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  • 使用java技术实现调用电脑摄像头拍照,适用与聊天室、人脸识别、拍照、人脸支付、监控等需要调摄像头获取照片的场景
  • java调用电脑摄像头

    2019-07-18 10:27:52
    java调用电脑摄像头,下载后直接运行main方法即可,如要移植,需将lib下的jar包烤走
  • HTML调用电脑摄像头

    2014-03-22 18:49:09
    HTML调用电脑摄像头,感觉还是很不错的哦
  • 以前我们需要使用第三方的插件才能从浏览器里访问用户的摄像头,这不免有些复杂。现在只需要HTML5的画布技术和javaScript,我们就能简单快速的操作用户的摄像头。不仅仅还是访问摄像头,而且是因为HTML5的画布技术...

    以前我们需要使用第三方的插件才能从浏览器里访问用户的摄像头,这不免有些复杂。现在只需要HTML5的画布技术和javaScript,我们就能简单快速的操作用户的摄像头。不仅仅还是访问摄像头,而且是因为HTML5的画布技术及其强大,我们可以给图片上加入各种迷人的滤镜效果。现在,在浏览器里用自己的摄像头给自己拍张照片吧!

    代码如下:

    Snap Photo

    // Put event listeners into place

    window.addEventListener("DOMContentLoaded", function() {

    // Grab elements, create settings, etc.

    var canvas = document.getElementById("canvas"),

    context = canvas.getContext("2d"),

    video = document.getElementById("video"),

    videoObj = { "video": true },

    errBack = function(error) {

    console.log("Video capture error: ", error.code);

    };

    // Put video listeners into place

    if(navigator.getUserMedia) { // Standard

    navigator.getUserMedia(videoObj, function(stream) {

    video.src = stream;

    video.play();

    }, errBack);

    } else if(navigator.webkitGetUserMedia) { // WebKit-prefixed

    navigator.webkitGetUserMedia(videoObj, function(stream){

    video.src = window.webkitURL.createObjectURL(stream);

    video.play();

    }, errBack);

    }

    else if(navigator.mozGetUserMedia) { // Firefox-prefixed

    navigator.mozGetUserMedia(videoObj, function(stream){

    video.src = window.URL.createObjectURL(stream);

    video.play();

    }, errBack);

    }

    // 触发拍照动作

    document.getElementById("snap")

    .addEventListener("click", function() {

    context.drawImage(video, 0, 0, 640, 480);

    });

    }, false);

    注:必须要把html文件部署到服务器上才能调用摄像头,在本地无法直接打开调用。

    展开全文
  • 简单的调用电脑摄像头
  • java调用电脑摄像头小程序,可以调用电脑上自带的摄像头
  • Java调用电脑摄像头拍照实现例子,运用的是开源项目webcam-capture实现的;详情看这里:https://blog.csdn.net/qq_22078107/article/details/85927626
  • 这样我就能时时监测到电脑摄像头范围内的景象了。 我们设定的口令是“拍照”,当接收到这个消息后,机器人就会执行命令,调用摄像头,拍照保存,然后把照片传给发送消息的人。 Python的VideoCapture库-运行时报错...

    我想要做的就是用微信遥控电脑,电脑拍照后用微信进行接收。这样我就能时时监测到电脑摄像头范围内的景象了。

    我们需要的是 VideoCapture 库,获取方式如下:
    lfd.uci.edu下载
    然后直接 pip install 把下载的库拖进来就好了。

    调用摄像头功能实现

    3 行代码就可以实现调用摄像头并保存照片的功能。

    from VideoCapture import Device
    
    cam = Device()
    cam.saveSnapshot('camera.jpg')
    
