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我需要幫助來製作我的程序。我已經在C＃中開發了一個表單，它只有一個文本框和一個按鈕，可以使用網絡攝像頭拍攝照片並將其保存在指定的文件路徑中。所以我需要一個方法來啓動網絡攝像頭，拍照並將其保存在文件路徑中並立即關閉網絡攝像頭。無需查看攝像頭顯示的內容，只需將照片快速拍攝並保存即可。任何想法，我該怎麼辦呢？歡迎所有評論。提前致謝。

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保存拍攝圖像時出現JavaCV錯誤

單擊我的拍攝按鈕時會出現此錯誤。 OpenCV Error: Unspecified error (could not find a writer for the specified extension) in cv::imwrite_, file C:\build\2_4_winpack-bindings-win64-vc14-static\opencv\modules\highgui\src\

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Raskberry Pi 2（YOCTO）的交叉編譯FSWEBCAM

我使用Yocto作爲我的Raspberry Pi的操作系統。我想交叉編譯fswebcam但顯示和錯誤。 cd ~ git clone https://github.com/fsphil/fswebcam.git cd fswebcam . /opt/poky/2.3/environment-setup-cortexa7hf-neon-vfpv4-poky-linux-gnueabi mk

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從.net核心2.0中的WebCam捕獲圖像

我正在開發一個.Net核心2.0中的應用程序，運行在運行Win 10 IoT的Raspberry Pi上。 Pi有一個USB攝像頭連接，我正在尋找從相機捕捉靜止圖像。不幸的是，至少可以說這證明有點麻煩。首先，我通過.Net Core 2.0庫進行了很好的搜索，看看是否有任何東西可以提供這種功能，但沒有任何運氣。我的第二個問題是NuGet，看是否有任何第三方庫可以完成這項工作。 EmguCV看起

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使用ffmpeg在usb cam上錄製usb cam - usb故障排除

我想從外部usb cam上的樹莓pi 3上保存視頻。爲了避免電壓降問題，我使用官方的樹莓派電源（2.5 A）和由separetely供電的USB集線器連接所有的USB設備： [email protected]:~/appdev/ffmpeg $ lsusb Bus 001 Device 037: ID 046d:09a1 Logitech, Inc. QuickCam Communicate M

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Chrome不會讓HTTP託管網站訪問攝像頭和麥克風

我使用react-webcam爲應用程序捕捉自拍。在本地主機上，react-webcam完美運行，而HTTP託管的Web服務器攝像頭訪問在Chrome上默認被拒絕。是否有任何解決方案可用於網絡攝像頭訪問或任何其他可用於此目的的npm插件。注意：允許HTTPS支持的站點同時訪問攝像機&麥克風。在這裏，我只剩下HTTP選擇。

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它rcording但錄製的視頻不是playin.it給出錯誤「moov數據未找到」，請幫我解決這個問題

我正在gstreamer上工作。我需要從網絡攝像頭捕捉視頻並將其存儲爲特定的.mp4文件。爲此我開發了一個應用程序，它可以很好地捕捉錄製和播放。但是，如果我按ctrl + c信號，它會記錄，但錄製的視頻不會播放。它給出錯誤「未找到moov數據」。我在谷歌搜索了這個錯誤。我得到了什麼問題，但我不知道如何解決它。請幫我解決這個問題

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Java腳本的網絡攝像

我有需要的圖像，並將其在圖像屬性中的JavaScript src爲data:image/png;base64,我的形象標籤<img id="photo" runat="server" src="" />我做到了runat="server"，所以我可以把它帶到後面的代碼，所以我想它的src把它轉換爲byte []，這樣我可以把它的數據庫，但是當我說Photo.Src它顯示空它不會顯示在前面的瀏覽器中

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處理：網絡攝像頭保存和播放錯誤

我應該超越這個，但我不能深究這個錯誤的底部。我試圖寫一個草圖，記錄我的Mac相機的飼料，並將每個記錄「會話」存儲到PImage數組中，然後將其添加到會話列表（PImage [] ArrayList）中。我使用'Replay'類來訪問存儲在內存中的圖像，並在隨機位置重播它們。下面的代碼應該可以直接複製到IDE中。任何幫助將不勝感激。我不知道爲什麼重播對象總是顯示實時圖像。謝謝！ import pr

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計數的人實時視頻

林從早上檢測到新的面部，當計數的人數在實時網絡攝像頭忙到晚 people_list = [] while True: _, frame = video_capture.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1