Python-OpenCV运动物体检测

运动物体检查，在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用，它的实现原理：捕获连续帧之间的变化情况，将每次捕获的图像进行对比，然后检查差值图像中的所有斑块（颜色相近的地方）。

Demo在实现的过程中，首先需要设置“背景帧”，通过捕获连续帧，比较“背景帧”与其它帧之间的差异，这种方法检测结果还是挺不错的，但是若在室外，光线的变化就会引起误检测，具有局限性和干扰性。

Demo运行效果如下：

Demo实现如下：

import cv2
import numpy as np

camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):
    print('Open')
else:
    print('摄像头未打开')

# 测试用,查看视频size
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
        int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))

es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
background = None

while True:
    # 读取视频流
    grabbed, frame_lwpCV = camera.read()
    # 对帧进行预处理，先转灰度图，再进行高斯滤波。
    # 用高斯滤波进行模糊处理，进行处理的原因：每个输入的视频都会因自然震动、光照变化或者摄像头本身等原因而产生噪声。对噪声进行平滑是为了避免在运动和跟踪时将其检测出来。
    gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)

    # 将第一帧设置为整个输入的背景
    if background is None:
        background = gray_lwpCV
        continue
    # 对于每个从背景之后读取的帧都会计算其与背景之间的差异，并得到一个差分图（different map）。
    # 还需要应用阈值来得到一幅黑白图像，并通过下面代码来膨胀（dilate）图像，从而对孔（hole）和缺陷（imperfection）进行归一化处理
    diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)
    diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理
    diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2) # 形态学膨胀

    # 显示矩形框
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 该函数计算一幅图像中目标的轮廓
    for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) < 1500: # 对于矩形区域，只显示大于给定阈值的轮廓，所以一些微小的变化不会显示。对于光照不变和噪声低的摄像头可不设定轮廓最小尺寸的阈值
            continue
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 该函数计算矩形的边界框
        cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('contours', frame_lwpCV)
    cv2.imshow('dis', diff)

    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    # 按'q'健退出循环
    if key == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

Python-OpenCV运动物体检测

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