Python OpenCV实现移动物体检测 |21xrx.com

Python OpenCV实现移动物体检测

2023-07-28 11:05:55 深夜i -- --

Python OpenCV 移动物体检测

Python OpenCV (开源计算机视觉库) 是一款强大的工具，可以帮助我们在图像和视频中实现许多功能，其中包括移动物体检测。在本文中，我们将探讨如何使用Python OpenCV实现移动物体检测。

首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令在Python环境中安装OpenCV。命令如下：

python pip install opencv-python

安装完成后，我们可以开始编写代码来实现移动物体检测。

首先，我们需要导入必要的库。

python
import cv2
import numpy as np

然后，我们需要加载视频文件。可以使用OpenCV的VideoCapture函数实现。可以将视频文件的路径作为参数传递给函数。

python
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video_file')

接下来，我们可以使用循环来逐帧读取视频中的内容。我们可以使用cap.read()方法读取每一帧，并将其保存在一个变量中。

python
while True:
  ret, frame = cap.read()

然后，我们可以对每一帧图像应用一些预处理步骤，以提高物体检测的准确性。例如，我们可以将图像转换为灰度图像，并应用高斯模糊。

python
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

接下来，我们可以在当前帧和上一帧之间计算差异。这将帮助我们识别出移动的物体。

python
  if previous_frame is None:
    previous_frame = gray
    continue
  frame_delta = cv2.absdiff(previous_frame, gray)

然后，我们可以应用阈值来获得二进制图像，其中移动的物体将被表示为白色像素。

python
  thresh = cv2.threshold(frame_delta, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
  thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

接下来，我们可以在二进制图像上找到移动的物体的轮廓。

python
  contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

最后，我们可以在原始图像上绘制矩形框来标记出移动的物体。

python
  for contour in contours:
    if cv2.contourArea(contour) < 500:
      continue
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

最后，我们可以将原始帧和检测结果显示出来。

python
  cv2.imshow('frame', frame)
  cv2.imshow('thresh', thresh)
  cv2.imshow('frame_delta', frame_delta)

完整的代码如下：

python
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video_file')
previous_frame = None
while True:
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    break
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
  if previous_frame is None:
    previous_frame = gray
    continue
  frame_delta = cv2.absdiff(previous_frame, gray)
  thresh = cv2.threshold(frame_delta, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
  thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
  contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  for contour in contours:
    if cv2.contourArea(contour) < 500:
      continue
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
  cv2.imshow('frame', frame)
  cv2.imshow('thresh', thresh)
  cv2.imshow('frame_delta', frame_delta)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这是一个简单的移动物体检测示例。根据实际需求，可以对代码进行修改和调整，以实现更高级的功能。Python OpenCV提供了非常丰富和灵活的功能，可以帮助我们实现各种计算机视觉任务。移动物体检测只是其中之一。

上一篇: idea打包java可执行jar包

下一篇: OpenCV能够在K210上使用吗？

评论区

()

相似文章