[Python] webカメラの映像をリアルタイムで表示する方法【Linux/Mac/Windows】

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-opencv

brew install opencv

pip install opencv-python

import cv2
# カメラデバイスを指定
cap = cv2.VideoCapture(0)

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    cv2.imshow('Webカメラ映像', frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 'q'キーで終了
        break
cap.release()  # カメラを解放
cv2.destroyAllWindows()  # ウィンドウを閉じる

import cv2
# カメラデバイスを指定(0はデフォルトのカメラ)
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 映像が正常に取得できるか確認
if not cap.isOpened():
    print("カメラが開けませんでした。")
    exit()
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        print("フレームを取得できませんでした。")
        break
    cv2.imshow('Webカメラ映像', frame)  # 映像を表示
    # 'q'キーが押されたらループを終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# カメラを解放
cap.release()
# ウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # グレースケールに変換
    cv2.imshow('グレースケール映像', gray_frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    resized_frame = cv2.resize(frame, (640, 480))  # サイズを640x480に変更
    cv2.imshow('サイズ変更した映像', resized_frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    blurred_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)  # ガウシアンブラーを適用
    cv2.imshow('ガウシアンブラー適用映像', blurred_frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    edges = cv2.Canny(frame, 100, 200)  # Cannyエッジ検出を適用
    cv2.imshow('エッジ検出映像', edges)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # コーデックを指定
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))  # 出力ファイルを指定
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    out.write(frame)  # フレームをファイルに書き込む
    cv2.imshow('録画中', frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
out.release()  # 出力ファイルを解放
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
# 2つのカメラデバイスを指定
cap1 = cv2.VideoCapture(0)  # カメラ1
cap2 = cv2.VideoCapture(1)  # カメラ2
while True:
    ret1, frame1 = cap1.read()  # カメラ1からフレームを取得
    ret2, frame2 = cap2.read()  # カメラ2からフレームを取得
    if not ret1 or not ret2:
        print("フレームを取得できませんでした。")
        break
    # ここで映像を結合する処理を行います

import cv2
import numpy as np
cap1 = cv2.VideoCapture(0)  # カメラ1
cap2 = cv2.VideoCapture(1)  # カメラ2
while True:
    ret1, frame1 = cap1.read()  # カメラ1からフレームを取得
    ret2, frame2 = cap2.read()  # カメラ2からフレームを取得
    if not ret1 or not ret2:
        print("フレームを取得できませんでした。")
        break
    # フレームのサイズを揃える
    frame1 = cv2.resize(frame1, (640, 480))
    frame2 = cv2.resize(frame2, (640, 480))
    # 映像を横に結合
    combined_frame = np.hstack((frame1, frame2))
    # 結合した映像を表示
    cv2.imshow('複数カメラ映像', combined_frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap1.release()
cap2.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
# Haar Cascade分類器の読み込み
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

import cv2
# Haar Cascade分類器の読み込み
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # グレースケールに変換
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)  # 顔を検出
    # 検出した顔に枠を描画
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)  # 青色の枠を描画
    cv2.imshow('顔認識映像', frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 最初のフレームを取得
ret, first_frame = cap.read()
first_frame = cv2.cvtColor(first_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # グレースケールに変換
first_frame = cv2.GaussianBlur(first_frame, (21, 21), 0)  # ぼかしを適用
while True:
    ret, frame = cap.read()  # 現在のフレームを取得
    if not ret:
        break
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # グレースケールに変換
    gray_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (21, 21), 0)  # ぼかしを適用
    # フレーム間の差分を計算
    delta_frame = cv2.absdiff(first_frame, gray_frame)
    thresh_frame = cv2.threshold(delta_frame, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # 二値化
    # モーションが検出された領域に枠を描画する
    contours, _ = cv2.findContours(thresh_frame, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) < 500:  # 小さな動きを無視
            continue
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)  # 矩形を取得
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 緑色の枠を描画
    cv2.imshow('モーション検出映像', frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

pip install pyzbar

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()  # フレームを取得
    if not ret:
        break
    # QRコードをデコード
    decoded_objects = decode(frame)
    # 検出したQRコードの情報を表示
    for obj in decoded_objects:
        # QRコードのデータを取得
        qr_data = obj.data.decode('utf-8')
        (x, y, w, h) = obj.rect  # QRコードの位置を取得
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # QRコードの周りに枠を描画
        cv2.putText(frame, qr_data, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)  # QRコードのデータを表示
    cv2.imshow('QRコード読み取り', frame)  # 映像を表示
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()