Python 與OpenCV 實作移動偵測程式教學,打造智慧型監視器 ... | python opencv範例
這裡示範如何使用Python與OpenCV實作移動偵測程式,分析攝影機影片,自動挑選出有物體移動的畫面。OpenCV是一個很好用的影像處理函式庫,裡面有非常多在影像處理上常會用到的工具函數,我們只需要拿幾個簡單的函數組合起來,就可以打造一個效果還不錯的智慧型監視器,自動且即時的分析攝影機的影像,當偵測到有人或物體在移動時,讓程式自動觸發某些動作(例如送出通知的Email等),以下是幾個簡單的實作範例。攝影機畫面移動偵測我們先示範從網路攝影機擷取即時的畫面,偵測畫面中移動的物體,偵測物體的方法是先以移動平均(movinga...
這裡示範如何使用 Python 與 OpenCV 實作移動偵測程式,分析攝影機影片,自動挑選出有物體移動的畫面。
OpenCV 是一個很好用的影像處理函式庫,裡面有非常多在影像處理上常會用到的工具函數,我們只需要拿幾個簡單的函數組合起來,就可以打造一個效果還不錯的智慧型監視器,自動且即時的分析攝影機的影像,當偵測到有人或物體在移動時,讓程式自動觸發某些動作(例如送出通知的 Email 等),以下是幾個簡單的實作範例。
攝影機畫面移動偵測我們先示範從網路攝影機擷取即時的畫面,偵測畫面中移動的物體,偵測物體的方法是先以移動平均(moving average)演算法計算出背景影像,然後將每幅影格都跟這幅背景影像比較,只要有差異的話,就判斷是有物體在移動。
而在影像處理的過程,有加入一些模糊化、擴張、縮減等處理,目的就是要減少雜訊干擾、突顯主體,這些步驟與其中的參數都要自己調整。以下是完整的程式碼:
import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) width = 1280 height = 960 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) area = width * height ret, frame = cap.read() avg = cv2.blur(frame, (4, 4)) avg_float = np.float32(avg) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == False: break blur = cv2.blur(frame, (4, 4)) diff = cv2.absdiff(avg, blur) gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = ...取得本站獨家住宿推薦 15%OFF 訂房優惠
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