树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

技术  /  管理员 发布于 7年前   147

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下：python+opencv实现摄像头调用的方法

接下来，我们将使用python+opencv实现对移动物体的检测

一、环境变量的配置

我们可以参照上一篇文章对我们的树莓派进行环境的配置

当我们将cv2的库安装之后，就可以实现对摄像头的操作

二、摄像头的连接

在此实验中，我使用的为usb摄像头

当我们连接摄像头之后，终端输入

ls /dev/video*

如果终端提示如下：

则表示摄像头连接成功

三、编码实现对移动物体的检测

使用python编写程序，实现对移动物体的检测，代码如下

#encoding=utf-8import RPi.GPIO as GPIOimport cv2import timeimport os GPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setup(18,GPIO.OUT) camera = cv2.VideoCapture(0)if camera is None: print('please connect the camera') exit() fps = 30 pre_frame = None led = False while True: start = time.time() res, cur_frame = camera.read() if res != True: break end = time.time() seconds = end - start if seconds < 1.0/fps: time.sleep(1.0/fps - seconds)  cv2.namedWindow('img',0); #cv2.imshow('img', cur_frame) key = cv2.waitKey(30) & 0xff if key == 27: break  gray_img = cv2.cvtColor(cur_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img = cv2.resize(gray_img, (500, 500)) gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (21, 21), 0)  if pre_frame is None: pre_frame = gray_img else: img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_img) thresh = cv2.threshold(img_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)  contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours:  if cv2.contourArea(c) < 1000:  continue  else: (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(cur_frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)  print("something is moving!!!") led = True if led == True: for i in range(30): GPIO.output(18,GPIO.HIGH) time.sleep(0.03) GPIO.output(18,GPIO.LOW) time.sleep(0.03)  break  cv2.imshow('img', cur_frame)  pre_frame = gray_img camera.release()cv2.destroyAllWindows()

我的树莓派终端不能显示中文，因此会出现乱码

Ubuntu下的运行结果如下

树莓派下执行结果如下：

此外，在检测物体移动的同时，添加了led闪烁以及框选移动部分的功能，led安装方法请移步之前的博客

文章参考链接：OpenCV检测场景内是否有移动物体

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。