摄像头软件，用于电脑端摄像头录像

OBS作为一款完全免费的直播软件，除了可以自行添加展示元素，还可以实时录下直播，深受播主们的喜爱；同时，obs还可用作虚拟摄像头，在刷网课的时候，可以绕过人脸识别

支持USB摄像头的android代码，UVC协议谁信那个头，USBCamera多摄像头同时预览打开。 可以复用里面的代码进行更多的摄像头打开，只要带宽足够，可以打开多个。 测试环境： macOS Catalina 版本10.15.7 Android Studio Arctic Fox | 2020.3.1 Patch 4 Gradle版本 distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-6.7.1-all.zip 目前问题提点： 多摄像头同时拍照路径会复用 多摄像头同时录像未适配 修复问题： 退出时候资源销毁问题

根据摄像头定标后获得的单目内参数据（焦距、成像原点、畸变系数）和双目相对位置关系（旋转矩阵和平移向量），基于opencv开发环境分别对左右视图进行消除畸变和行对准，使得左右视图的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐。

1，为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象。他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件。设备索引号就是在指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了。但是最后,别忘了停止捕获视频。使用 ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备 2，cap.read() 返回一个布尔值(True/False)。如果帧读取的是正确的,就是 True。所以最后你可以通过检查他的返回值来查看视频文件是否已经到了结尾。有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。这种情况下上

VC++下使用X264/faac 摄像头、电脑桌面音视频编码，并通过RTMP封装进行流推送； 高分辨率，高帧率，流畅清晰，音视频同步；同时可通过服务器向Android推送视频流； 整体方案可参看http://blog.csdn.net/yqw2007/article/details/43273259

indy10 ,使用DSPACK抓取摄像头图像，delphi2010环境。客户端发出视频请求，服务器端自动应答，开多线程，在线程中抓取图片后，采用JPEG压缩图片流，对图片流分包后，用Idudp发送出去。客户端组装流，合成jpg文件用Image显示。

可以选择视频代替摄像头 ，无人直播好助手. 安装后 按手机+音量键 弹出选择视频，然后就可以再摄像头使用的地方看到被替换了

实时人脸识别，可以使用网络摄像头、视频或图像对情绪进行分类。 软件通过视频或网络摄像头识别人脸及其相应的情绪。由OpenCV、Dlib、人脸识别和深度学习提供支持。 python 依赖关系 Opencv Cmake Dlib 人脸识别 用法 测试文件夹包含提供给模型的视频及图像。 “图像”文件夹仅包含用于执行人脸识别的人脸图像。 模型包含预先训练的情感分类器模型。 emotion.py 对人的面部情绪进行分类。 face-rec-emotion.py一次识别人脸并对情绪进行分类。 face_recognition library使用FaceNet实现进行人脸识别。

两个手工定制的特征，实现快速识别 : 第一个是距离，两个关键点的距离会随着动作不同而不同。 : 第二个是角度，考虑到距离会随着摄像头位置发生变化，而三个点的夹角不同，不论远近，夹角固定，同时夹角会随着动作不同而不同。 1. Overview pic pic 基于普通摄像头的太极姿势识别(分类)，通过openpose采集的骨骼点数据做分类。 第一就是通过openpose采集的骨骼数据做一个自定义特征的全连接网络的训练分类。 第二就是通过openpose采集的骨骼图片做卷积神经网络（CNN）分类。 相关：基于Kinect的姿态识别(分类) 1.1. 安装与使用 首先根据OpenPose WindowsAPI安装说明安装，调用方式为Python调用。 OpenPose GitHub地址 OpenPose安装说明 最近迁移至Ubuntu，Windows的更新后cuda与caffee不兼容。部分程序有改动。总体不变。 校优