python实战讲解之强版监控系统

已于 2024-12-31 09:14:10 修改
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分类专栏： Python实战演练 文章标签： python 开发语言 大数据
于 2023-11-09 19:57:50 首次发布
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前言：

在现代社会，摄像头已经成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是用于家庭安防，还是用于商业监控，甚至是用于科研实验，摄像头都发挥着重要的作用。然而，传统的摄像头功能单一，无法满足人们多样化的需求。为了解决这个问题，我决定利用Python编程语言，开发一个多功能的摄像头。

首先，我需要选择合适的摄像头。在市场上，有很多种类型的摄像头可供选择，如USB摄像头、网络摄像头等。经过比较，我选择了一款支持UVC协议的网络摄像头。这款摄像头可以通过USB接口连接到电脑，然后通过网络进行远程控制。

接下来，我开始编写Python代码。首先，我使用OpenCV库来获取摄像头的视频流。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。通过OpenCV，我可以方便地获取摄像头的视频流，并进行实时处理。

然后，我添加了人脸识别功能。我使用了dlib库来实现人脸识别。dlib是一个先进的C++工具包，用于机器学习和数据分析。通过dlib，我可以在视频流中检测出人脸，并进行识别。

此外，我还添加了运动检测功能。我使用了background_subtractor库来实现运动检测。background_subtractor是一个Python库，用于从视频流中检测运动物体。通过background_subtractor，我可以在视频流中检测出运动的物体，并进行跟踪。

最后，我添加了云存储功能。我使用了boto3库来实现云存储。boto3是Amazon Web Services（AWS）的Python SDK，用于访问和管理AWS服务。通过boto3，我可以将摄像头的视频流上传到AWS S3云存储服务。

经过一段时间的努力，我成功地开发出了一个多功能的摄像头。这个摄像头不仅可以实时监控，还可以进行人脸识别、运动检测和云存储。我相信，这个多功能的摄像头将会为人们的生活带来更多的便利。

然而，我也意识到，这个多功能的摄像头还有很多可以改进的地方。例如，我可以考虑添加更多的图像处理和计算机视觉算法，以提高摄像头的性能和功能。我也可以考虑添加更多的用户界面和交互功能，以提高用户体验。

总的来说，通过Python编程语言，我成功地开发出了一个多功能的摄像头。这个过程既锻炼了我的编程技能，也提高了我的创新能力。我相信，随着技术的不断发展，我们的生活将会变得更加智能化和便捷化。

一、摄像头选择：

摄像头选择是一个涉及到多个因素的问题，包括你的预算、你的需求、你的设备兼容性等。以下是一些基本的考虑因素：

1. 分辨率：

分辨率是摄像头能够捕捉的图像的细节程度。一般来说，分辨率越高，图像越清晰。但是，高分辨率的摄像头也会消耗更多的存储空间和处理能力。

2. 帧率：

帧率是摄像头每秒能够捕捉的图像数量。如果你需要捕捉快速移动的物体，你需要一个帧率较高的摄像头。

3. 视角：

视角是摄像头能够捕捉到的视野范围。如果你需要捕捉大范围的场景，你需要一个视角较宽的摄像头。

4. 光线条件：

不同的摄像头对光线条件的要求不同。有些摄像头在暗光条件下表现良好，而有些则需要额外的光源。

5. 兼容性：

确保你选择的摄像头与你的设备兼容。例如，如果你使用的是笔记本电脑，你需要一个USB接口的摄像头；如果你使用的是台式机，你可能需

6. 价格：

最后，你需要考虑你的预算。一般来说，价格较高的摄像头提供的功能和性能也更好。

二，摄像头选择代码分析：

                                             一：分辨率代码；


分辨率通常与图像处理相关，例如调整图像的尺寸或更改图像的分辨率。这里我将为您提供一个简单的示例，使用Python的PIL库（Python Imaging Library）来调整图像的分辨率。
 

