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
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ls /dev/video* |
如果终端提示如下：
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
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#encoding=utf-8import rpi.gpio as gpioimport cv2import timeimport 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 = 30pre_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() |
我的树莓派终端不能显示中文，因此会出现乱码
ubuntu下的运行结果如下
树莓派下执行结果如下：
此外，在检测物体移动的同时，添加了led闪烁以及框选移动部分的功能，led安装方法请移步之前的博客
文章参考链接：opencv检测场景内是否有移动物体
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/Wangguang_/article/details/89875170
