随着计算机视觉技术的不断发展, OpenCV成为了一个非常受欢迎的开源计算机视觉库。它提供了许多功能和工具，可用于图像和视频处理，其中包括调用外部摄像头。本文将介绍如何使用OpenCV调用外部摄像头。

首先，确保您已正确安装并配置了OpenCV库。您可以在OpenCV的官方网站上找到有关安装OpenCV的详细说明。

一旦您安装好了OpenCV，就可以开始调用外部摄像头了。下面是一些基本的Python代码示例，展示了如何使用OpenCV调用外部摄像头并显示实时视频流：

python
import cv2
def main():
  # 打开外部摄像头
  cap = cv2.VideoCapture(0)
  while True:
    # 从摄像头中读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 如果成功读取到一帧
    if ret:
      # 显示视频流
      cv2.imshow('Video', frame)
    # 等待按下'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
      break
  # 释放摄像头
  cap.release()
  
  # 关闭图像窗口
  cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
  main()

上述代码中，我们首先导入OpenCV库并定义了一个名为`main()`的函数。在`main()`函数中，我们创建了一个`cap`对象，用于打开外部摄像头。通过调用`cv2.VideoCapture(0)`，我们可以指定打开系统中的第一个摄像头。如果您有多个摄像头连接到计算机上，可以尝试使用不同的参数值打开指定的摄像头。

接下来，在一个无限循环中，我们通过`cap.read()`从摄像头中读取一帧视频。`cap.read()`会返回两个值，第一个是布尔值`ret`，用于检测是否成功读取到一帧视频，第二个是表示视频帧的图像矩阵`frame`。如果成功读取到一帧视频帧，我们通过调用`cv2.imshow()`显示实时视频流。

最后，我们使用`cv2.waitKey(1)`设置一个1毫秒的键盘延迟，以便其他OpenCV窗口可以正常显示。如果按下键盘上的`'q'`键，循环将立即终止，程序将释放摄像头，关闭所有窗口并退出。

通过以上步骤，您可以使用OpenCV轻松调用外部摄像头并显示实时视频流。您还可以根据需要对视频进行处理，如图像增强、物体识别和跟踪等。OpenCV提供了许多功能和工具，可帮助您进行各种计算机视觉任务。

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