确保已经安装了PIL库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：
 


```bash
pip install pillow
```


 

接下来，您可以使用以下代码调整图像的分辨率：
 

```python
from PIL import Image

def resize_image(input_image_path, output_image_path, new_width, new_height):
# 打开原始图像
original_image = Image.open(input_image_path)

# 调整图像分辨率
resized_image = original_image.resize((new_width, new_height))

# 保存调整后的图像
resized_image.save(output_image_path)

# 使用示例
input_image_path = "example.jpg"
output_image_path = "resized_example.jpg"
new_width = 800
new_height = 600

resize_image(input_image_path, output_image_path, new_width, new_height)
```

请将`input_image_path`替换为您要调整分辨率的图像的路径，将`output_image_path`替换为您希望保存调整后的图像的路径，以及将`new_width`和`new_height`替换为您希望设置的新分辨率。

二，帧率代码：

要计算帧率，我们可以使用Python的`time`模块。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python计算帧率：

```python
import time

def calculate_frame_rate(num_frames, duration):
frame_rate = num_frames / duration
return frame_rate

# 假设我们渲染了100帧，持续时间为2秒
num_frames = 100
duration = 2

frame_rate = calculate_frame_rate(num_frames, duration)
print("帧率：", frame_rate)
```




在这个示例中，我们定义了一个名为`calculate_frame_rate`的函数，它接受两个参数：`num_frames`（渲染的帧数）和`duration`（持续时间）。函数通过将帧数除以持续时间来计算帧率，并返回结果。

然后，我们假设渲染了100帧，持续时间为2秒。我们将这些值传递给`calculate_frame_rate`函数，并将结果打印出来。

三，监控视角代码：

首先，确保已经安装了`psutil`库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：
 

```bash
pip install psutil
```



接下来，您可以使用以下代码来监控CPU使用率：
 

```python
import psutil
import time

def monitor_cpu_usage():
while True:
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"当前CPU使用率： {cpu_percent}%")
time.sleep(5)

if __name__ == "__main__":
monitor_cpu_usage()
```


这个代码会每隔5秒输出一次当前的CPU使用率。您可以根据需要调整时间间隔和监控内容。

四，监控光线条件代码；

我们需要了解您希望监控的具体光线条件。例如，您可能希望监控环境光线的强度、颜色或其他特征。这里我将给出一个简单的示例，使用Python和OpenCV库来监控摄像头捕捉到的图像中的光线条件。
 

首先，确保您已经安装了OpenCV库。如果没有，请使用以下命令安装：
 

```bash
pip install opencv-python
```



接下来，我们将编写一个简单的Python脚本来监控摄像头捕捉到的图像中的光线条件。在这个示例中，我们将计算图像的平均亮度作为光线条件的指标。

```python
import cv2

def main():
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
# 读取摄像头捕捉到的一帧图像
ret, frame = cap.read()

if not ret:
print("无法获取图像")
break

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的平均亮度
average_brightness = int(gray.mean())

# 在图像上显示平均亮度
cv2.putText(frame, f"平均亮度： {average_brightness}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("光线监控", frame)

# 按下'q'键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
main()

三；监控系统升级：

通过上述了解下面我们为你的监控系统升级一下吧，用来增强它的防御功能

一：增加防火墙;

简介：

监控五级防火墙

首先，我们需要定义一个五级防火墙类，包含以下方法：
注：
1. `__init__(self)`: 初始化防火墙规则
2. `allow_packet(self, packet)`: 判断数据包是否允许通过
3. `add_rule(self, rule)`: 添加防火墙规则
4. `remove_rule(self, rule)`: 移除防火墙规则
 

下面是五级防火墙实现代码：
 

