python如何能采集多個攝像頭的數(shù)據(jù)

可以，用PYQT+CV2,四個USB連接成功，程序如下，UI要自己搞了，放不下

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# -*- coding: utf-8 -*-

import sys#, time

from PyQt5 import QtWidgets

from PyQt5.QtCore import QTimer, QThread, pyqtSignal

from Ui_cv2ui_thread import Ui_MainWindow

import cv2 as cv

from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap

from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QDialog, QFileDialog, QGridLayout,

QLabel, QPushButton, QColorDialog)

import numpy as np

class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow):

def __init__(self, parent=None):

super(MainWindow, self).__init__(parent=parent)

self.setupUi(self) #這個一定要在這個最前面位置

# define the slot for pushbutton to save the merged image

self.pushButton.clicked.connect(self.savemergeimage)

self.img = np.ndarray(()) #空的numpy array

self.img1 = np.ndarray(())

self.img2= np.ndarray(())

self.img3= np.ndarray(())

self.img4= np.ndarray(())

self.img4= np.empty([960,1280, 3], int)

self.cap = cv.VideoCapture(3) #注意，由大開到小,很重要

self.cap.set(3, 640) # setup the resolution of CCD

self.cap.set(4, 480)

ret, self.img=self.cap.read()

self.cap1 = cv.VideoCapture(2)

self.cap1.set(3, 640)

self.cap1.set(4, 480)

ret, self.img1=self.cap1.read()

self.cap2 = cv.VideoCapture(1)

self.cap2.set(3, 640)

self.cap2.set(4, 480)

ret, self.img2=self.cap2.read()

self.cap3 = cv.VideoCapture(0)

self.cap3.set(3, 640)

self.cap3.set(4, 480)

ret, self.img3=self.cap3.read()

#time.sleep(1)也許需要延遲，等他準(zhǔn)備好

# 初始化一個定時器，在其他條件下用的

#self.timer = QTimer(self)

# 實(shí)例化一個線程

self.work0= WorkThread()

self.work0.trigger.connect(self.ccd2)

# 定義時間任務(wù)是一次性任務(wù)就設(shè)定下一行

#self.timer.setSingleShot(True)

# 啟動時間任務(wù)，注意一致性

self.work0.start()

# 實(shí)例化一個線程

self.work= WorkThread()

# 多線程的信號觸發(fā)連接到ccd3

self.work.trigger.connect(self.ccd3)

self.work.start()

# 實(shí)例化一個線程

self.work2 = WorkThread()

# 多線程的信號觸發(fā)連接到ccd4

self.work2.trigger.connect(self.ccd4)

self.work2.start()

# 實(shí)例化一個線程

self.work3 = WorkThread()

# 多線程的信號觸發(fā)連接到ccd1

self.work3.trigger.connect(self.ccdmerge)

self.work3.start()

self.work4 = WorkThread()

# 多線程的信號觸發(fā)連接到ccd1

self.work4.trigger.connect(self.ccd1)

self.work4.start()

def refreshShowa(self):#顯示ccd1到label1

# 提取圖像的尺寸和通道, 用于將opencv下的image轉(zhuǎn)換成Qimage

height, width, channel = self.img.shape

bytesPerLine = 3 * width

self.qImg = QImage(self.img.data, width, height, bytesPerLine,

QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

# 將Qimage顯示出來

self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.qImg))

def refreshShowb(self):#顯示ccd2到label2

# 提取圖像的尺寸和通道, 用于將opencv下的image轉(zhuǎn)換成Qimage

height, width, channel = self.img1.shape

bytesPerLine = 3 * width

self.qImg1 = QImage(self.img1.data, width, height, bytesPerLine,

QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

# 將Qimage顯示出來

self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg1))

def refreshShowc(self):#顯示ccd3到label3

# 提取圖像的尺寸和通道, 用于將opencv下的image轉(zhuǎn)換成Qimage

height, width, channel = self.img2.shape

bytesPerLine = 3 * width

self.qImg2 = QImage(self.img2.data, width, height, bytesPerLine,

QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

# 將Qimage顯示出來

self.label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg2))

