

    if key == ord("q"):

    break

    # do a bit of cleanup

    print("[INFO] {} face images stored".format(total))

    print("[INFO] cleaning up...")

    cv2.destroyAllWindows()

    vs.stop()

    展开全文
  • opencv拍照保存代码

    千次阅读 2018-09-01 19:03:10
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  • I am trying to acquire images from my webcam using a python code that imports OpenCV. The code is the following:import syssys.path.append("C:\\opencv\\build\\python\\2.7")import cv2import cv2.cv as cv...
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  • python下使用opencv拍照

    2019-03-11 15:49:00
    首先在命令中安装opencv: pip install opencv-python 然后打开notebook: jupyter notebook 建立文件,写入如下代码: import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取一帧 ret, frame...
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  • PyQt5 Opencv拍照

    2017-11-14 16:30:00
    """摄像头拍照线程,摄像头拍照耗时较长容易卡住UI""" def __init__(self,deviceIndex,imgLab): QThread.__init__(self) self.imgLab = imgLab self.deviceIndex = deviceIndex self.device = cv2....
  • 1.实现了一个动态库,可以直接调用拍照、录制视频、保存视频、并采用H264编码压缩,生成的视频文件较小; 2.封装成自定义ocx控件,可以直接供界面调用,有MFC调用示例;
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  • 一、本次实验需要用到的python库包及遇到的问题 1、pygame和pyOpenGL(pycharm第三方库直接导入or从此处:...另,此次调试程序过程中遇到错误如下:(我是用的是pycharm) # TabError: inconsistent use of ...
  • cam = cv2.VideoCapture(0 + cv2.CAP_DSHOW) if not cam.read()[0]: cam = cv2.VideoCapture(1 + cv2.CAP_DSHOW) cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
  • 树莓派人脸识别门禁系统的总体设计硬件包括:树莓派3B、电源模块、转5V降压模块、触摸感应传感器模块、声光报警模块和驱动模块。...触摸传感器触发主函数实时拍照并发送至云服务调用Search API在Faceset中找出...
  • opencv摄像头拍照

    2017-09-13 10:34:53
    按空格实现拍照并储存在电脑指定位置,opencv3.1 ,提供给opencv新手参考。ophhhhhhhhhhjjjjjjjjjjjjjjjjjl

空空如也

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opencv拍照