```python
class Firewall:
def __init__(self):
self.rules = []

def allow_packet(self, packet):
for rule in self.rules:
if not rule.match(packet):
return False
return True

def add_rule(self, rule):
self.rules.append(rule)

def remove_rule(self, rule):
self.rules.remove(rule)

class Rule:
def __init__(self, protocol, src_ip, dest_ip, src_port, dest_port):
self.protocol = protocol
self.src_ip = src_ip
self.dest_ip = dest_ip
self.src_port = src_port
self.dest_port = dest_port

def match(self, packet):
if packet.protocol != self.protocol:
return False
if packet.src_ip != self.src_ip and packet.src_ip != '*':
return False
if packet.dest_ip != self.dest_ip and packet.dest_ip != '*':
return False
if packet.src_port != self.src_port and packet.src_port != '*':
return False
if packet.dest_port != self.dest_port and packet.dest_port != '*':
return False
return True

class Packet:
def __init__(self, protocol, src_ip, dest_ip, src_port, dest_port):
self.protocol = protocol
self.src_ip = src_ip
self.dest_ip = dest_ip
self.src_port = src_port
self.dest_port = dest_port
```


这个示例中，我们定义了三个类：`Firewall`、`Rule`和`Packet`。`Firewall`类用于管理防火墙规则，`Rule`类用于表示单个防火墙规则，`Packet`类用于表示数据包。

你可以根据实际需求修改这个示例，例如添加更多的属性和方法，以支持更复杂的防火墙功能。

二;手机连接监控代码：

简介：要实现手机连接监控，你可以使用Python的Flask框架搭建一个简单的Web服务器，然后通过手机访问这个服务器来查看监控画面。

1. 首先，确保你已经安装了Flask库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install flask


2. 创建一个名为`app.py`的文件，然后将以下代码复制到文件中：
 

from flask import Flask, render_template, Response
import cv2

app = Flask(__name__)

def gen_frames():
camera = cv2.VideoCapture(0)
while True:
success, frame = camera.read()
if not success:
break
else:
ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
frame = buffer.tobytes()
yield (b'--frame
'b'Content-Type: image/jpeg' + frame + b'')

@app.route('/video_feed')
def video_feed():
return Response(gen_frames(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)


这段代码会启动一个Flask Web服务器，并在端口5000上运行。当手机访问`http://<your_phone_ip>:5000/video_feed`时，你将看到手机摄像头的画面。


注意：请将`<your_phone_ip>`替换为你的手机的实际IP地址。你可以通过在手机设置中查找“网络和互联网”或“无线局域网”来找到它。


3. 运行`app.py`文件：

python app.py


4. 机上访问`http://<your_phone_ip>:5000/video_feed`，你应该能看到手机摄像头的画面。

三；创建128G监控云储存器：

一：简介：

在Python中，我们不能直接创建一个128G的内存存储器。但是，我们可以使用一些方法来模拟一个128G的内存存储器。例如，我们可以使用字典（dict）来存储数据，并使用文件系统来模拟128G的内存。


二：以下是代码：

import os

class MemoryStorage:
def __init__(self, size=128 * 1024 * 1024 * 1024):
self.size = size
self.memory = {}
self.file_path = "memory_storage.bin"

if os.path.exists(self.file_path):
with open(self.file_path, "rb") as f:
data = f.read()
while data:
key, value = self.deserialize(data)
self.memory[key] = value
data = f.read()

def serialize(self, key, value):
# 将键值对序列化为字节串
pass

def deserialize(self, data):
# 将字节串反序列化为键值对
pass

def set(self, key, value):
if len(self.memory) >= self.size:
self.save_to_file()

self.memory[key] = value

def get(self, key):
return self.memory.get(key)

def save_to_file(self):
with open(self.file_path, "wb") as f:
for key, value in self.memory.items():
f.write(self.serialize(key, value))

self.memory.clear()

storage = MemoryStorage()
storage.set("key", "value")
print(storage.get("key"))


这个示例中，我们创建了一个名为`MemoryStorage`的类，它使用字典`self.memory`来存储数据。我们还定义了一个文件路径`self.file_path`，用于模拟128G的内存。当存储的数据量超过128G时，我们会将数据保存到文件中，并清空字典。当从文件中读取数据时，我们会将数据反序列化为键值对，并将其添加到字典中。


