「java视频采集卡」视频采集卡支持的视频源
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vs2012+ opencv2怎么打开easycap视频采集卡的视频信号？
整个项目的结构图：
编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[java] view
plaincopyprint?
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我们将第一个字符去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我们将第一个字符去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.编写测试类：
[java] view
plaincopyprint?
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
asf是什么意思？
1、ASF是一个开放标准，它能依靠多种协议在多种网络环境下支持数据的传送。
同JPG、MPG文件一样，ASF文件也是一种文件类型，但它是专为在IP网上传送有同步关系的多媒体数据而设计的，所以ASF格式的信息特别适合在IP网上传输。
ASF文件的内容可以是我们熟悉的普通文件，也可以是编码设备实时生成的连续数据流，因此ASF不仅可以传输预先录制的节目，还可以传输实时生成的节目。
ASF用于排列、组织和同步多媒体数据，以便网络传输。ASF是一种数据格式，也可用于指定实时演示文稿。ASF最适合在网络上发送多媒体流，也最适合在本地播放。
2、ASF：Agronomic Science Foundation 农业科学的基础
农业科学是研究农业发展的自然规律和经济规律的科学，因涉及农业环境、作物和畜牧生产、农业工程和农业经济等多种科学而具有综合性。林业科学和水产科学有时也包括在广义的农业科学范畴之内。
asf的应用：
1、点播功能（Video On Demand）
由于ASF技术支持任意压缩/解压编码，可以使用任何底层网络传输协议，这使得它不仅可以在高速局域网中使用，而且可以在拨号连接的低带宽Internet环境中使用。在点播服务模式下，用户互不干扰，可以控制点播内容的播放。这种方式是最灵活的，但它占用更多的服务器和网络资源。
2、直播功能
在直播服务下，用户只能观看广播内容，无法控制。ASF文件可以作为媒体内容的来源，实时多媒体内容最适合于直播服务。通过视频采集卡，将摄像头和麦克风记录的内容输入计算机进行编码生成ASF流，然后通过机器将信号传输到网络，用户可以通过网页观看直播内容。
java开发视频监控系统
视频服务器好! 电脑没有什么特别的要求 一般就够用（当然高了更好） 电源和风扇要好一些 因为要长时间工作 硬盘根据你要保存录象天数来定 显卡建议独立的 其实监控那里卖的硬盘录象机就是一台电脑只不过机箱换成服务器的那种了 再有一点就是多了片视频采集卡 这个卡很关键 是连接摄像机和电脑的设备 最多接几个是由视频采集卡来定的 视频采集卡有1路的 4路的 8路的等 1路的就是可以接一个摄像机 4路的4个 8路的8个 视频采集卡建议你买海康威视 软件你买卡就带了 摄像机也分很多种 要根据自己的需要来购买QQ3882970 摄象枪就是我们监控系统中说到的枪机，枪机一般是不包含镜头长形的摄象机，但也有一体化摄象机也叫枪机，一体化一般都包含电动镜头，可以变倍。 云台是一个可以转动的机器，云台分球型云台，重型云台，全方位云台，水平云台，室内外云台。它的主要功能是带动摄象机实现各方位的监控。 云台解码器：当你用DVR或键盘控制云台转动的时候，他们发出的是数字信号，也就是协议。不同厂家的云台和控制设备他们的协议都是不同的。为了让云台读懂控制端发出的数字信号，中间必须要解码器来中转了。 视频服务器：就是把监控的视频图象资料通过视频服务器把视频全实时的传输外很远的地方。一般用这个的是不方便布线或在外地监控的 联系是，你说的这些东西差不多可以组成一个监控网络
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发布于：2022-11-24，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。