Einführung eines Programms, das den Bildschirm in Echtzeit mit an den PC angeschlossener Kamera anzeigt
Sprache: python3 Bibliothek: opencv Herausgeber: Jupyter Notebook
import cv2
#Vorbereitung für die Aufnahme
cap = cv2.VideoCapture(0)
#Vom Start bis zur Bildschirmanzeige
while(1):
#Erstellen eines Erfassungsrahmens
_, frame = cap.read()
cv2.imshow('Original', frame)
#Inversion des Originals (Spiegelzustand)
original = cv2.flip(frame, 1)
cv2.imshow('Inversion', original)
#binarization
gray = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow('Binarization', gray)
k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
if k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
"Original" ist der Hauptkörper, der von der Kamera erfasst wird. "Inversion" sieht aus wie ein Spiegel, indem der Originalbildschirm umgedreht wird. "Binarisierung" ist eine Binärisierung des Inversionsbildschirms, der schwarzweiß ist.
Diesmal ist der Vorgang leicht zu verstehen, aber abhängig von der Person, die den Code schreibt, kann er wie folgt sortiert werden.
import cv2
#Vorbereitung für die Aufnahme
cap = cv2.VideoCapture(0)
#Vom Start bis zur Bildschirmanzeige
while(1):
#Erstellen eines Erfassungsrahmens
_, frame = cap.read()
#Inversion des Originals (Spiegelzustand)
original = cv2.flip(frame, 1)
#binarization
gray = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
if k == 27:
break
cv2.imshow('Original', frame)
cv2.imshow('Inversion', original)
cv2.imshow('Binarization', gray)
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
Nichts ändert den Prozess selbst. Das Folgende kann jedoch für einen Programmierer leichter als Verarbeitungsblock zu sehen sein. Dies liegt daran, dass sie anscheinend einzeln verarbeitet werden.
Diesmal habe ich die Grundlagen in den Grundlagen gemacht. Ich werde von nun an eine Anwendung dazu schreiben, und ich kann verschiedene Dinge tun, einschließlich anderer Bibliotheken, daher empfehle ich Ihnen, es zu versuchen.
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