OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，可以处理图像和视频数据。它具有广泛的功能，可以用于许多领域，包括机器视觉、图像处理、目标检测等。本文将介绍如何使用OpenCV调用外部摄像头。

首先，我们需要安装OpenCV库。在使用OpenCV之前，需要确保计算机上已经安装了Python和OpenCV。可以通过运行pip install opencv-python命令来安装OpenCV库。

安装完成后，我们可以通过以下代码来调用外部摄像头并获取视频流：

python
import cv2
# 创建一个VideoCapture对象来调用外部摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
  print("无法打开摄像头")
  exit()
while True:
  # 读取摄像头捕获的图像帧
  ret, frame = cap.read()
  # 如果图像帧读取失败，则退出循环
  if not ret:
    print("无法读取摄像头图像")
    break
  # 在窗口中显示图像帧
  cv2.imshow("Camera", frame)
  # 按下Esc键退出循环
  if cv2.waitKey(1) == 27:
    break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先创建一个VideoCapture对象，参数为0表示调用默认的外部摄像头。然后，我们检查摄像头是否成功打开。

接下来，我们使用一个无限循环来读取摄像头捕获的图像帧。每次循环，通过cap.read()函数读取一帧图像，并将该图像赋值给变量frame。如果图像帧读取失败，则退出循环。

然后，我们使用cv2.imshow()函数将图像帧显示在一个窗口中。这个窗口的名称可以自定义，这里设为"Camera"。我们还可以使用cv2.waitKey()来等待键盘输入，如果按下Esc键，则退出循环。

最后，在退出循环后，我们需要释放资源，关闭摄像头，并销毁所有窗口。

通过以上代码，我们可以使用OpenCV轻松地调用外部摄像头，并实时显示摄像头捕获的视频流。利用OpenCV强大的图像处理功能，我们还可以进一步对摄像头捕获的图像进行处理和分析，例如目标检测、人脸识别等。OpenCV为我们提供了一个简单而强大的工具，使得计算机视觉的应用变得更加容易和便捷。

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