opencv 摄像头读取视频保存
    namedWindow("E1",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("E2",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    VideoCapture capture(0);
    Size size((int)capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH ),(int)capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ));
    VideoWriter writer;
    writer.open("D:\\shipin.avi",CV_FOURCC('M','J','P','G'),12,size);
    Mat log_frame, bgr_frame;
    for(;;)
    {
        capture>>bgr_frame;
        if(bgr_frame.empty()) break;

        imshow("E1",bgr_frame);
        Canny(bgr_frame,log_frame,60,120);
        imshow("E2",log_frame);
        writer<<log_frame;
        char c = waitKey(1);

        if(c == 27) break;
    }

    在上面这段代码中,视频保存在本地,但是只有6K,而且播放有没有东西

1个回答

chaoshengmingyue
潮生明月 这个是opencv1的程序写法,我这里用的是2,但是不知道哪里有问题
4 年多之前 回复
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抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
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} }; int main() { //检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9 HOGDescriptor hog(Size(64,128),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),9);//HOG检测器,用来计算HOG描述子的 int DescriptorDim;//HOG描述子的维数,由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定 MySVM svm;//SVM分类器 //若TRAIN为true,重新训练分类器 if(TRAIN) { string ImgName;//图片名(绝对路径) ifstream finPos("d:/hogmit/pos/pos.txt");//正样本图片的文件名列表 //ifstream finPos("PersonFromVOC2012List.txt");//正样本图片的文件名列表 ifstream finNeg("d:/hogmit/neg/neg.txt");//负样本图片的文件名列表 Mat sampleFeatureMat;//所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数 Mat sampleLabelMat;//训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,-1表示无人 //依次读取正样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<PosSamNO && getline(finPos,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; //ImgName = "D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\" + ImgName;//加上正样本的路径名 ImgName = "d:/hogmit/pos/" + ImgName;//加上正样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 if(CENTRAL_CROP) src = src(Rect(16,16,64,128));//将96*160的INRIA正样本图片剪裁为64*128,即剪去上下左右各16个像素 //resize(src,src,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) // cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵,因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵 if( 0 == num ) { DescriptorDim = descriptors.size();//HOG描述子的维数 //初始化所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数sampleFeatureMat sampleFeatureMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, DescriptorDim, CV_32FC1); //初始化训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,0表示无人 sampleLabelMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, 1, CV_32FC1); } //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num,i) = descriptors[i];//第num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num,0) = 1;//正样本类别为1,有人 } //依次读取负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<NegSamNO && getline(finNeg,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/neg/" + ImgName;//加上负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } //处理HardExample负样本 if(HardExampleNO > 0) { ifstream finHardExample("d:/hogmit/hard/hard.txt");//HardExample负样本的文件名列表 //依次读取HardExample负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<HardExampleNO && getline(finHardExample,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/hard/" + ImgName;//加上HardExample负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } } //输出样本的HOG特征向量矩阵到文件 ofstream fout("d:/xlw/SampleFeatureMat.txt"); for(int