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  • camera_calibration_tool用于使用opencv-python轻松地校准和校正摄像机。 仅需一行命令,您就可以获取摄像机的参数或校正视频。 与ROS的校准包相似。 内容 要求 该代码在以下环境中运行良好: 的Ubuntu的:16.04...
  • 使用Python,OpenCV,Flask的DroneBlocks Tello摄像机访问 一个基于Python的项目,允许用户手动控制Tello,访问摄像机并使用DroneBlocks对Tello进行编程。 查看该课程,详细了解安装依赖项和使用该应用程序的详细...
  • 利用python-opencv做相机校准利用OpenCV相机校准 利用OpenCV相机校准 参考之前做的ppt,已经导出为图片: 我们可以看到,首先需要准备一个chessboard的图片,然后从多角度对图片进行拍摄(注意尽量让图片周围不要有...

    利用python-opencv做相机校准

    利用OpenCV相机校准

    参考之前做的ppt,已经导出为图片:在这里插入图片描述
    我们可以看到,首先需要准备一个chessboard的图片,然后从多角度对图片进行拍摄(注意尽量让图片周围不要有容易混淆的颜色)
    在这里插入图片描述

    然后从多个角度进行拍摄,拍摄后文件放到一个文件夹内即可。
    在这里插入图片描述

    下面来看python代码,注释已经比较详尽:

    import cv2
    import numpy as np
    import os
    import glob
    
    # Defining the dimensions of checkerboard
    CHECKERBOARD = (7,5)
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    
    # Creating vector to store vectors of 3D points for each checkerboard image
    objpoints = []
    # Creating vector to store vectors of 2D points for each checkerboard image
    imgpoints = [] 
    
    
    # Defining the world coordinates for 3D points
    objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0]*CHECKERBOARD[1], 3), np.float32)
    objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2)
    prev_img_shape = None
    
    # Extracting path of individual image stored in a given directory
    images = glob.glob('/*.jpg')
    for fname in images:
        img = cv2.imread(fname)
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # Find the chess board corners
        # If desired number of corners are found in the image then ret = true
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+
        	cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK+cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)
        
        """
        If desired number of corner are detected,
        we refine the pixel coordinates and display 
        them on the images of checker board
        """
        if ret == True:
            objpoints.append(objp)
            # refining pixel coordinates for given 2d points.
            corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
            
            imgpoints.append(corners2)
    
            # Draw and display the corners
            img = cv2.drawChessboardCorners(img, CHECKERBOARD, corners2,ret)
        
        cv2.imshow('img',img)
        cv2.waitKey(0)
    
    cv2.destroyAllWindows()
    
    h,w = img.shape[:2]
    
    """
    Performing camera calibration by 
    passing the value of known 3D points (objpoints)
    and corresponding pixel coordinates of the 
    detected corners (imgpoints)
    """
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
    
    print("Camera matrix : \n")
    print(mtx)
    print("dist : \n")
    print(dist)
    print("rvecs : \n")
    print(rvecs)
    print("tvecs : \n")
    print(tvecs)
    

    需要注意:

    注意输入棋盘的尺寸,我们一般取棋盘横纵行数-1。例如图例中的期盼图片是6x8,输入为5x7

    结果

    输出图例:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    最后返回的输出中,mtx即为相机的内参矩阵,其标准形式为:
    在这里插入图片描述

    fx,fy分别为相机在x,y 轴上的焦距,cx,cy 为在两个轴上的偏移量。
    输出样例:
    在这里插入图片描述

    此方法输出的为定焦的相机,例如一般的笔记本前置摄像头。

    相机校准非常的基础,在我们以后的实践中经常会用到相机校准得到的几个参数。

    展开全文
  • python实现拍照与连续拍摄功能

    千次阅读 2019-03-24 15:32:14
    python实现拍照与连续拍摄功能

                        


