opencv+python 调用摄像头黑屏,奇怪的是用debug启动就可以显示
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
while (1):
    ret,frame = cap.read()
    cv2.imshow('opencvCut',frame)
    if cv2.waitKey(100)== ord('q'):
        break
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()

无法显示

debug启动
DEBUG启动可以显示

weixin_43823799
weixin_43823799 请问解决了么,我也遇到相同的问题,使用surface版本的pycharm,笔记本自带的摄像头可以,使用usb外接的就出出现和您一样的问题。麻烦您了,谢谢。
12 个月之前 回复

1个回答

我的是第一次读入是全黑图像,第二次开始就不会了。。。

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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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``` import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while (1): ret,frame = cap.read() cv2.imshow('opencvCut',frame) if cv2.waitKey(100)== ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` ![无法显示](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/15/1557907118_913314.png) debug启动 ![DEBUG启动可以显示](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/15/1557907205_963405.png)

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j<roImg.cols; j++) { if (data[j] == 0) count += 1; } } if (count>0.8*((roImg.cols*roImg.rows)/2 + (pointX[2]-pointX[1]+1)*(pointY[2]-pointY[1]+1)/2)) return true; else return false; } bool getSquarePts(const Mat image, vector<vector<Point> >& squares) { bool isGetSquares = false; squares.clear(); //数组清空 Mat pyr, gray0, gray, grayImg; Mat imageHSV, image_H; cvtColor(image, grayImg, CV_RGB2GRAY); cvtColor(image, imageHSV, CV_BGR2HSV); //将image转到HSV空间 image_H.create(imageHSV.size(), imageHSV.depth()); //定义与imageHSV同尺寸和深度的图像image_H int ch1[] = { 0, 0 }; mixChannels(&imageHSV, 1, &image_H, 1, ch1, 1); //将imageHSV的H层复制到image_H for (int i = 0; i < image_H.rows; i++) { uchar* data = image_H.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < image_H.cols; j++) { if (data[j] >= 10 && data[j] <= 40) data[j] = 0; else data[j] = 255; } } pyrDown(grayImg, pyr, Size(image.cols / 2, image.rows / 2)); pyrUp(pyr, gray0, image.size()); Canny(gray0, gray, 0, 50, 3); dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1)); for (int i = 0; i < gray.rows; i++) { uchar* data1 = gray.ptr<uchar>(i); uchar* data2 = image_H.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < gray.cols; j++) { if (data1[j] == 255) data2[j] = 255; } } vector<vector<Point> > contours; findContours(image_H, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); //对image_H进行处理,将检测出的每个轮廓(相互独立)以点集(拐点)的形式存储到contours中 vector<Point> approx; //存储矩形4个顶点的坐标的数组 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);//输出封闭的多边形顶点点集 //判断是否为四边形等条件 if (approx.size() == 4 && fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 && isContourConvex(Mat(approx))) { double maxCosine = 0; for (int j = 2; j < 5; j++) { double cosine = fabs(getAngle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1])); //计算夹角余弦值 maxCosine = MAX(maxCosine, cosine); } //如果三个夹角余弦值都小于0.3则说明是矩形,并存储矩形 if (maxCosine < 0.3&&isYellowSquare(image_H, approx)) { squares.push_back(approx); isGetSquares = true; } } } /*if (squares.size()>1) { vector<Point>center; vector<int>item; int d; for (int i = 0; i<squares.size(); i++) { Point point; point.x = (squares[i][0].x + squares[i][2].x) / 2; point.y = (squares[i][0].y + squares[i][2].y) / 2; center.push_back(point); } for (int i = 0; i<center.size() - 1; i++) { for (int j = i + 1; j<center.size(); j++) { d = (center[i].x - center[j].x)*(center[i].x - center[j].x) + (center[i].y - center[j].y)*(center[i].y - center[j].y); if (d<100) { item.push_back(i); break; } } } int n = 0; for (int j = 0; j<item.size(); j++) { squares.erase(squares.begin() + item[j]-n); ++n; } }*/ return isGetSquares; } //旋转图像中点的函数 Point getPointAffinedPos(Point src, Point center, double angle,double scale) { Point dst; int x = src.x - center.x; int y = src.y - center.y; dst.x = cvRound(x * cos(angle) + y * sin(angle) + center.x); dst.y = cvRound(-x * sin(angle) + y * cos(angle) + center.y); dst.x = (dst.x - center.x)*scale + center.x; dst.y = (dst.y - center.y)*scale + center.y; return dst; } //裁切 void cutImg(const Mat image, vector<vector<Point> > squares, vector<Mat>& rectResult) { for (int i_ = 0; i_ < squares.size(); i_++) { vector<Point>longside; //存储矩形长边的两个顶点 longside.push_back(squares[i_][1]); longside.push_back(squares[i_][2]); Mat rot(2, 3, CV_32FC1); //旋转矩阵 Mat rotMat = Mat::zeros(image.size(), image.type()); //定义旋转后的矩阵 Point center = Point(rotMat.cols / 2, rotMat.rows / 2); //旋转中心 double angle = atan((longside[0].y - longside[1].y) / ((longside[0].x - longside[1].x) + 0.00000001)) * 180 / CV_PI; //旋转角度 double scale = image.rows / sqrt(image.cols*image.cols + image.rows*image.rows); //缩放参数 rot = getRotationMatrix2D(center, angle, scale); //获得旋转矩阵 warpAffine(image, rotMat, rot, image.size()); //旋转并缩放图像 vector<Point>resultPoint; //存储旋转后矩形的4个顶点 Point point; for (int i = 0; i < 4; i++) { point = getPointAffinedPos(squares[i_][i], Point(image.cols / 2, image.rows / 2), angle*CV_PI / 180, scale); resultPoint.push_back(point); //存储顶点 } //获得矩形的bounding box(近似于矩形本身) int maxX, minX, maxY, minY; maxX = maxY = 0; minX = resultPoint[0].x; minY = resultPoint[0].y; for (int i = 0; i < resultPoint.size(); i++) { maxX = resultPoint[i].x > maxX ? resultPoint[i].x : maxX; minX = resultPoint[i].x < minX ? resultPoint[i].x : minX; maxY = resultPoint[i].y > maxY ? resultPoint[i].y : maxY; minY = resultPoint[i].y < minY ? resultPoint[i].y : minY; } //裁剪矩形并存储到新图像中 Rect rect(minX, minY, maxX - minX + 1, maxY - minY + 1); Mat temp(rotMat, rect); /*Mat temp_hsv; cvtColor(temp, temp_hsv, COLOR_BGR2HSV); Mat temp_H; temp_H.create(temp_hsv.size(), temp_hsv.depth()); int ch1[] = { 0, 0 }; mixChannels(&temp_hsv, 1, &temp_H, 1, ch1, 1); Mat Image(temp_H.size(), CV_8U); for (int i = 0; i<Image.rows; i++) { uchar* data = Image.ptr<uchar>(i); uchar* data1 = temp_H.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j<Image.cols; j++) { if (data1[j]>32) data[j] = 0; else data[j] = 255; } }*/ rectResult.push_back(temp); } cout << rectResult.size() << endl; } // the function draws all the squares in the image void drawSquares(Mat& image, const vector<vector<Point> > squares) { int maxX, minX, maxY, minY; for (int i = 0; i < squares.size(); i++) { maxX = maxY = 0; minX = squares[i][0].x; minY = squares[i][0].y; for (int j = 0; j < 4; j++) { maxX = maxX > squares[i][j].x ? maxX : squares[i][j].x; minX = minX < squares[i][j].x ? minX : squares[i][j].x; maxY = maxY > squares[i][j].y ? maxY : squares[i][j].y; minY = minY < squares[i][j].y ? minY : squares[i][j].y; } Point point1, point2; point1.x = minX; point1.y = minY; point2.x = maxX; point2.y = maxY; rectangle(image, point1, point2, (0, 0, 255), 2, 8, 0); //画矩形 } } bool findSquares(Mat& image, vector<Mat>& resultImage,vector<Point>& center) { bool isFindSquares = false; vector<vector<Point> > squarePts; isFindSquares = getSquarePts(image, squarePts); if (isFindSquares) cutImg(image, squarePts, resultImage); else cout << "can't find squares!" << endl; drawSquares(image, squarePts); for (int i = 0; i < squarePts.size(); i++) { Point point; point.x = (squarePts[i][0].x + squarePts[i][2].x) / 2; point.y = (squarePts[i][0].y + squarePts[i][2].y) / 2; center.push_back(point); } waitKey(20); return isFindSquares; int main() { VideoCapture capture(0); Mat image; if (!capture.isOpened()) { cout << "can not open"; cin.get(); return 0; } vector<vector<Point>>squares; vector<Mat>cutImage; while (true) { capture >> image; getSquarePts(image, squares); cutImg(image, squares, cutImage); drawSquares(image, squares); imshow("检测结果", image); waitKey(30); } return 0; } } ```

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