本文实例为大家分享了python opencv运动检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下
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# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'kingking'
__version__ = '1.0'
__date__ = '14/07/2017'
import cv2
import numpy as np
import time
camera = cv2.VideoCapture( 0 ) # 参数0表示第一个摄像头
# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):
print ( 'Open' )
else :
print ( '摄像头未打开' )
background = cv2.imread( 'img.png' , 0 ) #读入一幅图像
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, ( 9 , 4 ))
while True :
# 按'q'健退出循环
key = cv2.waitKey( 1 ) & 0xFF
# 读取视频流
grabbed, img = camera.read()
gray1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray1, ( 21 , 21 ), 0 ) #可在这添加处理程序
#!!!等相机稳定后按下W选择背景
if key = = ord ( 'w' ):
background = gray
print '背景已选定'
diff = cv2.absdiff(gray, background)
binary = cv2.threshold(diff, 25 , 255 , cv2.THRESH_BINARY)[ 1 ] #二值化阈值处理
dilation = cv2.dilate(binary, es, iterations = 2 ) # 形态学膨胀<--可在这添加处理程序
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
# 对于矩形区域,只显示大于给定阈值的轮廓,所以一些微小的变化不会显示。
if cv2.contourArea(c) < 1500 :
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 该函数计算矩形的边界框
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一定要释放相机资源否则要重启才能再次使用
cv2.destroyAllWindows()
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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/Lingdongtianxia/article/details/75210351