当今社会，在计算机图像处理中应用越来越广泛，而调用摄像头开发这一技术便成为我们的首要问题。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 从系统内置摄像头中捕获视频图像，并对该图像进行简单的处理。
1. 使用 Python 库调用摄像头
Python 作为一种高级编程语言，具有很高的灵活性并且容易学习。使用 Python 库调用摄像头也是非常方便的。我们这里选择 OpenCV 以及 Tkinter 库。
2. 配置 OpenCV 环境
OpenCV 是计算机视觉中一个流行的开源库，它可以快速应用于实际项目中。使用 OpenCV 来捕获和显示摄像头视频流非常方便。我们可以通过以下两条命令来安装 OpenCV：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
3. 调用系统内置摄像头
我们使用 OpenCV 调用系统内置摄像头并捕获图像，使用 Tkinter 显示摄像头捕获的实时视频。以下是完整的代码：
import cv2
import tkinter
from PIL import Image
from PIL import ImageTk
def video_loop():
success, img = capture.read()
if success:
# 将图片转化为 Image 对象
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = Image.fromarray(img)
imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img)
label.imgtk = imgtk
label.config(image=imgtk)
root.after(10, video_loop)
root = tkinter.Tk()
root.geometry('300x270')
label = tkinter.Label(root)
label.pack()
capture = cv2.VideoCapture(0)
root.after(0, video_loop)
root.mainloop()
4. 代码说明
我们首先导入必要的库，然后定义一个 video_loop 函数。video_loop 函数使用 capture.read() 从内置的摄像头中捕获图像，并将其转换为 PIL 的 Image 类型，并将其显示到该窗口中。然后，我们来到主要的函数部分，它使用 Python 的 tkinter 库显示捕获的图像。根据代码内容，我们可以看到显示的窗口大小为 300 x 270。
5. 总结
本文介绍了如何使用 Python 从系统内置摄像头中捕获并显示实时视频。我们通过引入 OpenCV 以及 tkinter 等库，轻松实现了该功能。当然，该代码仅为简单示例，如果想要更深入地了解 Python 操作摄像头的功能，可以参考 OpenCV 官方文档或阅读 OpenCV 书籍。
