Ⅰ python处理图片数据
生成一张纯色的图片
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
Ⅱ 如何使用Python操作摄像头
用过USB摄像头的都知道，你需要使用鼠标来操作它，比如截个图，录个像什么的，要点N次鼠标，对于我们那些不喜欢多次点击鼠标的人来说，这是一件很boring的事情！
Ⅲ python如何能采集多个摄像头的数据
可以，用PYQT+CV2,四个USB连接成功，程序如下，UI要自己搞了，放不下
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys#, time
from PyQt5 import QtWidgets
from PyQt5.QtCore import QTimer, QThread, pyqtSignal
from Ui_cv2ui_thread import Ui_MainWindow
import cv2 as cv
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QDialog, QFileDialog, QGridLayout,
QLabel, QPushButton, QColorDialog)
import numpy as np
class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow):
def __init__(self, parent=None):
super(MainWindow, self).__init__(parent=parent)
self.setupUi(self) #这个一定要在这个最前面位置
# define the slot for pushbutton to save the merged image
self.pushButton.clicked.connect(self.savemergeimage)
self.img = np.ndarray(()) #空的numpy array
self.img1 = np.ndarray(())
self.img2= np.ndarray(())
self.img3= np.ndarray(())
self.img4= np.ndarray(())
self.img4= np.empty([960,1280, 3], int)
self.cap = cv.VideoCapture(3) #注意，由大开到小,很重要
self.cap.set(3, 640) # setup the resolution of CCD
self.cap.set(4, 480)
ret, self.img=self.cap.read()
self.cap1 = cv.VideoCapture(2)
self.cap1.set(3, 640)
self.cap1.set(4, 480)
ret, self.img1=self.cap1.read()
self.cap2 = cv.VideoCapture(1)
self.cap2.set(3, 640)
self.cap2.set(4, 480)
ret, self.img2=self.cap2.read()
self.cap3 = cv.VideoCapture(0)
self.cap3.set(3, 640)
self.cap3.set(4, 480)
ret, self.img3=self.cap3.read()
#time.sleep(1)也许需要延迟，等他准备好
# 初始化一个定时器，在其他条件下用的
#self.timer = QTimer(self)
# 实例化一个线程
self.work0= WorkThread()
self.work0.trigger.connect(self.ccd2)
# 定义时间任务是一次性任务就设定下一行
#self.timer.setSingleShot(True)
# 启动时间任务，注意一致性
self.work0.start()
# 实例化一个线程
self.work= WorkThread()
# 多线程的信号触发连接到ccd3
self.work.trigger.connect(self.ccd3)
self.work.start()
# 实例化一个线程
self.work2 = WorkThread()
# 多线程的信号触发连接到ccd4
self.work2.trigger.connect(self.ccd4)
self.work2.start()
# 实例化一个线程
self.work3 = WorkThread()
# 多线程的信号触发连接到ccd1
self.work3.trigger.connect(self.ccdmerge)
self.work3.start()
self.work4 = WorkThread()
# 多线程的信号触发连接到ccd1
self.work4.trigger.connect(self.ccd1)
self.work4.start()
def refreshShowa(self):#显示ccd1到label1
# 提取图像的尺寸和通道, 用于将opencv下的image转换成Qimage
height, width, channel = self.img.shape
bytesPerLine = 3 * width
self.qImg = QImage(self.img.data, width, height, bytesPerLine,
QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
# 将Qimage显示出来
self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.qImg))
def refreshShowb(self):#显示ccd2到label2
# 提取图像的尺寸和通道, 用于将opencv下的image转换成Qimage
height, width, channel = self.img1.shape
bytesPerLine = 3 * width
self.qImg1 = QImage(self.img1.data, width, height, bytesPerLine,
QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
# 将Qimage显示出来
self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg1))
def refreshShowc(self):#显示ccd3到label3
# 提取图像的尺寸和通道, 用于将opencv下的image转换成Qimage
height, width, channel = self.img2.shape
bytesPerLine = 3 * width
self.qImg2 = QImage(self.img2.data, width, height, bytesPerLine,
QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
# 将Qimage显示出来
self.label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg2))
def refreshShowd(self):#显示ccd4到label4
# 提取图像的尺寸和通道, 用于将opencv下的image转换成Qimage
height, width, channel = self.img3.shape
bytesPerLine = 3 * width
self.qImg3 = QImage(self.img3.data, width, height, bytesPerLine,
QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
# 将Qimage显示出来
self.label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg3))
def refreshShowe(self):#显示合并的影像到label6
# 提取图像的尺寸和通道, 用于将opencv下的image转换成Qimage
height, width, channel = self.img4.shape
bytesPerLine = 3 * width
self.qImg4 = QImage(self.img4.data, width, height, bytesPerLine,
QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
# 将Qimage显示出来
self.label_6.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg4))
def ccd1(self):
self.cap.set(3, 640)
self.cap.set(4, 480)
ret, self.img = self.cap.read()
self.refreshShowa()
# 启动另一个线程
self.work0.start()#注意一致性
def ccd2(self, str):
self.cap1.set(3, 640)
self.cap1.set(4, 480)
ret, self.img1 = self.cap1.read()
self.refreshShowb()
self.work.start()#注意一致性
def ccd3(self, str):
self.cap2.set(3, 640)
self.cap2.set(4, 480)
ret, self.img2= self.cap2.read()
self.refreshShowc()
self.work2.start()#注意一致性
def ccd4(self, str):
self.cap3.set(3, 640)
self.cap3.set(4, 480)
ret, self.img3 = self.cap3.read()
self.refreshShowd()
self.work3.start()#注意一致性
def ccdmerge(self, str):
self.img4=np.hstack((self.img, self.img1))
self.img4=np.vstack((self.img4, np.hstack((self.img2, self.img3))))
#print ('here is a merge process') 可以用来判断多线程的执行
self.refreshShowe() #later to remove the remark
self.work4.start()#注意一致性
def savemergeimage(self):
# 调用存储文件dialog
fileName, tmp = QFileDialog.getSaveFileName(
self, 'Save Image', './__data', '*.png *.jpg *.bmp', '*.png')
if fileName == '':
return
if self.img.size == 1:
return
# 调用opencv写入图像
cv.imwrite(fileName,self.img4)
class WorkThread(QThread): #多线程核心，非常重要
# 定义一个信号
trigger = pyqtSignal(str)
def __int__(self):
# 初始化函数，默认
super(WorkThread, self).__init__()
def run(self):
self.trigger.emit('')
if __name__ == "__main__":
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
w = MainWindow()
w.show()
sys.exit(app.exec_())
Ⅳ PYTHON调用海康威视的摄像头,实时显示监控内容卡的很
咨询记录 · 回答于2021-10-09
Ⅳ python中如何使用OpenCv读取视频的某一帧并保存到数组NumPy中
1：可以使用opencv读取。
2：其代码如下：
#includehighgui.h
#includecv.h
//从摄像头中读入数据
int main(int argc,char** argv)
{
cvNamedWindow(Example1,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
CvCapture* capture; //初始化一个CvCapture结构的指针
if(argc==1)
{
capture=cvCaptureFromCAM(0);//如果参数为1，则从摄像头中读入数据，并返回一个CvCapture的指针
} //注：《学习OpenCV》中此处用cvCreateCameraCapture为错
else
{
capture=cvCreateFileCapture(argv[1]);
}
assert(capture!=NULL); //断言（assert）使用，检查capture是否为空指针，为假时程序退出，并打印错误消息
IplImage* frame;
while(1)
{
frame=cvQueryFrame(capture);//用于将下一帧视频文件载入内存（实际是填充和更新CvCapture结构中），返回一个对应当前帧的指针
if(!frame)
break;
cvShowImage(Example1,frame);
char c=cvWaitKey(33);
if(c==27) break; //出发ESC键退出循环，读入数据停止
}
cvReleaseCapture(capture);//释放内存
cvDestroyWindow(Example1);
}
Ⅵ 如何opencv读取摄像头并保存每一帧图像
#include<highgui.h>
#include<windows.h>
#include<stdio.h>
int main ()
{
CvCapture *capture=cvCreateCameraCapture(0);
cvNamedWindow("camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
IplImage *image;
char file_name[15];
int i;
while(1)
{
for(i=0;i<99999;i++)
{
image=cvQueryFrame(capture);
if(!image)
break;
cvShowImage("camera",image);
char c=cvWaitKey(20);
if(c==27)
{
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyWindow("hh");
exit(0);
}//按esc退出
sprintf(file_name,"d:\\%05d.jpg",i);//d盘根目录下生成
cvSaveImage(file_name,image);
}
Message(NULL,"文件名超出范围！","警告！",MB_OK);
}
}
供参考。
Ⅶ 如何使用PYTHON操作摄像头
建议在知乎上问，知乎上大神比较多。
（我学了两年python了 也不知道python可以操作摄像头这么厉害。。。）