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[導(dǎo)讀]移動(dòng)偵測(cè)是常見(jiàn)的智能化視頻監(jiān)控手段之一,其通過(guò)判斷和識(shí)別移動(dòng)物體然后進(jìn)行拍照記錄可以有效的降低處理器的計(jì)算處理量,只需要在有移動(dòng)事件觸發(fā)的時(shí)候才進(jìn)行監(jiān)控和錄像,

移動(dòng)偵測(cè)是常見(jiàn)的智能化視頻監(jiān)控手段之一,其通過(guò)判斷和識(shí)別移動(dòng)物體然后進(jìn)行拍照記錄可以有效的降低處理器的計(jì)算處理量,只需要在有移動(dòng)事件觸發(fā)的時(shí)候才進(jìn)行監(jiān)控和錄像,進(jìn)而避免監(jiān)控錄制和拍攝大量的無(wú)用的照片信息。今天本篇blog就帶大家用Python語(yǔ)言來(lái)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)通過(guò)USB攝像頭采集圖像進(jìn)行移動(dòng)偵測(cè),偵測(cè)到有移動(dòng)物體后立即拍照保存。

 


首先還是搭建環(huán)境,這里在USB圖像采集blog中已經(jīng)進(jìn)行了說(shuō)明,只需要將我們的USB攝像頭、鼠標(biāo)和鍵盤鏈接到dragonbaord 410c開發(fā)板上即可,如果你使用的是有線的USB鼠標(biāo)和鍵盤,USB鼠標(biāo)和攝像頭可以共用一個(gè)。

搭建好環(huán)境后,我們就可以來(lái)進(jìn)行移動(dòng)偵測(cè)程序的編寫了,同樣,這里我們直接上干貨,具體的代碼如下:

#!/usr/bin/env python

import cv2, sys

import numpy as np

# Constants

DEVICE_NUMBER = 0

FONT_FACES = [

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,

cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,

cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX

]

#這次代碼是在前面的代碼的基礎(chǔ)上改進(jìn)的,因此這里保存了我們前面的代碼

MOTION_THRESHOLD = 0.3

#初始化web攝像頭

vc = cv2.VideoCapture(DEVICE_NUMBER)

# Check if the webcam init was successful

if vc.isOpened(): # try to get the first frame

retval, frame = vc.read()

previous_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

else:

sys.exit(1)

#如果攝像頭初始化成功,可以成功讀取攝像頭數(shù)據(jù)則進(jìn)入到循環(huán)模式,循環(huán)處理攝像頭圖像幀

while retval:

# Define the frame which the webcam will show

frame_show = frame

# Convert frame to grayscale to make phase comparison

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Convert frames into floaTIng point

f_frame = np.float32(frame)

f_previous_frame = np.float32(previous_frame)

# 構(gòu)建背景模型

(dx,dy) = cv2.phaseCorrelate(f_frame,f_previous_frame)

# Determine moTIon from the phase correlaTIon

if abs(dx) > MOTION_THRESHOLD and abs(dy) > MOTION_THRESHOLD:

#寫入文本信息

font_typeface = FONT_FACES[5]

font_scale = 2

font_color = (0,0,255)

font_weight = 5

x = 0

y = 50

cv2.putText(frame_show, "Motion!", (x,y), font_typeface, font_scale, font_color, font_weight)

#顯示視頻

cv2.imshow("DB410c Workshop #5: Motion Detection", frame_show)

# Retain previous frame for comparison

previous_frame = frame

# 刷新進(jìn)入下一幀處理

retval, frame = vc.read()

# Exit program after waiting for a pressed key

#設(shè)置停止退出按鍵

if cv2.waitKey(1) == 27:

break

以上就是實(shí)現(xiàn)整個(gè)移動(dòng)偵測(cè)的Python代碼,非常簡(jiǎn)單的流程就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像頭采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)偵測(cè),如果大家有興趣還可以在上面進(jìn)行稍微的修改,就可以將該功能改為對(duì)移動(dòng)物體的識(shí)別和追蹤,這里后續(xù)blog中將進(jìn)一步向大家介紹。

代碼寫好后,保存為monition.py,然后運(yùn)行python monition.py 就可以看到如下效果的監(jiān)測(cè),當(dāng)你的攝像頭移動(dòng)的時(shí)候系統(tǒng)會(huì)在視頻上顯示motion!表示移動(dòng)。

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