Opencv实时获取摄像头数据（附带解析）_opencv 读取摄像头

# 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：

1. 引入 OpenCV 库：import cv2。

2. 创建一个窗口，并设置其大小：cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL) 和 cv2.resizeWindow('video', 300, 300)。

3. 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。

4. 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)。

5. 使用 cv2.waitKey(1) 获取按键输入，如果按下 'q' 键，则退出循环。

6. 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。