哪有VideoCap的使用说明?

Delphi > GAME,图形处理/多媒体 [问题点数:20分,结帖人collecte]
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纯干货!视频控件VideoCapX的使用指南和常见问题合集

VideoCapX控件可使开发者轻松地在数字视频撷取卡和相机中添加应用程序。不论你是创建多媒体播放器,数字录像机,电视协调器,网络摄像机,网络安全性程序、身份证数据库、工业监视系统、还是医学成像设备,...目前Video

光流法运动目标检测

接上篇,OpenCV视频目标跟踪及背景分割器,本篇介绍OpenCV—python目标跟踪==》...关于实现视频目标跟踪的方法很多,当跟踪所有移动目标时,帧之间的差异会变的有用;当跟踪视频中移动的手时,基于皮肤颜色的均...

【Qt开发】 V4L2_CAP_VIDEO_OVERLAY与V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE的区别

原文地址http://www.cnblogs.com/tlm1992/archive/2012/06/12/2545772.html 这部分spec的内容没有全看懂,但是根据FSL的代码能知道这其中的sequence,下面就结合着FSL的代码来描述下video overlay过程的seq...

ORB_SLAM2安装以及使用说明

首先要安装ORB_SLAM2 ...。。很烦 比如eigen glew各种装不好  find_package找不到 折腾了很久 于是选择在本地跑。...之前遇到一些坑 在本地跑的时候 遇到需要装的依赖 装起来就比较快了 然后就运行起来了  ...

openCV中cap.read()输出为False,如何解决?

cap = cv2.VideoCapture(video_path) cap.isopend() cap.read() 如上所示,如果 cap.isopend()的结果为 TRUE,cap.read()结果为Flase。这时候首先确定你的视频是否能够正常播放的。 如果cap.isopend()的结果...

V4L2(video 4 linux 2)视频采集接口使用说明

主要功能:使程序发现设备的能力和操作设备.它主要是用过一系列的回调函数来实现这些功能.像设置高频头的频率,帧频,视频压缩格式和图像像参数等等(在我写的FM驱动中就主要是设置频率,设置音量等) 可以支持多种...

OpenCV VideoCapture类使用

opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头,下面是该类的API。 1.VideoCapture类的构造函数: C++: VideoCapture::VideoCapture() C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename) ...

Video Analysis 相关领域介绍之Video Captioning(视频to文字描述)

之前两次分别介绍了video analysis中的action recognition 以及 temporal action detection 这两个领域。这两个领域算是对视频mid-level的理解,而我最近看论文主要在关注如何去理解视频的高层语义(high-l

UVC (USB Video Class) 使用笔记 (转)

最近个需求,要在ARM Linux上实现USB Camera 拍照功能。 0. 背景知识: 首先要确认的是,Kernel 是否支持 USB Camera。因为 Linux 下,USB 协议除了电气协议和标准,还有很多 Class。 这些 Class 就是为了支持和...

【方法】树莓派摄像头使用教程

树莓派摄像头使用有两种主要的方法,一是使用Picamera,二是使用Opencv。 先要明确几个坑:摄像头在工作时会指示灯亮;摄像头不能被多个占用,只能在一个进程中使用。 文章目录一、Picamera使用代码二、Opencv使用...

Linux 视频设备驱动V4L2最常用的控制命令使用说明

Linux视频设备驱动常用控制命令使用说明 设置视频设备属性通过ioctl来进行设置,ioctl三个参数,分别是fd, cmd,和parameter,表示设备描述符,控制命令和控制命令参数。 1. 控制命令VIDIOC_QUERYCAP 功能: ...

python opencv写视频——cv2.VideoWriter()

python opencv写视频——cv2.VideoWriter() 函数原型 cv2.VideoWriter() VideoWriter(filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]) -> <VideoWriter object> 参数说明: 第一个参数是要保存的文件的...

如何使用硬件解码器在python中解码RTSP流?(NVidia JetSon Nano)

我有NVIDIA Jetson Nano和FullHD Ip相机。摄像机流RTSP / h264。...from imutils.video import VideoStream import imutils import time import cv2 # grab a reference to the webcam print("[INFO] sta

UVC(USBVideoClass)使用笔记

作者:一般般__6133 转自:http://blog.csdn.net/jjm152768jjm/article/details/10362835

cvCreateCameraCapture函数使用说明

cvCreateCameraCapture 初始化从摄像头中获取视频 ...如果只有一个摄像头或者用哪个摄像头也无所谓,那使用参数-1应该便可以。 函数cvCreateCameraCapture给从摄像头的视频流分配和初始化CvCapture结构。目前在Wi

linux video属性_Video4Linux的简介

展开全部对中断的处理实现,内存映射功能以及对I/O通道的控制接口函数ioct1的实现等,并把 它们定义在struct file_operations中。这样当应用程序62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333361303133对设备文件进行...

VLC简介及使用说明

VLC框架分析 引用: http://blog.csdn.net/szu030606/article/details/7210758 功能部份:VLC媒体播放器的核心是libvlc ,它提供了界面,应用处理功能,如播放列表管理,音频和视频解码和输出,线程系统。...

Linux视频设备驱动常用控制命令使用说明

Linux视频设备驱动常用控制命令使用说明 设置视频设备属性通过ioctl来进行设置,ioctl三个参数,分别是fd, cmd,和parameter,表示设备描述符,控制命令和控制命令参数。 1. 控制命令VIDIOC_QUERYCAP 功能: ...

OpenCV3-VideoWriter保存视频文件

最近使用网络摄像机做人脸检测、识别;在Ubuntu14.04下用opencv播放1029*1080P的rtsp视频流会出现画面卡顿、花屏;为确定时接收时问题还是sdl显示问题,将接收的视频码流直接保存到视频文件里,再播放查看。   ...

FFMPeg代码分析:avcodec_decode_video2函数

int avcodec_decode_video2(AVCodecContext *avctx, AVFrame *picture, int *got_picture_ptr, const AVPacket *avpkt);待解码的数据保存在avpkt->data中,大小为avpkt->size;解码完成后,picture

如何利用Video4Linux获取摄像头数据

Video4Linux是Linux下用于获取视频和音频数据的API接口,在这篇文章中,着重阐述如何利用Video4Linux获取摄像头数据,以实现连续影像的播放。 1. 摄像头的安装 在 Linux下常用的摄像头驱动是spca5xx, 这是一...

AVFoundation Programming Guide(官方文档翻译5)Still and Video Media Capture - 静态视频媒体捕获。

从一个设备,例如照相机或者麦克风管理捕获,组合对象来表示输入和输出,并使用 AVCaptureSession 的实例来协调它们之间的数据流。你需要最低限度的了解: AVCaptureDevice 的实例表示输入设备,比如照相机或麦克风...

常用的文件类型哪些?什么类型,属于什么文件?

-- 常用文件扩展名解释 A 对象代码库文件 AAM Authorware shocked文件 AAS Authorware shocked包 ABF Adobe二进制屏幕字体 ABK CorelDRAW自动备份文件 ABS 该类文件有时用于指示一个摘要(就像在一篇有关科学方面的...

MATLAB下料问题原创程序

绝对原创,效果非常好,所需种类55种,板子数799

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面 两个

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

软考中级网络工程师复习资料.rar

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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