使用opencv3+python實現視頻運動目標檢測

本文主要實現了伯樂在線上的一個實踐小項目，原文鏈接，用以鞏固opencv視頻操作知識內容。整個項目均有代碼注釋，通俗易懂，短短幾十行就可以達到還算不錯的實現效果，做起來成就感滿滿噠。打開編輯器，一起來感受下opencv+python在CV中的無窮魅力吧 ^_^

import argparse
import time
import imutils
import cv2

# 創建參數解析器並解析參數
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-v", "--video", help="path of the video")
# 待檢測目標的最小面積，該值需根據實際應用情況進行調整(原文為500)
ap.add_argument("-a", "--min-area", type=int, default=2000, help="minimum area size")
args = vars(ap.parse_args())    #@

# 如果video參數為空，則從自帶攝像頭獲取數據
if args.get("video") == None:
    camera = cv2.VideoCapture(0)
# 否則讀取指定的視頻
else:
    camera = cv2.VideoCapture(args["video"])


# 開始之前先暫停一下,以便跑路(離開本本攝像頭拍攝區域^_^)
print("Ready?")
time.sleep(1)
print("Action!")

# 初始化視頻第一幀
firstRet, firstFrame = camera.read()
if not firstRet:
    print("Load video error!")
    exit(0)

# 對第一幀進行預處理
firstFrame = imutils.resize(firstFrame, width=500)  # 尺寸縮放，width=500
gray_firstFrame = cv2.cvtColor(firstFrame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度化
firstFrame = cv2.GaussianBlur(gray_firstFrame, (21, 21), 0) #高斯模糊，用於去噪

# 遍歷視頻的每一幀
while True:
    (ret, frame) = camera.read()

    # 如果沒有獲取到數據，則結束循環
    if not ret:
        break

    # 對獲取到的數據進行預處理
    frame = imutils.resize(frame, width=500)
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (21, 21), 0)

    # cv2.imshow('video', firstFrame)
    # 計算第一幀和其他幀的差別
    frameDiff = cv2.absdiff(firstFrame, gray_frame)
    # 忽略較小的差別
    retVal, thresh = cv2.threshold(frameDiff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 對閾值圖像進行填充補洞
    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    text = "Unoccupied"
    # 遍歷輪廓
    for contour in contours:
        # if contour is too small, just ignore it
        if cv2.contourArea(contour) < args["min_area"]:
            continue

        # 計算最小外接矩形（非旋轉）
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,255,0), 2)
        text = "Occupied!"

    cv2.putText(frame, "Room Status: {}".format(text), (10,20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,255), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('thresh', thresh)
    cv2.imshow('frameDiff', frameDiff)

    # 處理按鍵效果
    key = cv2.waitKey(60) & 0xff
    if key == 27:   # 按下ESC時，退出
        break
    elif key == ord(' '):   # 按下空格鍵時，暫停
        cv2.waitKey(0)

# 釋放資源並關閉所有窗口
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

附上原文實驗結果：

Reference

• http://python.jobbole.com/81593/