Получаем изображение с камеры с помощью python-opencv

OpenCV - свободная библиотека компьютерного зрения реального времени написанная на С/С++. Она обладает довольно мощным математическим аппаратом для распознавания образов, трансформации и анализа изображения. В ее состав также входят инструменты для работы с видео камерой и простенький тулкит для создания GUI интерфейсов. Для демонстрации работы с этими инструментами я использую привязку opencv к питону .

Что нам потребуется?

1. Конечно вебкамера подключенная к компьютеру. У меня используется встроенная камера в ноут и моя Ubuntu видит ее в /dev/video0
2. Установим пакет для работы с opencv из питона

$ sudo apt-get install python-opencv

В принципе больше ничего и не нужно .

Скрипт

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from opencv import cv
from opencv import highgui

DEV = 0  #номер устройства /dev/video0

if __name__ == '__main__':
    # Создаем окно для вывода изображения с камеры
    highgui.cvNamedWindow('Camera', highgui.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
    highgui.cvMoveWindow('Camera', 10, 10)

    # Захватываем камеру
    capture = highgui.cvCreateCameraCapture(DEV)
    
    # Рабочий цикл, выход по нажатию 'q'
    key = ''
    while key != 'q':
        # Получаем снимок с камеры и выводим его на окно
        frame = highgui.cvQueryFrame(capture)
        highgui.cvShowImage('Camera', frame)
        
        # Ждем 5 мс нажатие клавиши
        key = highgui.cvWaitKey(5)

Алгоритм работы . Сначала, инициализируем окно куда будем отправлять изображение с камеры. Отметим что обращение к окну осуществляется через строковую константу (имя) Camera. Затем захватим камеру метод cvCreateCameraCapture(index) принимает в качестве аргумента номер камеры, у меня камера одна и она под номером 0 (DEV = 0). Дальше сам рабочий цикл: получаем снимок с камеры и показываем его в окне. Затем 5 мс  ждем нажатия клавиши, если q - выход, если нет следующий кадр.

Заключение

Как видно из выше описанного примера, осуществлять доступ к камере из opencv легко и просто, но использовать данную библиотеку только для этих целей, все равно что забивать гвозди микроскопом=) Получая кадры с камеры (в нашем примере frame) мы можем подвергать их анализу, фильтрации, искать образы, определять расстояния и скорости перемещения предметов  и т.д.  Данный скрипт демонстрирует, что не смотря на свою мощь данная библиотека довольно легко осваивается и при достаточном знании математического аппарата, позволит создавать интересные вещи.

Ссылки:

OpenCV - официальный сайт проекта
Gist - данный пример на GitHub