请注意，这个示例仅用于演示目的，实际上并不能创建一个真正的128G内存存储器。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的数据结构和算法来实现类似的功能。

四;创建一个用户访问监控权限：

简介：

为了实现一个监控访问权限的Python程序，我们可以使用Flask框架来创建一个简单的Web应用。

以下是一个代码：

1. 首先，确保你已经安装了Flask库。如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install Flask


2. 创建一个名为`app.py`的文件，并在其中编写以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 模拟用户数据
users = {
"user1": "password1",
"user2": "password2"
}

# 模拟访问权限数据
permissions = {
"user1": ["read", "write"],
"user2": ["read"]
}

@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
username = request.form.get('username')
password = request.form.get('password')

if username in users and users[username] == password:
return jsonify({"status": "success", "message": "登录成功"}), 200
else:
return jsonify({"status": "error", "message": "用户名或密码错误"}), 401

@app.route('/access', methods=['GET'])
def access():
token = request.headers.get('Authorization')

if not token:
return jsonify({"status": "error", "message": "缺少授权令牌"}), 401

# 在这里，我们只是简单地检查令牌是否为"valid_token"。在实际应用中，您需要验证令牌的有效性。
if token == "valid_token":
user = "user1" # 假设当前用户是user1
required_permission = "read" # 假设我们需要检查读取权限

if required_permission in permissions.get(user, []):
return jsonify({"status": "success", "message": "访问权限允许"}), 200
else:
return jsonify({"status": "error", "message": "访问权限不允许"}), 403
else:
return jsonify({"status": "error", "message": "无效的授权令牌"}), 401

if __name__ == '__main__':
app.run()



3. 运行`app.py`文件：

python app.py


现在，你可以使用Postman或其他HTTP客户端向`http://127.0.0.1:5000/login`发送POST请求进行登录，并使用`http://127.0.0.1:5000/access`发送GET请求来检查访问权限。

请注意，这个示例仅用于演示目的，实际应用中需要考虑更多的安全性和功能。

五；创建监控人物动作捕捉画面：

一：简介：

要实现一个监控人物动作捕捉画面的Python程序，你可以使用OpenCV库。
 

二：以下是代码：

import cv2
import numpy as np

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义颜色范围
lower_color = np.array([0, 0, 0])
upper_color = np.array([180, 255, 46])

while True:
# 读取摄像头画面
ret, frame = cap.read()

# 将画面转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 根据颜色范围创建掩码
mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)

# 对原画面和掩码进行位运算
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

# 显示结果
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)

# 按'q'键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()



这个代码会打开你的摄像头并实时监控画面。你需要根据实际情况调整颜色范围（`lower_color`和`upper_color`变量）。当检测到指定颜色范围内的物体时，程序会在窗口中显示原始画面、掩码和处理后的结果。按下'q'键可以退出程序

六：创建监控报警系统；

一；简介：

要实现一个监控警报，你可以使用Python的`time`模块来设置检查间隔，以及使用条件语句来判断是否需要触发警报。


二 ；以下是代码：

import time

def check_condition():
# 在这里编写你的条件判断逻辑，返回True或False
# 例如：检查某个值是否超过阈值
value = 100 # 假设这是你要检查的值
threshold = 90 # 设定阈值
if value > threshold:
return True
else:
return False

def send_alert():
# 在这里编写发送警报的逻辑，例如打印一条消息或者调用其他函数
print("警报！条件满足！")

while True:
if check_condition():
send_alert()
time.sleep(60) # 每隔60秒检查一次条件

这个示例中，`check_condition`函数用于判断是否需要触发警报，你需要根据实际情况编写相应的条件判断逻辑。`send_alert`函数用于发送警报，你可以根据需要修改它来实现你的需求，例如打印一条消息或者调用其他函数。最后，我们使用一个无限循环来定期检查条件，并在条件满足时发送警报。

七；创建触发监控报警系统：

一；简介：

要实现一个触发监控警报系统的Python程序，你可以使用以下步骤：

二：步骤；


1. 首先，确定你的监控系统需要监控什么。例如，你可能想要监控服务器的CPU使用率、内存使用率或磁盘空间。


2. 其次，选择一个合适的库来帮助你获取这些监控数据。例如，你可以使用`psutil`库来获取系统信息。


3. 然后，编写一个函数来检查监控指标是否超过了预设的阈值。如果超过了阈值，就触发警报。


4. 最后，将这个函数与一个定时器结合，以便定期检查监控指标。


以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python和`psutil`库来实现一个基本的监控警报系统：

import psutil
import time

def check_cpu_usage(threshold):
cpu_percent = psutil.cpu_percent()
