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  • 准备安装xawtv的应用程序: 1 在线获取sudo apt-get install xawtv /* 在线获取安装包,如果你的的ubuntu版本是太老的话,这里就不能正确安装,只能采取第二种方法 */ 2 在这个 ...

        准备安装xawtv的应用程序:

           1  在线获取sudo apt-get install xawtv  

            /* 在线获取安装包,如果你的的ubuntu版本是太老的话,这里就不能正确安装,只能采取第二种方法 */

          2  在这个 http://www.kraxel.org/releases/xawtv/网站创建新的sources.list如下图,使用如下步骤安装xawt

               1.   选择国家
               2. 选择相邻的ubuntu版本
               3.   选择"Ubuntu Branches"
               4.   配置好后点击最下面的 Generate List   将生成下面这个图片生成sources.list

              

           5.   把得到内容替换到/etc/apt/sources.list(就是红色横线的内容)
           6.   sudo apt-get update
                sudo apt-get install xawtv

        测试USB摄像头:

          1  把usb 的摄像头插入到电脑上,使用命令ls  /dev/v*  查看   如果出现/dev/vidoe0  说明连接上,否则使用下面的方法就行解   决

               首先在【主机】中按Win+R打开“运行”对话框,输入“services.msc”,打开服务管理器。

               在“服务”中启动“VMware USB Arbitration Service”服务项(如果启动着,右键让它停止,重新启动)

              然后打开虚拟机软件(先不要启动虚拟机)。在你的虚拟机界面点“编辑虚拟机设置”,打开“虚拟机设置”对话框。在“硬件”选项卡下,选中“USB控制器”,在右边选中前三个连接。三个都要选,缺一不可。

              其次在打开虚拟机后,然后选中虚拟机菜单中的可移动设备下面的usb device,建立连接,

              使用ls  /dev/v* 命令进行查看,出现/dev/video0.说明连接成功

         2  执行 xawtv 即可看到图像

            

    测试虚拟摄像头vivi:

    1. 确实ubuntu的内核版本
         uname -a
         Linux book-desktop 2.6.31-14-generic #48-Ubuntu SMP Fri Oct 16 14:04:26 UTC 2009 i686 GNU/Linux(这是我的版本号)

    2. 去www.kernel.org下载同版本的内核
      
    解压后把drivers/media/video目录取出
       修改它的Makefile为:

      KERN_DIR = /usr/src/linux-headers-2.6.31-14-generic(不同版本,可能路径不同需要自己去查看 )
      all:
            make -C $(KERN_DIR) M=`pwd` modules
      clean:
            make -C $(KERN_DIR) M=`pwd` modules clean
            rm -rf modules.order
      obj-m   += vivi.o
      obj-m   += videobuf-core.o
      obj-m   += videobuf-vmalloc.o

      obj-m   += v4l2-common.o

       3在Ubuntu中,创建一个目录,把video放在里面,然后进入video中使用make 进行编译生成vivi.ko

      4  sudo modprobe vivi  
          sudo rmmod vivi
          sudo insmod ./vivi.ko

    5. ls /dev/video*(我的虚拟中有两个/dev/video0  ,/dev/video1
    6. xawtv -c /dev/video1(/dev/vidoe1是我虚拟设备的)

     

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  • CSI接口的摄像头安装时,排线蓝色一面面向网口,测试命令: 1、拍照 raspistill -o test.jpg 2、摄像 raspivid -o test.h264 -t 10000 其中10000的单位是毫秒

    CSI接口的摄像头安装时,排线蓝色一面面向网口,测试命令:

    1、拍照

    raspistill -o test.jpg
    

    2、摄像

    raspivid -o test.h264 -t 10000
    

    其中10000的单位是毫秒

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  • https://www.kidscoding8.com/53741.html
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  • 树莓派摄像头测试

    千次阅读 2020-04-08 13:56:49
    一、树莓派摄像头安装和使用 使用usb摄像头进行实时监控步骤: **1.安装motion程序 $ sudo apt-get install motion 2.配置motion程序 sudo vim /etc/default/motion 把no改成yes,开启motion的daemon一直检测设备。 ...

    一、树莓派摄像头安装和使用

    使用usb摄像头进行实时监控步骤:

    **1.安装motion程序
    $ sudo apt-get install motion
    2.配置motion程序
    sudo vim /etc/default/motion
    把no改成yes,开启motion的daemon一直检测设备。
    $ sudo vim /etc/motion/motion.conf
    把daemon off改成daemon on
    确认视频流的接口是8081
    把stream_localhost on改成stream_localhost off,关闭localhost本地的限制。
    把sdl_threadnr注释掉。
    保存文件,退出。
    3.启动motion程序的daemon
    $ sudo motion
    只要这个motion一直开着,就支持热插拔。
    关闭重启motion:
    $ sudo killall -TERM motion
    $ sudo motion
    4.打开浏览器查看树莓派的摄像头影像
    地址是:http://树莓派IP地址:8081
    

    二、python人脸定位

    A 目标检测步骤:
    1)安装软件
    pip3 install opencv-python
    sudo apt-get install libatlas-base-dev libjasper-dev
    sudo apt-get install libgstreamer1.0-0
    sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-0
    sudo apt-get install libqtgui4 libqt4-test
    2)行人检测
    行人检测HOG+SVM
    1、提取样本hog特征。
    2、投入svm分类器训练,得到model。
    3、由model生成检测子。
    4、利用检测子检测负样本,得到hardexample。
    5、提取hardexample的hog特征并结合第一步中的特征一起投入训练,得到最终检测子。
    代码:

    import cv2
    def is_inside(o, i):
        ox, oy, ow, oh = o
        ix, iy, iw, ih = i
        # 如果符合条件,返回True,否则返回False
        return ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ih
    