                                                                                             同学你好

    上代码

    import cv2
    
    def snapShotCt(camera_idx = 1): # camera_idx的作用是选择摄像头。如果为0则使用内置摄像头,比如笔记本的摄像头,用1或其他的就是切换摄像头。
        cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
        ret, frame = cap.read() # cao.read()返回两个值,第一个存储一个bool值,表示拍摄成功与否。第二个是当前截取的图片帧。
        cv2.imwrite("capture.jpg", frame) # 写入图片
        cap.release() # 释放
        
    snapShotCt(0) # 运行

    上面是拍摄照片的

    看下效果放大一些

    安装cv2的教程:点这里

    想连续的就用这个

    import cv2
    import time
    
    def snapShotCt(camera_idx = 1): # camera_idx的作用是选择摄像头。如果为0则使用内置摄像头,比如笔记本的摄像头,用1或其他的就是切换摄像头。
        cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
        ret, frame = cap.read() # cao.read()返回两个值,第一个存储一个bool值,表示拍摄成功与否。第二个是当前截取的图片帧。
        while ret:
            cv2.imwrite("capture.jpg", frame) # 写入图片
            time.sleep(1) # 休眠一秒 可通过这个设置拍摄间隔,类似帧。
            ret, frame = cap.read() # 下一个帧图片
        cap.release()
        
    snapShotCt(0)

    感受一下闪烁不停

    现在终止运行吧,终端的话使用ctrl+c,我用的Spyder这个快捷键不能用,只能右键点击Consloe区后点击“Quit”

    完成

    如果有问题或觉得有用,请评论或关注~以后会更新更多内容。

    下闪烁不停

    [Xià shǎnshuò bù tíng]

    Blinking down

     

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  • Camera Calibration相机标定:从原理到应用 (含Python代码)文章包含了OpenCV中的官方解读和从原理到应用的使用

    相机标定:从原理到应用

    Learning from OpenCV

    Goal 学习目标

    In this section, we will learn about

    • types of distortion caused by cameras
    • how to find the intrinsic and extrinsic properties of a camera
    • how to undistort images based on these properties

    针对最常用–小孔成像相机model进行讨论

    Basics 基础原理

    Some pinhole cameras introduce significant distortion to images. Two major kinds of distortion are radial distortion(径向畸变) and tangential distortion(切向畸变).

    • Radial distortion causes straight lines to appear curved.使直线变得弯曲 Radial distortion becomes larger the farther points are from the center of the image.对于距离图像中心点越远的点径向畸变越为严重 For example, one image is shown below in which two edges of a chessboard are marked with red lines. But, you can see that the border of the chessboard is not a straight line and doesn’t match with the red line. All the expected straight lines are bulged out 鼓起来了.
      在这里插入图片描述
      光学径向形变 EN-Wikipedia

    公式化表示如下:
    x d i s t o r t e d = x ( 1 + k 1 r 2 + k 2 r 4 + k 3 r 6 ) y d i s t o r t e d = y ( 1 + k 1 r 2 + k 2 r 4 + k 3 r 6 ) x_{distorted} = x( 1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6) \\ y_{distorted} = y( 1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6) xdistorted=x(1+k1r2+k2r4+k3r6)ydistorted=y(1+k1r2+k2r4+k3r6)

    • Similarly, tangential distortion occurs because the image-taking lense is not aligned perfectly parallel to the imaging plane. So, some areas in the image may look nearer than expected.

      类似地,切向畸变会发生在物镜前表面与成像表面不对齐的时候,所以有的区域会看起来比真实的更近
      The amount of tangential distortion can be represented as below:
      x d i s t o r t e d = x + [ 2 p 1 x y + p 2 ( r 2 + 2 x 2 ) ] y d i s t o r t e d = y + [ p 1 ( r 2 + 2 y 2 ) + 2 p 2 x y ] x_{distorted} = x + [ 2p_1xy + p_2(r^2+2x^2)] \\ y_{distorted} = y + [ p_1(r^2+ 2y^2)+ 2p_2xy] xdistorted=x+[2p1xy+p2(r2+2x2)]ydistorted=y+[p1(r2+2y2)+2p2xy]