if cpu_percent > threshold:
return True
return False

def check_memory_usage(threshold):
memory_info = psutil.virtual_memory()
memory_percent = memory_info.percent
if memory_percent > threshold:
return True
return False

def trigger_alert(message):
print("警报：", message)

def main():
cpu_threshold = 80
memory_threshold = 90

while True:
if check_cpu_usage(cpu_threshold):
trigger_alert("CPU使用率超过{}%".format(cpu_threshold))
if check_memory_usage(memory_threshold):
trigger_alert("内存使用率超过{}%".format(memory_threshold))
time.sleep(60) # 每分钟检查一次

if __name__ == "__main__":
main()



在这个示例中，我们定义了两个函数`check_cpu_usage`和`check_memory_usage`来检查CPU和内存的使用率。我们还定义了一个`trigger_alert`函数来触发警报。最后，我们在`main`函数中使用一个无限循环来定期检查监控指标，并在检测到异常时触发警报。

八；创建人物进入监控范围发出报警：

  • 一；简介：

  • 要实现这个功能，我们可以使用Python的OpenCV库来捕获摄像头的视频流，并检测人物是否进入监控范围。

  • 二；以下是一个简单的代码：

    • ```python
import cv2

# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
# 读取摄像头的每一帧
ret, frame = cap.read()

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 如果检测到人脸，发出警报
if len(faces) > 0:
print("警报！有人进入监控范围！")

# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)

# 按'q'键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```



      注意：在运行此代码之前，请确保已经安装了OpenCV库（可以使用`pip install opencv-python`命令进行安装），并将`haarcascade_frontalface_default.xml`文件放在与代码相同的目录下。你可以从OpenCV的GitHub仓库下载这个文件：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

      九；创建看监控人与被监控人物的对话功能
       

    • 一；简介：

    • 要实现一个监控与外界人物对话的功能，可以使用Python的语音识别库和语音合成库。
       

    • 二；以下是一个代码：

       

    • 1，首先，确保已经安装了所需的库：

       

      pip install SpeechRecognition
pip install gTTS



      2，然后，编写如下代码：

    • import speech_recognition as sr
from gtts import gTTS
import os

# 创建一个识别器对象
recognizer = sr.Recognizer()

# 使用麦克风作为音频源
with sr.Microphone() as source:
print("请开始说话：")
audio = recognizer.listen(source)

try:
# 使用Google语音识别API将音频转换为文本
text = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN')
print("你说的是：", text)

# 将文本转换为语音并播放
tts = gTTS(text=text, lang='zh-CN')
tts.save("output.mp3")
os.system("mpg321 output.mp3")

except sr.UnknownValueError:
print("无法识别语音")
except sr.RequestError as e:
print("请求出错； {0}".format(e))


      这个代码会使用麦克风捕获用户的语音输入，然后使用Google语音识别API将其转换为文本。接下来，使用gTTS库将文本转换为语音并播放。请注意，这个示例依赖于网络连接，因为它使用了Google语音识别API。

  • 十；创建人物对监控实时恶意破坏，记录其行为并报警

  • 1；简介：

  • 为了实现这个功能，我们可以使用Python编写一个简单的程序，当检测到恶意行为时，记录并报警。

  • 2;以下是一个代码：
     

  • import time

# 定义一个函数来检测恶意行为
def detect_malicious_behavior(data):
# 在这里添加你的恶意行为检测逻辑
# 如果检测到恶意行为，返回True，否则返回False
pass

# 定义一个函数来记录恶意行为
def log_malicious_behavior(data):
timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
with open("malicious_log.txt", "a") as log_file:
log_file.write(f"{timestamp} - Malicious behavior detected: {data}
")

# 定义一个函数来报警
def alert():
print("警报！检测到恶意行为！")

# 模拟监控数据流
monitoring_data = [
"正常行为1",
"正常行为2",
"恶意行为1",
"正常行为3",
"恶意行为2",
]

# 遍历监控数据流，检测恶意行为
for data in monitoring_data:
if detect_malicious_behavior(data):
log_malicious_behavior(data)
alert()

    在这个示例中，我们定义了一个`detect_malicious_behavior`函数来检测恶意行为，一个`log_malicious_behavior`函数来记录恶意行为，以及一个`alert`函数来报警。我们使用一个模拟的监控数据流来演示如何使用这些函数。你可以根据你的需求修改这些函数的

十一：建监控运动检测功能


  • 简介：

  • 要实现运动检测功能，我们可以使用OpenCV库来处理视频流。

    以下是一个代码，展示了如何使用Python和OpenCV实现运动检测功能：

    首先，确保已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

    ```bash
pip install opencv-python
```



