opencv-python讀取攝像頭

 

 

1獲取普通USB相機

#-*- coding: UTF-8 -*-


import numpy as np # 引入numpy 用於矩陣運算
import cv2 # 引入opencv庫函數

## VideCapture里面的序號
# 0 : 默認為筆記本上的攝像頭(如果有的話) / USB攝像頭 webcam
# 1 : USB攝像頭2
# 2 ：USB攝像頭3 以此類推
# -1：代表最新插入的USB設備 

# 創建一個video capture的實例
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 查看Video Capture是否已經打開
print("攝像頭是否已經打開 ？ {}".format(cap.isOpened()))

## 設置畫面的尺寸
# 畫面寬度設定為 1920
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)
# 畫面高度度設定為 1080
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)

## 創建一個名字叫做 “image_win” 的窗口
# 窗口屬性 flags
#   * WINDOW_NORMAL：窗口可以放縮
#   * WINDOW_KEEPRATIO：窗口縮放的過程中保持比率
#   * WINDOW_GUI_EXPANDED： 使用新版本功能增強的GUI窗口
cv2.namedWindow('image_win',flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)

# 圖像計數 從1開始
img_count = 1

# 幫助信息
helpInfo = '''
=======阿凱貼心小助手=======
提示-按鍵前需要選中當前畫面顯示的窗口

按鍵Q： 退出程序
按鍵C： Capture 拍照
'''
print(helpInfo)
while(True):
    ## 逐幀獲取畫面
    # 如果畫面讀取成功 ret=True，frame是讀取到的圖片對象(numpy的ndarray格式)
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        # 如果圖片沒有讀取成功
        print("圖像獲取失敗，請按照說明進行問題排查")
        ## 讀取失敗？問題排查
        # **驅動問題** 有的攝像頭可能存在驅動問題，需要安裝相關驅動，或者查看攝像頭是否有UVC免驅協議
        # **接口兼容性問題** 或者USB2.0接口接了一個USB3.0的攝像頭，也是不支持的。
        # **設備掛載問題** 攝像頭沒有被掛載，如果是虛擬機需要手動勾選設備
        # **硬件問題** 在就是檢查一下USB線跟電腦USB接口
        break

    ## 顏色空間變換
    # 將BGR彩圖變換為灰度圖
    # frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    ## 圖片鏡像
    # * 水平翻轉 flipCode = 1
    # * 垂直翻轉 flipCode = 0
    # * 同時水平翻轉與垂直翻轉 flipCode = -1
    # 
    # flipCode = -1
    # frame = cv2.flip(frame, flipCode)

    # 更新窗口“image_win”中的圖片
    cv2.imshow('image_win',frame)

    # 等待按鍵事件發生 等待1ms
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        # 如果按鍵為q 代表quit 退出程序
        print("程序正常退出...Bye 不要想我哦")
        break
    elif key == ord('c'):
        ## 如果c鍵按下，則進行圖片保存
        # 寫入圖片 並命名圖片為 圖片序號.png
        cv2.imwrite("{}.png".format(img_count), frame)
        print("截圖，並保存為  {}.png".format(img_count))
        # 圖片編號計數自增1
        img_count += 1

# 釋放VideoCapture
cap.release()
# 銷毀所有的窗口
cv2.destroyAllWindows()

　　

2獲取樹莓派官方攝像頭

https://noahzhy.github.io/2018/01/17/%E9%80%9A%E8%BF%87-OpenCV-%E5%92%8C-Python-%E8%AE%BF%E9%97%AE%E6%A0%91%E8%8E%93%E6%B4%BE%E7%9B%B8%E6%9C%BA/

 

 

sudo raspi-config

　　使用箭頭鍵向下滾動到選項5：啟用相機，按回車鍵啟用相機，然后向下箭頭至Finish按鈕，再次按Enter。最后，你需要重新啟動你的 Raspberry Pi 才能使配置生效。

 

 

第三步：測試相機模塊

 

 

raspistill -o output.jpg

　　

 

 

第四步：安裝 picamera

pip install "picamera[array]"

　　

注意：我指定了 picamera[array] 而不是 picamera。

當操作 picamera 模塊中的方法來和相機交互時，如果我們需要使用 OpenCV，我們需要使用 array 子模塊。在 Python 中，OpenCV 的圖像格式為 Numpy arrays——而 array 子模塊允許我從樹莓派相機模塊中獲取 Numpy arrays。

第五步：使用 Python 和 OpenCV 訪問 Raspberry Pi 的單個圖像

現在，開始編寫代碼！

# 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(0.1)
 
# 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行代碼表示導入相關的包。

第8行代碼表示初始化 PiCamera 對象，第9行代碼表示獲取對原始捕獲組件的引用。 這個 rawCapture 對象特別有用，因為：

1. 可以直接訪問相機流。
2. 避免了壓縮流為 JPEG 格式的時間，因為我們最終得到的是 OpenCV 圖像格式。
   我強烈推薦在樹莓派相機上使用 PiRGBArray 函數——因為它的性能值得一試。

接下來在第12行，我們 sleep 2秒——為了預熱相機模塊，必須這樣做。

第15行我們從相機上捕獲了一張圖片，保存在 rawCapture 對象上，並且明確圖像顏色排列為 BGR 而不是 RGB——這是因為 OpenCV 的圖像在 Python 中的格式為 BGR 而不是 RGB。這很重要，不注意這個很可能會產生錯誤的結果。

最后，第19和第20行展示捕獲了的圖片。

第六步：使用 Python 和 OpenCV 訪問 Raspberry Pi 的視頻流

好的，現在我們已經學會了如何從 Raspberry Pi 相機中獲取單個圖像。那么視頻流呢？

你可能會猜想，我們將在這里使用 cv2.VideoCapture 函數——但實際上我建議不要這樣做。 把 cv2.VideoCapture 與 Raspberry Pi 配合使用並不是一個好的體驗（你需要安裝額外的驅動程序），而你通常應該會避免使用它。 另外，當我們可以使用 picamera 模塊輕松訪問原始視頻流時，為什么我們還要去使用 cv2.VideoCapture 函數呢？

讓我們繼續看看如何訪問視頻流。打開一個新文件，命名為 test_video.py，然后插入以下代碼：

# 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(0.1)
 
# 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

　　

正如你所看到的，Raspberry Pi 相機的視頻流正在被 OpenCV 讀取，然后顯示在屏幕上！此外，Raspberry Pi 相機在以 32 FPS 的速度訪問畫面時不會出現滯后現象。 當然，我們並沒有對單個幀進行任何處理，但是正如我在博客文章中所展示的那樣，即使在處理每個幀時，Pi 2 也可以很容易地保持 24-32 FPS。

原文：https://www.pyim