python中如何通过opencv调用摄像头

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实例源码：

#pip3 install opencv-python import cv2 from datetime import datetime   FILENAME = 'myvideo.avi' WIDTH = 1280 HEIGHT = 720 FPS = 24.0   # 必须指定CAP_DSHOW(Direct Show)参数初始化摄像头,否则无法使用更高分辨率 cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 设置摄像头设备分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, WIDTH) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, HEIGHT) # 设置摄像头设备帧率,如不指定,默认600 cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 24) # 建议使用XVID编码,图像质量和文件大小比较都兼顾的方案 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')   out = cv2.VideoWriter(FILENAME, fourcc, FPS, (WIDTH, HEIGHT))   start_time = datetime.now()   while True:     ret, frame = cap.read()     if ret:         out.write(frame)         # 显示预览窗口         cv2.imshow('Preview_Window', frame)         # 录制5秒后停止         if (datetime.now()-start_time).seconds == 5:             cap.release()             break         # 监测到ESC按键也停止         if cv2.waitKey(3) & 0xff == 27:             cap.release()             break   out.release() cv2.destroyAllWindows()

打开摄像头后链接成功的操作：

# 1. 打开摄像头 import cv2 import numpy as np    def video_demo():   capture = cv2.VideoCapture(0)#0为电脑内置摄像头   while(True):     ret, frame = capture.read()#摄像头读取,ret为是否成功打开摄像头,true,false。 frame为视频的每一帧图像     frame = cv2.flip(frame, 1)#摄像头是和人对立的，将图像左右调换回来正常显示。     cv2.imshow("video", frame)     c = cv2.waitKey(50)     if c == 27:       break video_demo() cv2.destroyAllWindows()     #2. 打开摄像头并截图 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 打开摄像头    while (1):   # get a frame   ret, frame = cap.read()   frame = cv2.flip(frame, 1) # 摄像头是和人对立的，将图像左右调换回来正常显示   # show a frame   cv2.imshow("capture", frame) # 生成摄像头窗口      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 如果按下q 就截图保存并退出     cv2.imwrite("test.png", frame) # 保存路径     break    cap.release() cv2.destroyAllWindows()     #3. 打开摄像头并定时截图 def video_demo():   print('开始')   cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 电脑自身摄像头   i = 0#定时装置初始值   photoname = 1#文件名序号初始值      while True:     i = i + 1     reg, frame = cap.read()     frame = cv2.flip(frame, 1) # 图片左右调换     cv2.imshow('window', frame)        if i == 50: # 定时装置，定时截屏，可以修改。          filename = str(photoname) + '.png' # filename为图像名字，将photoname作为编号命名保存的截图       cv2.imwrite('C:/Users/Administrator/Desktop/m' + '\\' + filename, frame) # 截图 前面为放在桌面的路径 frame为此时的图像       print(filename + '保存成功') # 打印保存成功       i = 0 # 清零          photoname = photoname + 1       if photoname >= 20: # 最多截图20张 然后退出（如果调用photoname = 1 不用break为不断覆盖图片）         # photoname = 1         break     if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):       break   # 释放资源   cap.release()    video_demo() cv2.destroyAllWindows()

实例扩展：

使用OpenCV调用摄像头检测人脸并连续截图100张

#-*- coding: utf-8 -*- # import 进openCV的库 import cv2 ###调用电脑摄像头检测人脸并截图 def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):  cv2.namedWindow(window_name)  #视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头  cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)  #告诉OpenCV使用人脸识别分类器  classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")  #识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式, color是一个不可增删的数组  color = (0, 255, 0)  num = 0  while cap.isOpened():  ok, frame = cap.read() #读取一帧数据  if not ok:   break  grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将当前桢图像转换成灰度图像  #人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数  faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))  if len(faceRects) > 0:  #大于0则检测到人脸   for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸   x, y, w, h = faceRect   #将当前帧保存为图片   img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num)   #print(img_name)   image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]   cv2.imwrite(img_name, image,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])   num += 1   if num > (catch_pic_num): #如果超过指定最大保存数量退出循环    break   #画出矩形框   cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)   #显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着   font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX   cv2.putText(frame,'num:%d/100' % (num),(x + 30, y + 30), font, 1, (255,0,255),4)   #超过指定最大保存数量结束程序  if num > (catch_pic_num): break  #显示图像  cv2.imshow(window_name, frame)  c = cv2.waitKey(10)  if c & 0xFF == ord('q'):   break   #释放摄像头并销毁所有窗口  cap.release()  cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__':  # 连续截100张图像，存进image文件夹中  CatchPICFromVideo("get face", 0, 99, "/image")

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