    接下来，我们编写一个Python脚本来实现运动检测功能：
     

    ```python
import cv2import numpy as np

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置初始帧为None
prev_frame = None

while True:
# 读取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取失败，跳出循环

    if not ret:
break

    # 将当前帧转换为灰度图像

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 如果前一帧不为空，计算当前帧与前一帧的差异

    if prev_frame is not None:
diff = cv2.absdiff(gray, prev_frame)

    # 对差异图像进行阈值处理，以便更好地检测运动

    _, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 对阈值图像进行形态学操作，以消除噪声

    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

    # 查找轮廓

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

    # 在原始帧上绘制轮廓

    for contour in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
if cv2.contourArea(contour) < 1000:
continue
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 更新前一帧为当前帧

    prev_frame = gray

    # 显示结果帧

    cv2.imshow('Motion Detection', frame)

    # 按'q'键退出循环

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

    # 释放摄像头资源并关闭窗口

    cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```


    这个脚本将打开摄像头并实时检测运动。当检测到运动时，它会在原始帧上绘制矩形框。按'q'键可以退出程序。

十二:

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07-04 2170
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m0_51580562的博客
05-06 1063
单例模式：全局只有一个实例，确保数据一致性。持续运行：初始化后自动开始监控，持续更新数据。数据存储：将最新资源信息存储在内存中，供外部通过方法访问。全面监控CPU：使用率（百分比）。内存：总内存、已用内存和使用率（GB）。磁盘：总空间、已用空间和使用率（GB）。网络：上行和下行速率（MB/s）。GPU：使用率和显存使用率（仅限 NVIDIA GPU）。提供了一个简单而强大的解决方案，用于监控系统资源。它结合单例模式、持续运行和线程安全的数据存储，适合从简单脚本到复杂分布式系统的各种场景。
基于python的视频监控系统_利用Python实现一个简单的系统监控图表
weixin_39655689的博客
11-24 993
作为运维人员，想必大家肯定都做过这样的事情：为了监控系统资源使用情况，开了若干个窗口，来回切换看输出：只要我切得够快，性能异常点就逃不过我的眼睛！这个时候你要是有个监控工具自然是很好的，例如我们美创的监控报警工具onekeeper，画面又好看，数据也准确，还是实时更新的。然而好用的东西都是要花钱的，今天我们就利用python实现一个简单的动态监控图表。1. 系统环境需求我们这次要写的脚本主要基于P...
