用python和OpenCV进行动态物体检测

此程序将摄像头录制的视频转化为灰度视频，在将压缩后灰度明显不同的区域用矩形框选起来，得到侦测结果。

实现效果
程序编写
- 初始化，测试摄像头
- 读取、转换视频
- 对比转换后摄像头，设置坐标框选
- 退出循环
应用场景

实现效果

先测试摄像头宽、高度备用，再将视频进行灰度处理，后对视频进行形态学膨胀。接着对比处理过的视频，设定框选的x,y坐标，框选视频中对比强烈的部分，不断刷新，进行动态物体检测。

（程序流程图）

程序编写

本程序由Python编译器IDLE编写，需事先通过cmd安装OpenCV库（详细库安装方法见之前博客）

初始化，测试摄像头

先初始化各库，通过cv2打开摄像头，并测量摄像头拍摄范围的宽、高。

import cv2
import numpy as npcamera = cv2.VideoCapture(0)
if (camera.isOpened()):   print('Open')
else:print('摄像头未打开')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

读取、转换视频

将视频进行灰度处理（变成黑白视频），再进行形态学膨胀，得到对比度更明显的视频。

while True:grabbed, frame_lwpCV = camera.read()gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)if background is None:background = gray_lwpCVcontinuediff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2)

对比转换后摄像头，设置坐标框选

在获得高对比度的视频后，对转换后视频有区别的地方获取x,y坐标，再框选此坐标。

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours:if cv2.contourArea(c) < 4000: continue(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('contours', frame_lwpCV)cv2.imshow('dis', diff)

退出循环

设置按键退出此循环

key = cv2.waitKey(1) & 0xFFif key == ord('q'):break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

总程序

总程序已上传

import cv2
import numpy as npcamera = cv2.VideoCapture(0)
if (camera.isOpened()):print('Open')
else:print('摄像头未打开')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 = Nonewhile True:grabbed, frame_lwpCV = camera.read()gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)if background is None:background = gray_lwpCVcontinue  diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2)image, contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours:if cv2.contourArea(c) < 4000: continue(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) 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) & 0xFFif key == ord('q'):break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

应用场景

运动物体检测可以和第一期的智能监控结合（不知道的可以看下我的博客），也可将此与图像识别技术结合，做一些智能家居、检测应用。

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对比转换后摄像头，设置坐标框选

退出循环

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