i=0; i<PosSamNO+NegSamNO; i++) { fout<<i<<endl; for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { fout<<sampleFeatureMat.at<float>(i,j)<<" "; } fout<<endl; } //训练SVM分类器 //迭代终止条件,当迭代满1000次或误差小于FLT_EPSILON时停止迭代 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON); //SVM参数:SVM类型为C_SVC;线性核函数;松弛因子C=0.01 CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 1, 0, 0.01, 0, 0, 0, criteria); cout<<"开始训练SVM分类器"<<endl; double time0=static_cast<double>(getTickCount()); svm.train(sampleFeatureMat,sampleLabelMat, Mat(), Mat(), param);//训练分类器 time0=((double)getTickCount()-time0)/getTickFrequency(); cout<<"训练完成"<<endl; cout<<"训练花费时间:"<<time0<<endl; svm.save("d:/xlw/SVM_HOG_mit_inria(1114pos+12180neg+433hard).xml");//将训练好的SVM模型保存为xml文件 } else //若TRAIN为false,从XML文件读取训练好的分类器 { cout<<"fail train"<<endl; //svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample(误报少了漏检多了).xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型 svm.load("d:/LBP/SVM_Model.xml"); } /************************************************************************************************* 线性SVM训练完成后得到的XML文件里面,有一个数组,叫做support vector,还有一个数组,叫做alpha,有一个浮点数,叫做rho; 将alpha矩阵同support vector相乘,注意,alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后,再该列向量的最后添加一个元素rho。 如此,变得到了一个分类器,利用该分类器,直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器(cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()), 就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 ***************************************************************************************************/ DescriptorDim = svm.get_var_count();//特征向量的维数,即HOG描述子的维数 int supportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数 cout<<"支持向量个数:"<<supportVectorNum<<endl; Mat alphaMat = Mat::zeros(1, supportVectorNum, CV_32FC1);//alpha向量,长度等于支持向量个数 Mat supportVectorMat = Mat::zeros(supportVectorNum, DescriptorDim, CV_32FC1);//支持向量矩阵 Mat resultMat = Mat::zeros(1, DescriptorDim, CV_32FC1);//alpha向量乘以支持向量矩阵的结果 //将支持向量的数据复制到supportVectorMat矩阵中 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { const float * pSVData = svm.get_support_vector(i);//返回第i个支持向量的数据指针 for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { //cout<<pData[j]<<" "; supportVectorMat.at<float>(i,j) = pSVData[j]; } } //将alpha向量的数据复制到alphaMat中 double * pAlphaData = svm.get_alpha_vector();//返回SVM的决策函数中的alpha向量 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { alphaMat.at<float>(0,i) = pAlphaData[i]; } //计算-(alphaMat * supportVectorMat),结果放到resultMat中 //gemm(alphaMat, supportVectorMat, -1, 0, 1, resultMat);//不知道为什么加负号? resultMat = -1 * alphaMat * supportVectorMat; //得到最终的setSVMDetector(const vector<float>& detector)参数中可用的检测子 vector<float> myDetector; //将resultMat中的数据复制到数组myDetector中 for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) { myDetector.push_back(resultMat.at<float>(0,i)); } //最后添加偏移量rho,得到检测子 myDetector.push_back(svm.get_rho()); cout<<"检测子维数:"<<myDetector.size()<<endl; //设置HOGDescriptor的检测子 HOGDescriptor myHOG; myHOG.setSVMDetector(myDetector); //myHOG.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //保存检测子参数到文件 ofstream fout("d:/xlw/HOGDetectorForOpenCV.txt"); for(int i=0; i<myDetector.size(); i++) { fout<<myDetector[i]<<endl; } /**************读入图片进行HOG行人检测******************/ Mat src = imread("d:/timg.png"); //Mat src = imread("2007_000423.jpg"); //Mat src = imread("1.png"); vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组 cout<<"进行多尺度HOG人体检测"<<endl; myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图片进行多尺度行人检测 //src为输入待检测的图片;found为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离; //参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即测试图片每次尺寸缩放增加的比例; //参数7为组阈值,即校正系数,当一个目标被多个窗口检测出来时,该参数此时就起了调节作用,为0时表示不起调节作用。 