OpenCV检测场景内是否有移动物体

本帖使用OpenCV检测移动的物体（洋文：Motion Detection）。它的应用非常广泛，常用在视频监控（当摄像头内有移动物体出现时，摄像头会自动抓拍，并保存图像/视频）、车流量监控等等。

我喜欢听着音乐上大号，我就想有没有办法在我上大号时自动播放音乐，智能马桶的滚粗（能放音乐的应该不多）。这时，我想起了闲置的树莓派，使用OpenCV+树莓派做Motion Detection，只要检测到有移动的东西（人）就开始播放音乐。恩，没错，本人相当懒。另外，在上大号时被摄像头照着也挺别扭。

Motion Detection的实现方法有很多，我使用的方法是Background
subtraction、tutorial_py_bg_subtraction。

Background subtraction基本原理：首先取一张静态的背景图（不包含要检测的移动物体），然后比较监控图像（包含移动物体）和背景图，找到不同区域，这个区域就是要检测的物体。在现实环境中要复杂的多，我们还要考虑到光线变化、阴影、反射等等影响背景环境的因素。

本帖代码运行环境：Ubuntu + OpenCV 3.1，稍作修改即可在树莓派上运行。

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import cv2import time camera = cv2.VideoCapture(0)if camera is None: print('请先连接摄像头') exit() fps = 5 # 帧率pre_frame = None # 总是取前一帧做为背景（不用考虑环境影响） play_music = False while True: start = time.time() res, cur_frame = camera.read() if res != True: break end = time.time() seconds = end - start if seconds < 1.0/fps: time.sleep(1.0/fps - seconds) """ cv2.imshow('img', cur_frame) key = cv2.waitKey(30) & 0xff if key == 27: break """ gray_img = cv2.cvtColor(cur_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img = cv2.resize(gray_img, (500, 500)) gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (21, 21), 0) if pre_frame is None: pre_frame = gray_img else: img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_img) thresh = cv2.threshold(img_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: if cv2.contourArea(c) < 1000: # 设置敏感度 continue else: #print(cv2.contourArea(c)) print("前一帧和当前帧不一样了, 有什么东西在动!") play_music = True break pre_frame = gray_img camera.release()cv2.destroyAllWindows()

我在摄像头前稍有移动，它就检测出来了。如果我在摄像头前保持静止，由于前一帧和当前帧没有大的变化，它就认为场景内没有移动的东西。下面只要起一个线程播放音乐就大公告成了。Python播放mp3的方法非常多，由于我使用Linux系统，最简单的方式是直接调用mplayer，连线程都省了。

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importos importsubprocess importrandom importcv2 importtime camera=cv2.VideoCapture(0) ifcameraisNone: print('请先连接摄像头') exit() fps=5# 帧率 pre_frame=None # 总是取前一帧做为背景 mp3_path='/root/Music' mp3_filenames=[] formp3inos.listdir(mp3_path): ifmp3.endswith('.mp3'): mp3_filenames.append(mp3) whileTrue: start=time.time() res,cur_frame=camera.read() ifres!=True: break end=time.time() seconds=end-start ifseconds<1.0/fps: time.sleep(1.0/fps-seconds) """ cv2.imshow('img', cur_frame) key = cv2.waitKey(30) & 0xff if key == 27: break """ gray_img=cv2.cvtColor(cur_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img=cv2.resize(gray_img,(500,500)) gray_img=cv2.GaussianBlur(gray_img,(21,21),0) ifpre_frameisNone: pre_frame=gray_img else: img_delta=cv2.absdiff(pre_frame,gray_img) thresh=cv2.threshold(img_delta,25,255,cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh=cv2.dilate(thresh,None,iterations=2) image,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) forcincontours: ifcv2.contourArea(c)<1000:# 设置敏感度 continue else: mp3_file=mp3_path+'/'+random.choice(mp3_filenames) print("playing",mp3_file) p=subprocess.Popen('mplayer '+mp3_file,stdin=None,stdout=None,shell=True) p.wait() break pre_frame=gray_img camera.release() cv2.destroyAllWindows()

树莓派读摄像头代码片段：

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camera = PiCamera() camera.resolution = (500, 500) camera.framerate = 5 rawCapture = PiRGBArray(camera) for f in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True): cur_frame = f.array #...

相关资源

https://github.com/RobinDavid/Motion-detection-OpenCV

https://github.com/cedricve/motion-detection

motion－Linux下的运动检测工具

转载自：http://blog.topspeedsnail.com/archives/10797