    所以,共需要找五个未知的参数(系数):
    D i s t o r t i o n    c o e f f i c i e n t s = ( k 1 k 2 p 1 p 2 k 3 ) Distortion \; coefficients=(k_1 \hspace{10pt} k_2 \hspace{10pt} p_1 \hspace{10pt} p_2 \hspace{10pt} k_3) Distortioncoefficients=(k1k2p1p2k3)

    • intrinsic parameter 内在参数
      • 相机自身性质各异所决定,相机的焦距 ( f x , f y ) (f_x,f_y) (fx,fy)和相机中心点(optical centers)的位置 ( c x , c y ) (c_x,c_y) (cx,cy)

    对应于某个相机,一旦计算出相机特性矩阵,就可以再多张图像上重复使用来矫正畸变,使用焦距和光学中心的信息就可以构建矩阵
    c a m e r a    m a t r i x = [ f x 0 c x 0 f y c y 0 0 1 ] camera \; matrix = \left [ \begin{matrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{matrix} \right ] cameramatrix=fx000fy0cxcy1

    • extrinsic parameter 外在参数
      • Extrinsic parameters corresponds to rotation and translation vectors which translates a coordinates of a 3D point to a coordinate system.

    For stereo applications(立体/深度应用), these distortions need to be corrected first. To find these parameters, we must provide some sample images of a well defined pattern (e.g. a chessboard). We find some specific points of which we already know the relative positions (e.g. square corners in the chess board). We know the coordinates of these points in real world space and we know the coordinates in the image, so we can solve for the distortion coefficients. For better results, we need at least 10 test patterns.至少需要十幅校准图样

    Code

    如上所述,我们至少需要 10 种测试模式进行摄像机校准。OpenCV 附带一些棋盘图像(请参阅01.jpg ~ 14.jpg),因此我们将使用这些图像。考虑棋盘的图像。校准摄像机所需的重要输入数据是图像中 3D 真实世界点的集和相应的 2D 坐标。2D 图像点正常,我们可以轻松地从图像中找到。(这些图像点是两个黑色方块在棋盘中相互接触的位置)

    现实世界空间的 3D 点呢?这些图像是从静态相机拍摄的,棋盘被放置在不同的位置和方向。因此,我们需要知道 (X,Y, Z) 值。但为了简单起见,我们可以说棋盘在XY平面上保持静止(所以Z=0总是这样),相机也因此移动。此考虑有助于我们仅查找 X,Y 值。现在对于 X,Y 值,我们可以简单地将点传递为 (0,0)、(1,0)、(2,0)、…表示点的位置。在这种情况下,我们得到的结果将是棋盘广场的大小。但是,如果我们知道平方大小(例如 30 毫米),我们可以将值传递为 (0,0)、(30,0)、(60,0)、…因此,我们得到的结果在毫米(在这种情况下,我们不知道平方大小,因为我们没有采取这些图像,所以我们通过平方大小)。

    3D 点称为对象点(object points),2D 图像点称为图像点(image points)。

    Setup

    因此,为了在棋盘上找到图案,我们可以使用该函数 cv.findChessboardCorners() 我们还需要传递我们正在寻找什么样的模式,如 8x8 网格、5x5 网格等。在此示例中,我们使用 7x6 网格。(通常棋盘有 8x8 正方形和 7x7 内部角)。它返回角点,如果获得模式,则返回该点为 True。这些角将按顺序放置(从左到右,从上到下)

    另外, cv.findCirclesGrid() 可以让我们使用圆形的棋盘使用更少的图样完成校准过程。

    Once we find the corners, we can increase their accuracy using cv.cornerSubPix(). We can also draw the pattern using cv.drawChessboardCorners(). All these steps are included in below code:

    import numpy as np
    import cv2 as cv
    import glob
    # termination criteria
    criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    # prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
    objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)
    # Arrays to store object points and image points from all the images.
    objpoints = [] # 3d point in real world space
    imgpoints = [] # 2d points in image plane.
    images = glob.glob('*.jpg')
    for fname in images:
        img = cv.imread(fname)
        gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        # Find the chess board corners
        ret, corners = cv.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)
        # If found, add object points, image points (after refining them)
        if ret == True:
            objpoints.append(objp)
            corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
            imgpoints.append(corners)
            # Draw and display the corners
            cv.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners2, ret)
            cv.imshow('img', img)
            cv.waitKey(500)
    cv.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述

    Calibration

    使用物点和像点进行标定这一步

    cv.calibrateCamera()  
    

    return the camera matrix, distortion coefficients, rotation and translation vectors etc.

