FFMPEG工程浩大，可以参考的书籍又不是很多，因此很多刚学习FFMPEG的人常常感觉到无从下手。
因此做了一个FFmpeg中的libavdevice类库的使用例子。
本工程包含两个基于FFmpeg的libavdevice的例子：simplest_ffmpeg_grabdesktop：屏幕录制。
simplest_ffmpeg_readcamera：读取摄像头。
1.2版本增加了多平台下编译的支持：Windows，MacOS，以及Linux。
因此做了一个FFmpeg中的libavdevice类库的使用例子。
本工程包含两个基于FFmpeg的libavdevice的例子：simplest_ffmpeg_grabdesktop：屏幕录制。
simplest_ffmpeg_readcamera：读取摄像头。
1.2版本增加了多平台下编译的支持：Windows，MacOS，以及Linux。
2025/3/1 2:51:11
24.94MB
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ionic中文社区的APP版本，基于Ionic+AngularJS框架，十分有利于初学者学习，里面还有摄像头等多种手机功能的调用代码，十分不错。
2025/2/25 7:44:55
21.05MB
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利用ffmpeg的API从USB摄像头获取视频并保存为H264的TS流的C语言源代码
2025/2/25 6:10:33
5KB
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（解压密码:easyface）事例中整合了摄像头功能,实时显示画框的人脸图像..NET4.0VS2013编译运行,绝对没有问题.绝对不是半成品.单机识别,非云识别.采用开源引擎.支持windowsXP以上系统.兼容32,64位.1.支持人脸实时检测画框.最多检测20张.2.支持人脸以内存或文件方式传入.3.两张脸的图片文件比对,算出相似度.其中图片以最大脸为主.4.支持单张人脸提取特征码.5.支持根据两个特征码算出相似度.1:1使用方法.直接送入两张图片(内存或文件方式),得到相似度结果1:N使用方法.1.送入所有人物图片,得到每个人物的特征码,和人物信息一起保存下来.2.送入需要识别的人物,得到特征码A.3.轮流将人物库中的特征码取出来和特征码A进行对比.最相似度最大人物为目标人物.还需要阀值,小于70%表示没找到.解压密码:easyface
2025/2/25 3:02:04
630B
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STM32USB摄像头代码驱动,发送一帧JPG图像到主机(https://pan.baidu.com/s/1qzYggBDbR7lRQCtHrmK8hg,密码1234)
2025/2/21 5:03:09
4.16MB
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这是基于windows平台的远程桌面控制程序最新版本（版本二）。
提供远程控制，支持摄像头，多路音频，推流，以及能在远程桌面顺畅的观看视频，玩游戏等多媒体娱乐功能。
被控制端支持的平台包括windows系列（从XP，WIN7，WIN8，WIN10）。
控制端支持原生客户端，也支持网页客户端。
网页客户端支持的浏览器包括Chrome，FireFox，AppleSafari，MicrosoftEdge，Opera等具备现代功能的浏览器，不支持IE以及IE内核浏览器。
网页客户端不限平台，几乎所有操作系统平台都支持（包括移动平台和PC平台）。
网络传输既支持不加密的明文传输；
也支持SSL加密传输，为数据传输带来安全保证。
相关博客：https://blog.csdn.net/fanxiushu/article/details/81905680http://blog.csdn.net/fanxiushu/article/details/78869719fanxiushu2017-2018
提供远程控制，支持摄像头，多路音频，推流，以及能在远程桌面顺畅的观看视频，玩游戏等多媒体娱乐功能。
被控制端支持的平台包括windows系列（从XP，WIN7，WIN8，WIN10）。
控制端支持原生客户端，也支持网页客户端。
网页客户端支持的浏览器包括Chrome，FireFox，AppleSafari，MicrosoftEdge，Opera等具备现代功能的浏览器，不支持IE以及IE内核浏览器。
网页客户端不限平台，几乎所有操作系统平台都支持（包括移动平台和PC平台）。
网络传输既支持不加密的明文传输；
也支持SSL加密传输，为数据传输带来安全保证。
相关博客：https://blog.csdn.net/fanxiushu/article/details/81905680http://blog.csdn.net/fanxiushu/article/details/78869719fanxiushu2017-2018
2025/2/17 19:56:41
8.88MB
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OpenCV单目视觉定位（测量），能检测识别出自定义的物体标签，并计算出自定义物体距离摄像头光心的X,Y方向距离，用于无人机/机器人视觉定位。
2025/2/14 17:43:54
2KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB