简介
node-red-contrib-cameo 是一个在 Node-RED 上使用的相机节点，支持常见的网络摄像头、USB 摄像头等多种设备。其支持的功能包括视频流预览、录制、拍照等。此外，它还支持使用人工智能进行目标检测和识别。
安装
首先，你需要在你的计算机上安装 Node-RED 和 npm。然后，可以通过以下命令在 Node-RED 节点库中安装 node-red-contrib-cameo：
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使用
预览视频流
node-red-contrib-cameo 包含了一个名为 Cameo Camera 的节点，用于预览摄像头的视频流。使用此节点非常简单，只需要将其在 Node-RED 的流编辑器中拖动到画布上，并将其配置为正确的设备即可。例如，如果要使用 USB 摄像头，则可以选择在选项面板中选择 /dev/video0。
节点还支持配置视频流的大小、帧率和编解码方式等参数。
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预览节点将产生一个视频流输出，可以将其连接到其他处理节点，例如保存、视频流识别等。
视频录制
Cameo Camera 节点也支持将相机视频流录制为视频文件。使用此功能需要启用录制选项，并配置输出文件名和视频编解码器。在录制期间节点将输出当前录制时间的信息，您可以将其输出到本地调试节点，以便进行调试和错误排除。
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图片拍摄
Cameo Camera 节点还支持拍照并将其保存为图像文件。对于每个拍摄请求，节点将输出图像二进制数据和文件名。
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目标检测
Cameo Camera 节点支持使用 TensorFlow 进行对象检测。在使用前，您需要首先安装 TensorFlow，然后将模型文件放置在本地路径中，并在节点配置中指定模型路径。
例如，要对人脸进行检测，您可以选择一个名为 face_rcnn_resnet101_coco_2018_01_28 的预训练模型。在配置面板中，您需要指定模型路径（例如 /path/to/face_rcnn_resnet101_coco_2018_01_28），并在节点输出中包含目标坐标和标签。必要时，您可以使用绘图节点将结果可视化。
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总结
Cameo Camera 是一个非常有用的 Node-RED 节点，它为我们提供了一个方便的方式来处理相机数据和图像处理。除了支持视频流预览和录制等基本功能之外，它还支持图像拍摄和深度学习目标检测。此外，我们可以通过调整节点配置来满足我们的特定需求。
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