cout<<"找到的矩形框个数:"<<found.size()<<endl; //找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中 for(int i=0; i < found.size(); i++) { Rect r = found[i]; int j=0; for(; j < found.size(); j++) if(j != i && (r & found[j]) == r) break; if( j == found.size()) found_filtered.push_back(r); } //画矩形框,因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整 for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++) { Rect r = found_filtered[i]; r.x += cvRound(r.width*0.1); r.width = cvRound(r.width*0.8); r.y += cvRound(r.height*0.07); r.height = cvRound(r.height*0.8); rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3); } imwrite("d:/SVM/ImgProcessed3.jpg",src); namedWindow("src",0); imshow("src",src); waitKey();//注意:imshow之后必须加waitKey,否则无法显示图像 /******************读入单个64*128的测试图并对其HOG描述子进行分类*********************/ ////读取测试图片(64*128大小),并计算其HOG描述子 //Mat testImg = imread("person014142.jpg"); //Mat testImg = imread("noperson000026.jpg"); //vector<float> descriptor; //hog.compute(testImg,descriptor,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //Mat testFeatureMat = Mat::zeros(1,3780,CV_32FC1);//测试样本的特征向量矩阵 //将计算好的HOG描述子复制到testFeatureMat矩阵中 //for(int i=0; i<descriptor.size(); i++) // testFeatureMat.at<float>(0,i) = descriptor[i]; //用训练好的SVM分类器对测试图片的特征向量进行分类 //int result = svm.predict(testFeatureMat);//返回类标 //cout<<"分类结果:"<<result<<endl; system("pause"); } ```
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2020年刚刚开始,就意味着离职潮高峰的到来,我身边就有不少人拿着年终奖离职了,而最让我感到意外的,是一位工作十年的数据分析师也离职了,不同于别人的主动辞职,他是被公司炒掉的。 很多人都说数据分析是个好饭碗,工作不累薪资高、入门简单又好学。然而今年34的他,却真正尝到了中年危机的滋味,平时也有不少人都会私信问我: 数据分析师也有中年危机吗?跟程序员一样是吃青春饭的吗?该怎么保证自己不被公司淘汰...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一文带你看清 HTTP 所有概念
上一篇文章我们大致讲解了一下 HTTP 的基本特征和使用,大家反响很不错,那么本篇文章我们就来深究一下 HTTP 的特性。我们接着上篇文章没有说完的 HTTP 标头继续来介绍(此篇文章会介绍所有标头的概念,但没有深入底层) HTTP 标头 先来回顾一下 HTTP1.1 标头都有哪几种 HTTP 1.1 的标头主要分为四种,通用标头、实体标头、请求标头、响应标头,现在我们来对这几种标头进行介绍 通用...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
Linux对文件(包括目录)有很多常用命令,可以加快开发效率:ls是列出当前目录下的文件列表,选项有-a、-l、-h,还可以使用通配符;c功能是跳转目录,可以使用相对路径和绝对路径;mkdir命令创建一个新的目录,有-p选项,rm删除文件或目录,有-f、-r选项;cp用于复制文件,有-i、-r选项,tree命令可以将目录结构显示出来(树状显示),有-d选项,mv用来移动文件/目录,有-i选项;cat查看文件内容,more分屏显示文件内容,grep搜索内容;>、>>将执行结果重定向到一个文件;|用于管道输出。
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
强烈推荐10本程序员必读的书
很遗憾,这个春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终将会...
作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂!
我们之前讲过CPU,也说了CPU和内存的那点事儿,今天咱就再来说说有关内存,作为一个程序员,你必须要懂的哪那些硬核知识! 大白话聊一聊,很重要! 先来大白话的跟大家聊一聊,我们这里说的内存啊,其实就是说的我们电脑里面的内存条,所以嘞,内存就是内存条,数据要放在这上面才能被cpu读取从而做运算,还有硬盘,就是电脑中的C盘啥的,一个程序需要运行的话需要向内存申请一块独立的内存空间,这个程序本身是存放在...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc API 对象的简单...
2020年2月中国编程语言排行榜
编程语言比例 排名 编程语言 最低工资 工资中位数 最低工资 最高工资 人头 人头百分比 1 rust 21433 20000 5266 45000 369 0.11% 2 typescript 18727 22500 6500 30000 1841 0.57% 3 go 18292 16000 6175 40000 23860 7.35% 4 lua 18219 1...
为什么说程序员做外包没前途?
之前做过不到3个月的外包,2020的第一天就被释放了,2019年还剩1天,我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能(ps:非技术上的认知也算) 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻,但高不成低不就,只有外包offer,那请往下看。 外包公司你应该...
终于!疫情之下,第一批企业没能熬住面临倒闭,员工被遣散,没能等来春暖花开!
先来看一个图: 这个春节,我同所有人一样,不仅密切关注这次新型肺炎,还同时关注行业趋势和企业。在家憋了半个月,我选择给自己看书充电。因为在疫情之后,行业竞争会更加加剧,必须做好未雨绸缪,时刻保持充电。 看了今年的情况,突然想到大佬往年经典语录: 马云:未来无业可就,无工可打,无商可务 李彦宏:人工智能时代,有些专业将被淘汰,还没毕业就失业 马化腾:未来3年将大洗牌,迎21世界以来最大失业潮 王...
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