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c# emgucv 获取外部摄像头(ip camera)
niudaben
2014-01-17 10:18:37
求教 如何用c# emgucv 获取同一网段内 外部摄像头 截图和视频
获取自己电脑摄像头已经实现 但是外部的找了好多方法都不行
Capture cap=new capture(index)
当index默认或者0就是默认摄像头 但是如何用这个函数去实现外部摄像头 求救
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c# emgucv 获取外部摄像头(ip camera)
求教 如何用c# emgucv 获取同一网段内 外部摄像头 截图和视频 获取自己电脑摄像头已经实现 但是外部的找了好多方法都不行 Capture cap=new capture(index) 当index默认或者0就是默认摄像头 但是如何用这个函数去实现外部摄像头 求救
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秋的红果实
2016-07-26
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解决就好。。。。。
linukey
2016-07-26
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都别问了,楼主说解决了只是化解尴尬
crystal_lz
2016-07-26
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rtsp 协议啊。。。
不过你有摄像头的话 建议加上权限 不然就悲剧了。。
目前全网开放554端口的IP扫描出800w个左右 不知道有多少是rtsp协议 又不知道在这些rtsp协议中 有多少摄像头直接是不需要验证的
截图中只是一些开放着554端口的测试ip 不知道放去扫全网会怎样,,,
baidu_35205724
2016-06-06
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楼主 求教 我也遇到一样的问题了
微差
2015-12-17
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求教,我也想知道怎么打开局域网内的摄像头,不打开本机的,而且,有肯能打开局域网内手机的摄像头吗
cnyyk
2014-05-13
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这个问题很简单的。 new Capture(int index) new Capture(string uri) 如果new Capture() 或 new Capture(0),一样的意思,本机第一个摄像头。 如果指定new Capture('c://fnck.jpg"),则显示这个图片,以后每次用queryFrame都会返回这个静态图。 也可以在这里指定一个url,如同:rtsp://192.168.0.120:554/snl/live/1/1/Ux/sido=-Ux/sido=. 就可以打开网络摄像头了。
w单行者
2014-04-24
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楼主是怎么解决的,求赐教,我最近也在研究这个东西,0的时候是默认的,但是,如果改为1或者几的话,就报错了,根本找不到usb摄像头,似乎只能搜到本机的摄像头,这是怎么回事? …………
youngtdai
2014-01-23
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我现在new Capture()也是获取USB摄像头,你是怎么实现emgucv调用IP摄像头的啊
heyu1000
2014-01-22
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楼主自己解决了吗
公西雒
2014-01-22
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求分,顺便把你的解决方案分享下吧
niudaben
2014-01-21
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我自己解决了
在
C#
中使用OpenCV的.net包装器
EmguCV
使用示例说明:我们要在
C#
里使用OpenCV的一个函数 CvtColor做颜色空间转换;用到了工业相机的原始数据输出,大多数工业相机的输出格式都是 Bayer格式,很多时候都需要转为RGB格式才可以使用,所以这里用OpenCV的CvtColor函数转换。Emgu.CV OpenCvSharp 两个库都是OpenCV的
C#
封装。这里不讨论优劣,两个都有相应的用途。安装到一个目录下,这里安装到H:\Emgu\ 目录下。下载安装4.6.0.5131,执行文件exe。最后采图转换成功的结果。
.net中捕获
摄像头
视频的方式及对比(How to Capture
Camera
Video via .Net)
前言 随着Windows操作系统的不断演变,用于捕获视频的API接口也在进化,微软提供了VFW、DirectShow和MediaFoundation这三代接口。其中VFW早已被DirectShow取代,而最新的MediaFoundation被Windows Vista和Windows 7所支持。可惜的是,上述接口基于COM技术且灵活性很大,在.net中并不方便直接使用。 .net封装
故障识别基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。
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科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
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政府科技管理部门在推动科技成果转化时,如何实现科技成果与产业需求的精准对接?
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