python-----从本地摄像头和网络摄像头截取图片 ，具体代码如下所示：
import cv2
# 获取本地摄像头
# folder_path 截取图片的存储目录
def get_img_from_camera_local(folder_path):
cap = cv2.VideoCapture(0)
i = 1
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow("capture", frame)
print str(i)
cv2.imwrite(folder_path + str(i) + '.jpg', frame) # 存储为图像
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
i += 1
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 获取网络摄像头，格式：rtsp://username:pwd@ip/
# folder_path 截取图片的存储目录
def get_img_from_camera_net(folder_path):
cap = cv2.VideoCapture('rtsp://username:pwd@ip/')
i = 1
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow("capture", frame)
print str(i)
cv2.imwrite(folder_path + str(i) + '.jpg', frame) # 存储为图像
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
i += 1
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 测试
if __name__ == '__main__':
folder_path = 'D:\\img_from_camera\\'
get_img_from_camera_local(folder_path)
PS：下面看下用 python , opencv 打开网络摄像头读取图像
打开网络摄像头用如下代码:
###########################################
import cv2
url = 'rtsp://admin:password@192.168.1.104:554/11'
cap = cv2.VideoCapture(url)
while(cap.isOpened()):
# Capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
# Display the resulting frame
cv2.imshow('frame',frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
############################################
注: 将从摄像头获取的图像从bgr转为rgb : image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
1、cap = cv2.VideoCapture(0)
VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是1,表示打开usb摄像头,
参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")
2、ret,frame = cap.read()
cap.read()按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。
3、cv2.waitKey(1)，waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，
参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言；
参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；
参数过大如cv2.waitKey(1000)，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿。
c得到的是键盘输入的ASCII码，esc键对应的ASCII码是27，即当按esc键是if条件句成立
4、调用release()释放摄像头，调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python实现从本地摄像头和网络摄像头截取图片功能,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对亿速云网站的支持！
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