# 注意这段代码不能直接在jupyter中使用,否则会崩溃

import cv2 # 引入CV库

"""

读取摄像头数据,实时获取摄像头数据,同时按q退出

"""

# 创建窗口

cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.resizeWindow('video', 300, 300) # 设置窗口大小

# 获取视频设备

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:

# 从摄像头读视频帧

ret, frame = cap.read()

# 将视频帧在窗口中显示

cv2.imshow('video', frame)

key = cv2.waitKey(1) # 不能为0,0为等待中断,只能读取到一帧的数据

if (key & 0xFF == ord('q')):

break

# 释放资源

cap.release() # 释放视频资源

cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源

这段代码是一个使用 OpenCV 库在本地摄像头捕获视频并实时显示的简单示例。请注意,由于 Jupyter Notebook 不支持直接在内核中实时显示摄像头视频,因此在 Jupyter 中执行可能导致崩溃。这样的代码通常在本地 Python 脚本或集成开发环境(IDE)中运行。

以下是代码的主要步骤:

引入 OpenCV 库:import cv2。 创建一个窗口,并设置其大小:cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL) 和 cv2.resizeWindow('video', 300, 300)。 获取视频设备:cap = cv2.VideoCapture(0),其中参数 0 表示使用第一个摄像头。 进入主循环,不断读取摄像头的视频帧,显示在窗口中:ret, frame = cap.read() 和 cv2.imshow('video', frame)。 使用 cv2.waitKey(1) 获取按键输入,如果按下 'q' 键,则退出循环。 释放资源:cap.release() 释放摄像头资源,cv2.destroyAllWindows() 释放窗口资源。

请确保在本地 Python 环境中执行此类代码,以便正常运行。

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