OpenCV控制摄像头

如何使用OpenCV 控制摄像头自动对焦，自动打开摄像头闪光灯

• 文章：使用OpenCV绘制带旋转角度的十字光标 中也许有你想要的答案，请看下吧
• 除此之外, 这篇博客: openCV基础知识中的 openCV 光流估计 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 光流估计
  光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。
  亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。
  小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。
  空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。所以需要连立n多个方程求解。
  
  获取第一帧图像
  ret, old_frame = cap.read()
  old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  获取跟踪的特征点（角点）
  p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask = None, **feature_params)
  
  拿到第二帧图像
  ret,frame = cap.read()
  frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  需要传入前一帧和当前图像以及前一帧检测到的角点进行跟踪
  p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)
  
  

• 您还可以看一下 唐宇迪老师的Opencv计算机视觉实战(Python版)课程中的 光流估计实战小节, 巩固相关知识点
  

OpenCV调用摄像头
更新：2023-05-24 02:24
在计算机视觉领域中，OpenCV是一种广泛使用的开源计算机视觉库。通过使用OpenCV，我们可以轻松地读取，处理和显示图像，还可以从各种摄像头设备中获取实时视频流。本文将向您介绍如何使用OpenCV以及Python编程语言来调用摄像头，以及如何在视频流中应用一些基本的计算机视觉技术。
详细看
https://www.python100.com/html/120278.html