def refreshShowd(self):#顯示ccd4到label4

# 提取圖像的尺寸和通道, 用于將opencv下的image轉(zhuǎn)換成Qimage

height, width, channel = self.img3.shape

bytesPerLine = 3 * width

self.qImg3 = QImage(self.img3.data, width, height, bytesPerLine,

QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

# 將Qimage顯示出來

self.label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg3))

def refreshShowe(self):#顯示合并的影像到label6

# 提取圖像的尺寸和通道, 用于將opencv下的image轉(zhuǎn)換成Qimage

height, width, channel = self.img4.shape

bytesPerLine = 3 * width

self.qImg4 = QImage(self.img4.data, width, height, bytesPerLine,

QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

# 將Qimage顯示出來

self.label_6.setPixmap(QPixmap.fromImage( self.qImg4))

def ccd1(self):

self.cap.set(3, 640)

self.cap.set(4, 480)

ret, self.img = self.cap.read()

self.refreshShowa()

# 啟動另一個線程

self.work0.start()#注意一致性

def ccd2(self, str):

self.cap1.set(3, 640)

self.cap1.set(4, 480)

ret, self.img1 = self.cap1.read()

self.refreshShowb()

self.work.start()#注意一致性

def ccd3(self, str):

self.cap2.set(3, 640)

self.cap2.set(4, 480)

ret, self.img2= self.cap2.read()

self.refreshShowc()

self.work2.start()#注意一致性

def ccd4(self, str):

self.cap3.set(3, 640)

self.cap3.set(4, 480)

ret, self.img3 = self.cap3.read()

self.refreshShowd()

self.work3.start()#注意一致性

def ccdmerge(self, str):

self.img4=np.hstack((self.img, self.img1))

self.img4=np.vstack((self.img4, np.hstack((self.img2, self.img3))))

#print ('here is a merge process') 可以用來判斷多線程的執(zhí)行

self.refreshShowe() #later to remove the remark

self.work4.start()#注意一致性

def savemergeimage(self):

# 調(diào)用存儲文件dialog

fileName, tmp = QFileDialog.getSaveFileName(

self, 'Save Image', './__data', '*.png *.jpg *.bmp', '*.png')

if fileName == '':

return

if self.img.size == 1:

return

# 調(diào)用opencv寫入圖像

cv.imwrite(fileName,self.img4)

class WorkThread(QThread): #多線程核心，非常重要

# 定義一個信號

trigger = pyqtSignal(str)

def __int__(self):

# 初始化函數(shù)，默認(rèn)

super(WorkThread, self).__init__()

def run(self):

self.trigger.emit('')

if __name__ == "__main__":

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

w = MainWindow()

w.show()

sys.exit(app.exec_())

Python練習(xí) 將list中的字符串依次轉(zhuǎn)為首字母大寫（不使用title）

def?cap_upper(lista):

for?i?in?xrange(len(lista)):

lista[i]=lista[i][0].upper()+lista[i][1:]

return?lista

aaa=['dog','cat']

print?cap_upper(aaa)

不過我記得有個首字母大寫函數(shù)capitalize()，直接循環(huán)調(diào)用這函數(shù)就行

wave消聲器建模cap怎么添加

CAP增加了對ADS和ELDO仿真器的支持，以與LSYNC V，I輸入一起用于DC，CV和兩個端口/多端口仿真。

更新的CMOS封裝：BSIMSOI模型已更新至版本4.6.0和4.6.1；HiSIM_HV模型已更新至版本2.40；HiSIM2模型已更新至版本3.0.0；PSP模型已更新至版本103.5和103.6

引入了新的Python API模塊，以通過以下python函數(shù)導(dǎo)入脈沖IV和S參數(shù)Maury / AMCAD輸出數(shù)據(jù)格式（.mes和.mps）：load_mes_file_p_lsync；load_mes_file_iv_lsync；load_mps_file_p_lsync；load_mps_file_iv_lsync