    微信端调用实现监控功能

    我们设定的口令是“拍照”,当接收到这个消息后,机器人就会执行命令,调用摄像头,拍照保存,然后把照片传给发送消息的人。

    from VideoCapture import Device
    import itchat
    
    # 执行拍照功能
    def cameraRecord():
        cam = Device()
        cam.saveSnapshot('camera.jpg')
        
    @itchat.msg_register(itchat.content.TEXT,isFriendChat=True)
    def camera_itchat(msg): 
        msg_from=msg['FromUserName']
        if '拍照'==msg['Text']:
            cameraRecord()
            itchat.send_image(fileDir='camera.jpg', toUserName=msg_from)
    
    itchat.auto_login(hotReload=True)
    itchat.run()
    

    运行效果图:
    在这里插入图片描述
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    如果运行时出现 fromstring() has been removed. Please call frombytes() instead. 错误,请看:
    Python的VideoCapture库-运行时报错"fromstring() has been removed. Please call frombytes() instead."原因及解决办法

    展开全文
  • 调用电脑摄像头,用Python Opencv3,画出眼部轮廓,通过监测眼睛数据判断眨眼数,转为疲劳值,当达到一定条件判定驾驶员为疲劳并发出警报,可更改参数。
  • opencv调用电脑摄像头+视频拼接

    千次阅读 2017-08-03 16:34:35
    1.opencv调用电脑摄像头 在利用opencv做视频处理时,我们可以直接调用电脑摄像头,也可以读取视频数据来做处理,opencv也提供了相应的链接库。 int cameraNumber = 0; if (argc>1) cameraNumber = atoi(argv[1...

    1.opencv调用电脑摄像头
    在利用opencv做视频处理时,我们可以直接调用电脑摄像头,也可以读取视频数据来做处理,opencv也提供了相应的链接库。
    int cameraNumber = 0;
    if (argc>1)
    cameraNumber = atoi(argv[1]);//get camera number
    printf(“photo Number=%d”, cameraNumber);
    cv::VideoCapture camera;
    camera.open(cameraNumber); //open the camera by cameraNumber:0
    if (!camera.isOpened()) //checkout the camera equipment
    {
    std::cout << “ERROPR” << endl;
    exit(1);
    }
    2.视频拼接:
    在利用电脑监控多台摄像头设备时,通常会看到在电脑屏幕上同时显示了对个摄像头的场景画面,我们可以利用“定义兴趣区域”的方式来实现视频数据拼接。
    具体实现方法:视频数据可以理解成连续的图像数据来处理,首先我们可以创建一个空白图像,再将视频数据转化成图像数据,经过缩放至合适的尺寸,以“定义兴趣区域”的方式,将图片移至我们建立的空白图像,通过循环的获取视频图像,显示拼接好的图像,就可以动态的查看多个摄像头或视频了,示意图如图所示
    这里写图片描述
    工程实例:
    1. 打开电脑摄像头
    2. 读取视频数据
    3. 将摄像头、视频数据转化成图像数据
    4. 进行图像拼接(图像基本处理,图像缩放)
    5. 显示拼接好的图片,达到视频拼接的效果

    实例效果(本人长相“平平无奇”,用了一点小技巧给处理了一下):
    效果展示:(在自己电脑上运行时将看到的是实时的视频显示)
    这里写图片描述

    示例代码:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
    using namespace std;
    
    void colorBinary(const cv::Mat orig_image, cv::Mat &mod_image, int R_THRE = 120, int G_THRE = 100, int B_THRE = 100)
    {
        int nl = orig_image.rows;
        int nc = orig_image.cols;// *mod_image.channels();
        //std::cout << "rows=" << nl << "clos=" << nc << endl;
        cv::Mat testImage(nl, nc, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));
        //mod_image = testImage;
    
        for (int i = 0; i < nl; i++)
        {
            for (int j = 0; j < nc; j++)
            {
                if (orig_image.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] > B_THRE&&
                    orig_image.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] > G_THRE&&
                    orig_image.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] > R_THRE
                    )
                {
                    testImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 255;
                    testImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = 255;
                    testImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = 255;
                }
                else
                {
                    testImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 0;
                    testImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = 0;
                    testImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = 0;
                }
            }
        }
        mod_image = testImage;
    }
    int main(int argc, char *argv[])
    {
        cv::Mat source;
        cv::Mat image;
        cv::Mat  cameraFrame;
        cv::Mat showImage;
        cv::Mat imagebuf[4];
        cv::Mat turns;
    
