今天要说的是一个高速视频流的采集和传输的问题,我不是研究这一块的,没有使用什么算法,仅仅是兴趣导致我很想搞懂这个问题.
1,首先是视频数据[摄像头图像]的采集,通常可以使用vfw在vc或者vb下实现,这个库我用的不好,所以一直不怎么会用.现在我们用到的是python的videocapture库,这个库用起来很简单,如下:
from VideoCapture import Device
cam = Device()
cam.setResolution(320,240) #设置显示分辨率
cam.saveSnapshot('demo.jpg') #抓取并保存图片
这样,你就得到了一
2021-08-30 17:11:52
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使用Python支持向量机的代码实现，首先基于简化版的SMO实现分类超平面的计算，但时间较长，然后将完整版的SMO算法封装到类中，实现超平面的快速计算。最后使用SVM进行手写体识别实例的实现
2021-08-30 12:25:45
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基于Python的智能停车场车牌识别计费系统，包含源代码，程序使用说明，包含注释以及相关测试数据
2021-08-26 19:07:52
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基于Python的带有界面的火车票查询系统，且显示票价SearchTrainsGUI-master.zip
2021-08-26 16:30:08
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视频场景剪辑检测和分析工具
最新版本：v0.5.5（2021年1月17日）
主页：
文档：
不和谐： :
快速安装：要通过具有所有依赖项的pip安装PySceneDetect，请执行以下操作：
pip install scenedetect[opencv]
对于服务器，可以通过安装scenedetect[opencv-headless]来使用OpenCV无头（非GUI）版本。 要启用视频拆分支持，您还需要安装mkvmerge或ffmpeg有关详细信息，请参阅“ 的文档。
需要Python模块click ， numpy ，OpenCV cv2和（可选） tqdm来显示进度。 有关详细信息，请参见。
快速入门（命令行） ：
在检测到新场景的地方分割输入视频：
scenedetect -i video.mp4 detect-content split-video
跳过输入
2021-08-25 09:28:28
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