0、介绍

基于python，使用opencv库函数，实现监控视频中的运动目标检测，Mark一下！

干扰性和灵敏度的权衡，可通过调节代码中的参数（高斯模糊核、面积阈值、帧差间隔等）进行设置。

1、代码

以下代码亲测可直接运行。

import cv2vc = cv2.VideoCapture("C:\\Users\\jason\\Desktop\\video.MP4")  # 读入视频文件
# vc = cv2.VideoCapture("C:/Users/jason/Desktop/152821AA.MP4")rval, firstFrame = vc.read()
firstFrame = cv2.resize(firstFrame, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
gray_firstFrame = cv2.cvtColor(firstFrame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # 灰度化
firstFrame = cv2.GaussianBlur(gray_firstFrame, (21, 21), 0)      #高斯模糊，用于去噪
prveFrame = firstFrame.copy()#遍历视频的每一帧
while True:(ret, frame) = vc.read()# 如果没有获取到数据，则结束循环if not ret:break# 对获取到的数据进行预处理frame = cv2.resize(frame, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (3, 3), 0)cv2.imshow("current_frame", gray_frame)cv2.imshow("prveFrame", prveFrame)# 计算当前帧与上一帧的差别frameDiff = cv2.absdiff(prveFrame, gray_frame)cv2.imshow("frameDiff", frameDiff)prveFrame = gray_frame.copy()# 忽略较小的差别retVal, thresh = cv2.threshold(frameDiff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 对阈值图像进行填充补洞thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)text = "Unoccupied"# 遍历轮廓for contour in contours:# if contour is too small, just ignore itif cv2.contourArea(contour) < 50:   #面积阈值continue# 计算最小外接矩形（非旋转）(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)text = "Occupied!"# cv2.putText(frame, "Room Status: {}".format(text), (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)cv2.putText(frame, "F{}".format(frameCount), (20, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)cv2.imshow('frame_with_result', frame)cv2.imshow('thresh', thresh)cv2.imshow('frameDiff', frameDiff)# 处理按键效果key = cv2.waitKey(60) & 0xffif key == 27:  # 按下ESC时，退出breakelif key == ord(' '):  # 按下空格键时，暂停cv2.waitKey(0)cv2.waitKey(0)vc.release()

3、效果展示

①、前后两帧的灰度图：

②、帧差法结果：

③、运动目标检测结果：

参考资料：

http://python.jobbole.com/81593/

https://www.cnblogs.com/gxcdream/p/7531744.html

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