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

    首先:使用cv.getOptimalNewCameraMatrix()函数得到重新定义的相机特性矩阵。
    其中有一个参数: If the scaling parameter alpha=0, it returns undistorted image with minimum unwanted pixels. So it may even remove some pixels at image corners. If alpha=1, all pixels are retained with some extra black images. This function also returns an image ROI which can be used to crop the result.

    img = cv.imread('left12.jpg')
    h,  w = img.shape[:2]
    newcameramtx, roi = cv.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))
    

    OpenCV提供两种方法进行修正:

    1. Using cv.undistort():简单易用,调用函数使用ROI切割图像
    # undistort
    dst = cv.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
    # crop the image
    x, y, w, h = roi
    dst = dst[y:y+h, x:x+w]
    cv.imwrite('calibresult.png', dst)
    
    1. Using remapping
      这需要找到一个从畸变图像到正常图像的重定向(映射)矩阵,然后再使用remapping函数。
    # undistort
    mapx, mapy = cv.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, newcameramtx, (w,h), 5)
    dst = cv.remap(img, mapx, mapy, cv.INTER_LINEAR)
    # crop the image
    x, y, w, h = roi
    dst = dst[y:y+h, x:x+w]
    cv.imwrite('calibresult.png', dst)
    

    两种方法都能够得到边界是直线的恢复图像
    在这里插入图片描述

    Re-projection Error

    重新投影错误可以很好地估计找到的参数的精确程度。重新投影误差越接近零,我们发现的参数就越准确。给定内在、失真、旋转和平移矩阵,我们必须首先使用 cv.projectPoints() 将对象点转换为图像点。然后,我们可以计算通过变换得到的绝对标准与角查找算法之间的绝对规范。为了找到平均误差,我们计算了所有校准图像计算误差的算术平均值。

    mean_error = 0
    for i in xrange(len(objpoints)):
        imgpoints2, _ = cv.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)
        error = cv.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv.NORM_L2)/len(imgpoints2)
        mean_error += error
    print( "total error: {}".format(mean_error/len(objpoints)) )
    

    待续

    写个博客好麻烦呀
    更多原理等后续更新。。

    展开全文
  • 原文地址:http://www.pyimagesearch.com/2015/03/30/accessing-the-raspberry-pi-camera-with-opencv-and-Python/ ################################################################### 过去一年在...

    原文地址:http://www.pyimagesearch.com/2015/03/30/accessing-the-raspberry-pi-camera-with-opencv-and-Python/


    ###################################################################


    过去一年在PyImageSearch网站上出现了许多受欢迎的博客。Using k-means clustering to find the dominant colors in an image 就是其中很受欢迎的一篇。building a kick-ass mobile document scanner是我最喜欢的文章之一,也是PyImageSearch上连续好几个月的最受欢迎的文章。我写的第一篇教程:Hobbits and Histograms,讲的是如何实现一个简单的图像搜索引擎,今天仍然有很高的点击量。


    到目前为止,在PyImageSearch上最受欢迎的文章是我的installing OpenCV and Python on your Raspberry Pi 2 and B+。从这里可以看出大家对于树莓派的热爱-我也计划继续写一些关于OpenCV + 树莓派的文章。


    在我出版了树莓派 + OpenCV安装教程后,许多读者希望我继续讨论如何使用Python和OpenCV访问树莓派相机(how to access the Raspberry Pi camera using Python and OpenCV)。


    在本文中我们将使用picamera,它提供了一个对于相机模块的纯Python接口。接下来,我将展示如何使用picamera取捕获图像,并使用OpenCV的格式。


    IMPORTANT:如果你没有在树莓派上安装和配置好OpenCV和Python,参考我的文章:OpenCV and Python on your Raspberry Pi


    OpenCV and Python versions:

    本文运行在Python 2.7/Python3.4 + OpenCV2.4.X/OpenCV3.0+上(我的环境为Python2.7 + OpenCV2.4.11)


    Step 1:What do I need?