引入了新的Python API函數(shù)以啟用外部Python模塊的重載：load_python_module

通過在IC-CAP主窗口級別添加變量ENABLE_DCOP_AND_LIB_IMPORT（系統(tǒng)變量），可以使用兩種實(shí)驗(yàn)功能。 它的價(jià)值并不重要，只需將其存在于最頂層即可啟用實(shí)驗(yàn)功能。靜壓箱和消聲器是兩種常見的空調(diào)裝置，在空調(diào)設(shè)計(jì)中經(jīng)常用到，這兩者外形相似，沒有什么本質(zhì)上的區(qū)分，功能側(cè)重稍有不同。

靜壓箱常見于空調(diào)機(jī)房內(nèi)部，接在風(fēng)機(jī)前后，空調(diào)機(jī)房內(nèi)部一般安裝空間有限，風(fēng)管轉(zhuǎn)彎或者分支三通的時候無法做標(biāo)準(zhǔn)的彎頭和三通，這種時候就可以設(shè)置一個靜壓箱。

如下圖中的空調(diào)機(jī)房送風(fēng)回風(fēng)靜壓箱。

靜壓箱可以把動壓轉(zhuǎn)換為靜壓，穩(wěn)定氣流和減少氣流波動，讓空氣吹得更遠(yuǎn)。

一般也會在靜壓箱內(nèi)部貼上消聲材料，兼顧消聲作用。

關(guān)于靜壓箱可以參考這個推文：

靜壓箱接線盒分集水器

消聲器主要作用就是消除噪音，比如下圖中的新風(fēng)掛機(jī)的出口的ZP系列消聲器。

里面也是貼的吸聲材料，達(dá)到消除噪音的目的，另外這個吸聲材料也兼具保溫功能，所以現(xiàn)場做的時候，對于這種空調(diào)風(fēng)管上用的消聲器外面可以不再單獨(dú)包保溫材料。

Revit自帶的族有這種風(fēng)管式消聲器的族，路徑：

C:\ProgramData\Autodesk\RVT 2018\Libraries\China\機(jī)電\風(fēng)管附件\消聲器

里面樣式挺多的，從消聲原理上大致分為抗性消聲器和阻性消聲器，有興趣可以找專業(yè)書籍查看原理。

自帶的消聲器族里面的參數(shù)都是類別參數(shù)，你需要針對不同尺寸的風(fēng)管單獨(dú)設(shè)置族的參數(shù)，用起來不是很方便，個人不是不用自帶族的。

我需要的是自動捕捉風(fēng)管的那種族，推薦嘗試我自己做的萬用族，可以自動捕捉風(fēng)管，其大小也都是實(shí)例參數(shù)，設(shè)置起來非常便捷。

萬用族參考這個推文：

自帶風(fēng)機(jī)族不靈光，我做了一個萬用族

標(biāo)準(zhǔn)消聲器尺寸各邊比風(fēng)管大200mm左右，模型可以按200來考慮，施工現(xiàn)場做的時候，這個消聲器尺寸也可以定制，遇到空間受限的極限情況，還是要靈活處理，不要太死板。

python 為什么lower方法和cap方法后面不能加（）

map是一個高級函數(shù)，第一個參數(shù)為函數(shù)，第二個參數(shù)為可迭代對象(如列表，字符串等), 其作用就是把可迭代對象里的每個元素都應(yīng)用到第一個函數(shù)中

形象解釋：

map(f,?[x1,?x2,?...,?xn])?=?[f(x1),?f(x2),?f(x3),...,?f(xn)]

不加括號表示這個函數(shù)，加了括號就是在調(diào)用這個函數(shù)并返回值了

舉個例子：

def?f():

return?1

print(f)

print(f())

輸出結(jié)果：

function f at 0x7fb59035f578

1

第一個打印的是函數(shù)及其內(nèi)存地址，第二個打印的是調(diào)用函數(shù)f后返回的值(也就是1)

所以說不能加括號

網(wǎng)站名稱：pythoncap函數(shù) python capi
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://www.2m8n56k.cn/article28/dojiocp.html

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