python opencv實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)
更新時(shí)間:2018年07月10日 11:57:52 作者:河間老王
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python opencv實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)檢測(cè),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實(shí)例為大家分享了python opencv運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'kingking'
__version__ = '1.0'
__date__ = '14/07/2017'
import cv2
import numpy as np
import time
camera = cv2.VideoCapture(0) # 參數(shù)0表示第一個(gè)攝像頭
# 判斷視頻是否打開
if (camera.isOpened()):
print('Open')
else:
print('攝像頭未打開')
background = cv2.imread('img.png',0)#讀入一幅圖像
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
while True:
# 按'q'健退出循環(huán)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# 讀取視頻流
grabbed, img = camera.read()
gray1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray1, (21, 21), 0)#可在這添加處理程序
#?。?!等相機(jī)穩(wěn)定后按下W選擇背景
if key == ord('w'):
background = gray
print '背景已選定'
diff = cv2.absdiff(gray, background)
binary = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]#二值化閾值處理
dilation = cv2.dilate(binary, es, iterations=2) # 形態(tài)學(xué)膨脹<--可在這添加處理程序
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
# 對(duì)于矩形區(qū)域,只顯示大于給定閾值的輪廓,所以一些微小的變化不會(huì)顯示。
if cv2.contourArea(c) < 1500:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 該函數(shù)計(jì)算矩形的邊界框
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dilation', dilation)
if key == ord('q'):
break
camera.release()#ubuntu一定要釋放相機(jī)資源否則要重啟才能再次使用
cv2.destroyAllWindows()
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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