    在开始之前,你需要有一个树莓派相机模块。


    作者模块购买地址:5MP Raspberry Pi camera board module from Amazon,价钱在$30以下(包括邮钱)。It’s hard to believe that the camera board module is almost as expensive as the Raspberry Pi itself — but it just goes to show how much hardware has progressed over the past 5 years。


    假定你已经有了相机模块,安装是很简单的,视频如下:https://youtu.be/GImeVqHQzsE


    如果装好的话,应该如下图所示:



    Step 2:Enable your camera module.

    安装完树莓派相机模块后,需要在系统中打开相机软件。打开一个终端,执行下面命令:

    sudo raspi-config
    你会看到一个屏幕如下:



    使用方向键向下滚动,点击选项 5:Enable camera去启动软件,然后滚动到Finish按钮,点击退出。最后,重启即可生效。


    Step 3:Test out the camera module.


    在开始代码运行之前,先进行一次完整性检查,以确保树莓派相机正常工作。


    Note: Trust me, you’ll want to run this sanity check before you start working with the code. It’salways good to ensure that your camera is working prior to diving into OpenCV code, otherwise you could easily waste time wondering when your code isn’t working correctly when it’s simply the camera module itself that is causing you problems.


    将树莓派与电视连接,摆放位置如下:



    打开终端,执行以下命令:

    raspistill -o output.jpg
    该命令激活树莓派相机模块,预览一张图片,并保存为output.jpg
    我在树莓派上尝试使用这一个命令,但是出现了错误如下图所示:


    解决方法:其实是因为没有打开camera软件(http://blog.csdn.net/u012005313/article/details/51439448


    Here’s an example of me taking a photo of my TV monitor (so I could document the process for this tutorial) as the Raspberry Pi snaps a photo of me:



    output.jpg图像如下:


    很明显,我的树莓派相机可以正确运行!


    Step 4:Installing picamera

    从上面我们已知树莓派相机可以正确运行。但我们如何使用Python操作呢?


    答案就是picamera模块。


    在之前的安装教程中我们利用了virtualenv和virtualenvwrapper来安装Python包。现在,我们使用相同步骤(我没有这样做,不打算这样做的可以跳过下面一步):


    在安装picamera之前,确保激活cv虚拟环境:

    source ~/.profile
    workon cv

    By sourcing our .profile  file, we ensure that we have the paths to our virtual environments setup correctly. And from there we can access our cv  virtual environment.


    Note: If you are installing the the picamera  module system wide, you can skip the previous commands. However, if you are following along from the previous tutorial, you’ll want to make sure you are in the cv  virtual environment before continuing to the next command.

    然后,我们可以利用pip来安装picamera:

    pip install "picamera[array]"
    IMPORTANT:注意我指定了picamera[array],而不是picamera

    当操作picamera模块中的方法来和相机交互时,如果我们需要使用OpenCV,我们需要使用array子模块。在Python中,OpenCV的图像格式为Numpy arrays-而array子模块允许我从树莓派相机中获取Numpy arrays。

    (我直接安装了picamera-sudo pip install picamera,并不影响之后的操作)


    Step 5:Accesing a single image of your Raspberry Pi using Python and OpenCV

    现在,开始编写代码!