        int cameraNumber = 0;
        if (argc>1)
            cameraNumber = atoi(argv[1]);//get camera number
        printf("photo Number=%d", cameraNumber);
        cv::VideoCapture  camera;   
        camera.open(cameraNumber);  //open the camera by cameraNumber:0
        if (!camera.isOpened())     //checkout the camera equipment
        {
            std::cout << "ERROPR" << endl;
            exit(1);
        }
        cv::VideoCapture cap;
        cap.open("video2.mp4");
        if (!cap.isOpened())
        {
            cout << "can't open mp4 file" << endl;
        }
        while (1)
        {
            cap >> source;
            if (source.empty())
            {
                cout << "error mp4" << endl;
            }
            /*image size setting*/
            cv::resize(source, source, cv::Size(source.cols/ 2, source.rows /1.5 ));
    
            camera >> cameraFrame;
            if (cameraFrame.empty())
            {
                cout << "error!" << endl;
                exit(1);
            }
    
            /*transform video data into image data*/
            cv::cvtColor(cameraFrame, imagebuf[0], 1);
            cv::cvtColor(cameraFrame, imagebuf[1], 1);
            cv::cvtColor(source, imagebuf[2], 1);
            cv::cvtColor(source, imagebuf[3], 1);
    
            cv::Mat windowShow(960, 1280, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));
    
            cv::threshold(imagebuf[0], imagebuf[0], 70, 255, CV_THRESH_BINARY);
            cv::Mat imageROI0(windowShow, cv::Rect(0, 0, imagebuf[0].cols, imagebuf[0].rows));
            imagebuf[0].copyTo(imageROI0);
    
            cv::GaussianBlur(imagebuf[1], imagebuf[1], cv::Size(5, 5), 0);
            //RGB image binarization processing
            colorBinary(imagebuf[1], turns,70,50,43);
            cv::Mat imageROI1(windowShow, cv::Rect(0, imagebuf[0].rows, imagebuf[0].cols, imagebuf[0].rows));
            turns.copyTo(imageROI1);
    
            cv::Mat imageROI2(windowShow, cv::Rect(imagebuf[0].cols, 0, imagebuf[0].cols, imagebuf[0].rows));
            imagebuf[2].copyTo(imageROI2);
    
            cv::GaussianBlur(imagebuf[3], imagebuf[3], cv::Size(5, 5), 0);
            colorBinary(imagebuf[3], turns,72,58,66);
            cv::Mat imageROI3(windowShow, cv::Rect(imagebuf[0].cols, imagebuf[0].rows, imagebuf[0].cols, imagebuf[0].rows));
            turns.copyTo(imageROI3);
    
            //scale to the appropriate display pixel
            cv::resize(windowShow, showImage, cv::Size(windowShow.cols / 1.4, windowShow.rows / 1.4));
            cv::namedWindow("windowShow");
            cv::imshow("windowShow", showImage);
    
            char key = cv::waitKey(100);
            if (key == 27)  //press the ESC button and exit the paly!
            {
                cout << "ESC !!!" << endl;
                exit(0);
            }
        }
    }
    
    展开全文
  • java 调用电脑摄像头并拍照

    千次阅读 2019-05-28 19:39:06
    java 调用电脑摄像头 1 在myeclipse中新建一个项目,然后我们需要引用以下三个依赖包 2 在项目下创建一个类 运行main方法后会弹出一个窗体(这个相当是java版的WCF) 2 JAVA调用摄像头拍照 Jsp 中html代码,...

    java 调用电脑摄像头

     1 在myeclipse中新建一个项目,然后我们需要引用以下三个依赖包

    2 在项目下创建一个类

    运行main方法后会弹出一个窗体(这个相当是java版的WCF)

