利用摄像头实现人员活动检测（python+openCV）

详见：https://blog.csdn.net/qq_35624030/article/details/79833269

附上代码：

import cv2
import time
# 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)
# 测试用,查看视频size
width  = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
size = width,height
#打印一下分辨率
print(repr(size))
#设置一下帧数和前背景
fps = 5
pre_frame = Nonewhile (1):start = time.time()# 读取视频流ret, frame = camera.read()# 转灰度图gray_pic = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)if not ret:print("打开摄像头失败")breakend = time.time()cv2.imshow("capture", frame)# 运动检测部分,看看是不是5FPSseconds = end - startif seconds < 1.0 / fps:time.sleep(1.0 / fps - seconds)gray_pic = cv2.resize(gray_pic, (480, 480))# 用高斯滤波进行模糊处理gray_pic = cv2.GaussianBlur(gray_pic, (21, 21), 0)# 如果没有背景图像就将当前帧当作背景图片if pre_frame is None:pre_frame = gray_picelse:# absdiff把两幅图的差的绝对值输出到另一幅图上面来img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_pic)# threshold阈值函数(原图像应该是灰度图,对像素值进行分类的阈值,当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值,阈值方法)thresh = cv2.threshold(img_delta, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# 用一下腐蚀与膨胀thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)# findContours检测物体轮廓(寻找轮廓的图像,轮廓的检索模式,轮廓的近似办法)contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for c in contours:# 设置敏感度# contourArea计算轮廓面积if cv2.contourArea(c) < 1000:continueelse:print("有人员活动！！！")# 保存图像TI = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(time.time()))cv2.imwrite("D:\\PYthon\\first_j\\" + "JC"+TI+ '.jpg', frame)breakpre_frame = gray_picif cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# release()释放摄像头
camera.release()
# destroyAllWindows()关闭所有图像窗口
cv2.destroyAllWindows()

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