MATLAB:registered: USB 网络摄像头支持包使您能够将来自任何 USB 视频类 (UVC) 兼容网络摄像头的实时图像带入 MATLAB。 这包括可能内置在笔记本电脑或其他设备中的网络摄像头，以及通过 USB 端口插入计算机的网络摄像头。 从 MATLAB 桌面或通过带有 MATLAB Online:trade_mark: 的网络浏览器连接到您的网络摄像头。 如果您使用的是 MATLAB Online，则已经为您安装了支持包。 功能亮点 检测连接到系统的所有可用的符合 UVC 的网络摄像头。 连接到网络摄像头并循环获取单个图像或多个图像。 在 Windows 和 Linux 中配置网络摄像头属性。 预览来自网络摄像头的实时视频源。 使用“获取网络摄像头图像”实时编辑器任务以交互方式连接到网络摄像头、设置属性、捕获图像并自动生成等效的 MATLAB 代码。 也可以看看 USB 网

从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

用网络摄像头做延时摄影（WPF+Emgu.CV）-附件资源

GUI代码教程：如何将WebCAM与MATLAB连接使用 MATLAB 使用网络摄像头捕获图像

实时人脸识别，可以使用网络摄像头、视频或图像对情绪进行分类。 软件通过视频或网络摄像头识别人脸及其相应的情绪。由OpenCV、Dlib、人脸识别和深度学习提供支持。 python 依赖关系 Opencv Cmake Dlib 人脸识别 用法 测试文件夹包含提供给模型的视频及图像。 “图像”文件夹仅包含用于执行人脸识别的人脸图像。 模型包含预先训练的情感分类器模型。 emotion.py 对人的面部情绪进行分类。 face-rec-emotion.py一次识别人脸并对情绪进行分类。 face_recognition library使用FaceNet实现进行人脸识别。

面部动作编码系统(FACS) C++ 用于人脸跟踪的AAM（主动外观模型） 行动单位 面部特征点 SVM（基于FACS的支持向量机） 向量构建 模型制作

TeboCam是一款文件大小仅有900KB的摄像头监控软件。它能把你家里 (或任何其他地方) 的电脑和摄像头变成一套远程的监控设备，而且TeboCam的工作方式是用摄像头监控家里状况，一旦发现家里有移动的物体，它马上就会将拍下的图像发送到你指定的邮箱。让您随着了解您家中的状况！最主要是它免费

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网页访问监控头插件；WEBConfig网络摄像头控件

重新审视 ESP32-CAM 示例。 取自 ESP 示例，并进行了扩展 此草图是乐鑫“官方”ESP32 相机示例草图的扩展/扩展/返工： 但扩展为： 默认网络和相机设置的更多选项 保存和恢复设置 控制车载灯，在浏览器中旋转视图 专用的独立流查看器 无线固件更新 许多小的修复和调整、文档等。 并通过删除人脸识别功能“减少” 如果你想尝试人脸识别功能，请使用，它仍然收到错误修正，但没有收到任何进一步的开发。 它们是一个演示，仅在低分辨率模式下工作，在电源循环之间没有保留人脸数据库，并且在实际应用中几乎没有用处。 ESP-CAM 还有其他（专门的）草图可以更有效地使用人脸识别，如果这是你的事:-) 原始示例有点难以理解，并且难以按照提供的方式进行修改。 它非常专注于炫耀人脸识别功能，而忘记了“网络摄像头”部分。 这些在线模块还有许多其他网络摄像头服务器的变体，但大多数是为特定