树莓派+摄像头实现对移动物体的检测_Python

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

2021-07-18 14:50Wang哈哈 Python

这篇文章主要为大家详细介绍了树莓派+摄像头实现对移动物体的检测，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下：python+opencv实现摄像头调用的方法

接下来，我们将使用python+opencv实现对移动物体的检测

一、环境变量的配置

我们可以参照上一篇文章对我们的树莓派进行环境的配置

当我们将cv2的库安装之后，就可以实现对摄像头的操作

二、摄像头的连接

在此实验中，我使用的为usb摄像头

当我们连接摄像头之后，终端输入

				?

									ls /dev/video*

如果终端提示如下：

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

则表示摄像头连接成功

三、编码实现对移动物体的检测

使用python编写程序，实现对移动物体的检测，代码如下

				?

									#encoding=utf-8

									import rpi.gpio as gpio

									import cv2

									import time

									import os

									gpio.setmode(gpio.bcm)

									gpio.setup(18,gpio.out)

									camera = cv2.videocapture(0)

									if camera is none:

									 print('please connect the camera')

									 exit()

									fps = 30

									pre_frame = none

									led = 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.namedwindow('img',0);

									 #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)

									 contours, hierarchy = cv2.findcontours(thresh.copy(),cv2.retr_list,cv2.chain_approx_simple)

									 for c in contours:

									  if cv2.contourarea(c) < 1000:

									  continue

									  else:

									 (x,y,w,h) = cv2.boundingrect(c)

									 cv2.rectangle(cur_frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

									 print("something is moving!!!")

									 led = true

									 if led == true:

									 for i in range(30):

									 gpio.output(18,gpio.high)

									 time.sleep(0.03)

									 gpio.output(18,gpio.low)

									 time.sleep(0.03)

									  break

									 cv2.imshow('img', cur_frame) 

									 pre_frame = gray_img

									camera.release()

									cv2.destroyallwindows()