    #根据坐标画出人物所在的位置

    def draw_person(img, person):
      x, y, w, h = person
      cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)
    

    #定义HOG特征+SVM分类器

    img = cv2.imread("people3.jpg")
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
    found, w = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), scale=1.05)
    

    #判断坐标位置是否有重叠

    found_filtered = []
    for ri, r in enumerate(found):
        for qi, q in enumerate(found):
            a = is_inside(r, q)
            if ri != qi and a:
                break
        else:
            found_filtered.append(r)
    

    #勾画筛选后的坐标位置

    for person in found_filtered:
        draw_person(img, person)
    

    #显示图像

    cv2.imshow("people detection", img)
    while 1:
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    > B 轮廓检测 把整幅图像分成了非黑即白的二值图像。 函数为cv2.threshold()  这个函数有四个参数, 	第一个原图像,
    > 	第二个进行分类的阈值, 	第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值, 	第四个是一个方法选择参数,常用的有:  		•
    > cv2.THRESH_BINARY(黑白二值)  		• cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转)  		•
    > cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值)  		• cv2.THRESH_TOZERO  		•
    > cv2.THRESH_TOZERO_INV  该函数有两个返回值  	第一个retVal(得到的阈值值)  	第二个就是阈值化后的图像。 
    > ret,thresh1 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)	
    > 对于BINARY方法,当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255.
    
    
    

    import numpy as np
    import cv2

    img = cv2.imread(‘test1.jpg’)
    imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
    im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

     *
    
    > 人脸定位
    
    *
     安装软件
    pip3 install opencv-python      
    打开python编辑器,运行下面的代码:
    import cv2 as cv
    如果不报错,就表示安装成功了。
    opencv分类器文件
    网址  https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades     
    人脸定位脚本
    
    
    import cv2 as cv
    import numpy as np
    #检测人脸                      
    def face_detect_demo(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)   #  转为灰度图像。
        face_detector = cv.CascadeClassifier("d:/shares/haarcascade_frontalface_alt.xml")  # 加载分类器。
        faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)
        for x, y, w, h in faces:
            cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)   #    人脸位置加红框。   
        cv.imshow("result", image)         # 显示已经定位人脸的图片       
     
    print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
    src = cv.imread("d:/shares/faces002.jpg")       # 读取图片 文件。    
    face_detect_demo(src)                # 调用函数              
     
    cv.waitKey(0)
     
    cv.destroyAllWindows()         # 关闭所有窗口 
    

    三、树莓派3b shell简单编程

    1.用vnc客户端连接树莓派,打开树莓派图形界面,打开终端
    2.先cd+你想要进入的目录下,用mkdir+目录名创建一个你想要存放shell脚本的文件下
    3.进入文件夹之后,输入:sudo nano shell脚本文件名(.sh文件),进入文件编程
    chmod +x ./文件名.sh #使脚本具有执行权限
    ./文件名.sh #执行脚本
    4.输入以下程序:

    #!/bin/bash
    #monitor available disk space
    #提取本服务器的IP地址信息  
    SPACE=` df -hP | awk '{print int($5)}'`
    usage1=` echo $SPACE | awk '{print int($2)}' `
    echo $usage1
    if [ $usage1 -ge 30 ]
    then
      echo " 服务器 磁盘空间 使用率已经超过90%,请及时处理。" > ~/warning.log
    fi
    

    四、语音识别

    展开全文
  • 1、安装VSCode 由于Jetson Nano arm64结构,导致市面上主流的IDE并不能适配 在网上看过很多资料之后,终于找到使用VsCode作为IDE在Jetson nano上的安装方式,现将其安装包分享至百度网盘,很贴心吧 链接:...
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    千次阅读 2019-01-17 10:55:23
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    yum install cheese
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    市场上各种深度摄像头测试之OPT8241
  • linux usb 摄像头测试软件

    千次阅读 2015-04-01 11:59:36
    在用v4l进行测试时,总会出现问题,而且大部分都是 ... Invalid argument,这让我很是无解。这个问题专门开贴来解决。...usb摄像头驱动:UVC(USB Video Class Linux device driver)-->集成. ( 从2.6.26开始,
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  • Linux安装摄像头

    2007-11-23 15:08:00
    如果有返回,比如P:Vendor=0ac8 ProdID=301b Rev= 1.00,记下ProdID号,这是你的摄像头的传感器产品号。如果没有返回任何东西,不用担心,这说明你的camera不是用的z-Star出的传感 器,但是安装步骤没什么区别,...
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  • ubuntu 使用gspca安装摄像头 ubuntu version: 9.04kernel version: 2.6.28-14-servergcc version: 4.3.3gspca webcam drivers 是linux下摄像头支持的最广泛的一个驱动, 这是由一个法国医生...
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  • 全志平台摄像头测试程序

    千次阅读 2014-09-26 15:39:18
    #或者已安装arm-none-linux-gnueabi-gcc,使用下面 #CC := arm-none-linux-gnueabi-gcc TARGET := ov5640_test .PHONY: all clean all: $(TARGET) app_test:ov5640_test.c $(CC) $(CFLAGS) -static $^ -o $@...

空空如也

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