    打开一个新的文件,命名为test_name.py,加入以下代码:

    # import the necessary packages
    from picamera.array import PiRGBArray
    from picamera import PiCamera
    import time
    import cv2
     
    # initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
    camera = PiCamera()
    rawCapture = PiRGBArray(camera)
     
    # allow the camera to warmup
    time.sleep(2) 
     
    # grab an image from the camera
    camera.capture(rawCapture, format="bgr")
    image = rawCapture.array
     
    # display the image on screen and wait for a keypress
    cv2.imshow("Image", image)
    cv2.waitKey(0)

    第2-5行导入了相关的包


    第8行代码表示初始化PiCamera对象;第9行代码表示grab a reference to the raw capture component。rawCapture对象是及其有用的,首先它可以直接访问相机流(the camera stream),其次避免了压缩流为JPEG格式的时间,因为我们最终得到的是OpenCV图像格式。我强烈推荐在树莓派相机上使用PiRGBArray函数-因为它的性能。


    接下来在第12行,我们sleep2秒-必须这样做,为了让相机传感器足够活跃。


    第15行我们从相机上捕获了一张图片,保存在rawCapture对象上,并且明确图像颜色排列为BGR而不是RGB-这是因为OpenCV的图像在Python中的格式为BGR而不是RGB。这很重要,不注意这个很可能会产生错误的结果。


    最后,第19和第20行展示了捕获的图片。


    运行上面代码:

    python test_image.py

    如果一切顺利,你能得到一张图片:


    Note: I decided to add this section of the blog post after I had finished up the rest of the article, so I did not have my camera setup facing the couch (I was actually playing with some custom home surveillance software I was working on). Sorry for any confusion, but rest assured, everything will work as advertised provided you have followed the instructions in the article!


    Step 6:Accessing the video stream of your Raspberry Pi using Python and OpenCV


    上面演示了如何使用树莓派相机拍摄一张图片,下面将处理一个视频流。


    你可能认为我们会使用cv2.VideoCapture函数-但实际上我并不推荐这个。使用cv2.VideoCapture使可以在树莓派上运行成功,但操作不是简单(你需要安装额外的驱动),实际上你可以避免。


    其实我们可以通过picamera模块来快速访问(easily access)原始视频流(the raw video stream)。


    打开一个文件,命名为test_video.py,代码如下:

    Accessing the Raspberry Pi Camera with OpenCV and PythonPython
    
    # import the necessary packages
    from picamera.array import PiRGBArray
    from picamera import PiCamera
    import time
    import cv2
    
    # initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
    camera = PiCamera()
    camera.resolution = (640, 480)
    camera.framerate = 32
    rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))
    
    # allow the camera to warmup
    time.sleep(2)
    
    # capture frames from the camera
    for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
    	# grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the timestamp
    	# and occupied/unoccupied text
    	image = frame.array
    
    	# show the frame
    	cv2.imshow("Frame", image)
    	key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    
    	# clear the stream in preparation for the next frame
    	rawCapture.truncate(0)
    
    	# if the `q` key was pressed, break from the loop
    	if key == ord("q"):
    		break
    
    第2-5行代码表示导入相关的包


    第8行构造了camera对象,使用它可以和树莓派相机进行交互;

    第9行我们设置了相机的分辨率(640x480像素);

    第10行设置了帧率(the frame rate,即 frames per second,或者FPS);

    在第11行初始化了PIRGBArray对象,同时指定了相同的分辨率。


    在第17行代码中,我们调用camera对象的函数capture_continuous来访问视频流。该方法返回一帧图像,这帧图像有一个array属性,表示Numpy array格式的图像-所以在第20行image得到的就是Numpy array格式的图像。all the hard work is done for us on Lines 17 and 20!


    第23和24行显示了这帧图片。


    注意:在装载下一帧图像之前,必须清空当前帧。第28行执行这一功能。

    如果你没有使用第28行代码,Python脚本将会抛出一个错误-so be sure to pay close attention to this when implementing your own applications!


    最后,如果使用者点击'q'键,表示退出循环,结束程序。


    运行上面代码:

    python test_video.py

    即可使用OpenCV展示视频

    As you can see, the Raspberry Pi camera’s video stream is being read by OpenCV and then displayed on screen! Furthermore, the Raspberry Pi camera shows no lag when accessing frames at 32 FPS. Granted, we are not doing any processing on the individual frames, but as I’ll show in future blog posts, the Pi 2 can easily keep up 24-32 FPS even when processing each frame.

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