     

    2 JAVA调用摄像头拍照

    Jsp 中html代码,js的代码自己写啦,

     

    Servlet的代码

    处理照片的

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    展开全文
  • Js调用电脑摄像头

    千次阅读 2019-08-24 18:06:48
    js调用笔记本摄像头,需要用到navigator对象中的MediaDevices.getUserMedia()方法,MediaDevices.getUserMedia()会弹出提示用户给予使用媒体输入权限的许可。 返回的是一个promise对象,成功返回的是一个...
  • Python调用电脑摄像头实现人脸检测Python调用opencv库基本步骤代码 Python调用opencv库 OpenCV用 C++语言编写, 它的主要接口也是 C++语言, 但是依然保留了大量的 C 语言接口。 该库也有大量的 Python、 Java and ...
  • qt调用笔记本摄像头相关内容的封装,代码可以成功运行,用Qt5.13来编写完成,请用该版本qt执行我的代码就可以啦,欢迎有问题一起交流意见。
  • 调用电脑自带摄像头,每隔一段时间进行拍照并存储在电脑中
  • 利用opencv调用电脑摄像头,并实时显示。其实就是用cap.open(0)这一个语句就可以调用本机摄像头了。 #include &quot;opencv2/highgui/highgui.hpp&quot; #include &quot;opencv2/imgproc/imgproc....
  • 用qt写的调用摄像头的小例子,实现了去除背景的功能
  • python-opencv调用电脑摄像头实现实时人脸识别 python-opencv这个库功能是非常强大的,可以调用本地摄像头,并且可以使用不同分类器对人脸进行识别。这里主要展示使用opencv库取获取笔记本摄像头实时 画面对其中的...
  • C#通过Aforge调用电脑摄像头(附代码)

    千次阅读 多人点赞 2020-09-04 13:44:12
    C#标准库本身不带有能调用电脑摄像头的库,如果利用windows自身的API来实现的话,着实有些麻烦。Aforge这个第三方库能很好的实现调用、处理的功能。 PS:文末给大家分享了完整的项目源码,各位最好先下载下来,对照着...
  • html下调用电脑摄像头,利用jQuery-webcam-master这个框架,但是目前只支持320 * 240,如果需要调整尺寸,需要修改swf源码。这个还没弄明白。(本来想0分上传的,奈何没有)
  • 首先安装【Image Acquisition Toolbox Support Package】即【图像采集工具箱硬件支持包】才能MATLAB编程调用电脑摄像头
  • 完全可用,代码导入eclipse之后可直接运行,设计采用spring的IOC思想
  • 调用电脑摄像头进行实时人脸+眼睛识别` # 调用电脑摄像头进行实时人脸+眼睛识别,可直接复制粘贴运行 import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default....
  • 直接附上代码,请参考 有一定的兼容性问题 ,兼容性的代码我就不附上了哈 提示哈 可以使用try catch <!DOCTYPE html> <... <...h5调用电脑摄像头</title> <style> .live{ ...
  • // 调用方式 // 参数一: 选择器,代表canvas // 参数二: 图片名称,可选 downloadCanvasIamge('#outrec', 'imgvideo'); //关闭摄像窗口页面 setTimeout(function(){ custom_close...
  • java 调用电脑摄像头

    千次阅读 2018-08-08 13:17:00
    上面就是调用摄像头的效果. 下面贴带码 首先需要导一个jar包 <dependency> <groupId>com.github.sarxos</groupId> <artifactId>webcam-capture</artifactId></dependency>...
  • JAVA-调用电脑摄像头

    2021-08-12 12:06:54
    一、简介 JavaCV使用来自计算机视觉领域(OpenCV, FFmpeg, libdc1394, PGR FlyCapture, OpenKinect, librealsense, CL PS3 Eye Driver, videoInput, ARToolKitPlus, flandmark, ...二、案例1:调用摄像头 (1)使用Ecli

空空如也

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调用电脑摄像头