计算机毕业设计django基于python平面地图监控(源码+系统+mysql数据库+Lw文档）
QQ1039692211的博客
09-10 431
在网络越来越发达的今天,监控软件也越来越多。监控程序已经成为人们日常网络生活必不可少的程序。老人小孩自己，没有时间陪伴，我们需要监控，厂区操作间，我们可以通过监控查看自己所需要的信息，本论文通过对监控程序的学习和了解，设计了一款简单的监控程序,该程序系统采用Python语言进行编码,实现园区监控功能。
Python二十五、应用案例_linux系统的监控
qq_35887546的博客
12-31 258
需求： 1. 获取当前主机信息， 包含操作系统名， 主机名， 内核版本， 硬件架构等 2. 获取开机时间和开机时长； 3. 获取当前登陆用户 import os import psutil from datetime import datetime print('主机信息'.center(50,'*')) info = os.uname() print(""" 操作系统:%s ...
用python开发一个简单的监控系统
weixin_37893281的博客
06-02 1606
先看运行效果。
Python异常诊断：Sentry错误监控系统集成.pdf
04-20
从基础语法的细致讲解，到实用项目的实战演练，逐步提升你的编程能力。无论是数据科学领域的数据分析与可视化，还是 Web 开发中的网站搭建，Python 都能游刃有余。无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能...
python 项目开发实战 陈强 源码
06-22
全书共12章，分别讲解了AI人机对战版五子棋游戏(AI pygame 实现)，在线商城系统(Django Mezzanine Cartridge 实现)，房产价格数据可视化分析系统(网络爬虫 MySQL pylab实现)，招聘信息实时数据分析系统(网络爬虫 ...
计算机毕业设计-基于Python+Flask的网络舆情监控系统(完整源码+配置教程+开发说明).zip
05-03
计算机毕业设计-基于Python+Flask的网络舆情监控系统(完整源码+配置教程+开发说明).zip 【说明】 高分通过项目，已获导师指导，包含：项目源码、数据库、运行教程、逻辑讲解等。 【实现功能】 管理员可以通过系统...
python+flask做的简单的监控系统
04-12
用python+flask做的简单的监控系统，能对实时的显示系统的一些状态
TCP视频监控客户端（Python实现）-附带测试服务器
05-13
TCP视频监控客户端，接收服务器传输过来的视频流显示，采用Python实现，测试服务器端vc++实现，源码见http://download.youkuaiyun.com/detail/u014528899/8693691
Python远程视频监控程序的实例代码
09-19
主要介绍了Python远程视频监控程序的实例代码,需要的朋友可以参考下
Python写的一个简单监控系统
09-21
主要介绍了Python写的一个简单监控系统,本文讲解了详细的编码步骤,并给给出相应的实现代码,需要的朋友可以参考下
用python实现智能监控
wow doge的博客
04-10 5519
智能监控，python图像识别
python监控系统开源_Python写的一个简单监控系统
weixin_39661345的博客
12-10 1025
市面上有很多开源的监控系统：Cacti、nagios、zabbix。感觉都不符合我的需求，为什么不自己做一个呢用Python两个小时徒手撸了一个简易的监控系统，给大家分享一下，希望能对大家有所启发首先数据库建表建立一个数据库“falcon”，建表语句如下：CREATE TABLE `stat` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`host...
python系统监控_使用Python创建一个系统监控程序
weixin_39600366的博客
12-08 247
psutil(进程和系统实用程序)是一个跨平台的库，用于检索Python中有关正在运行的进程和系统利用率(CPU，内存，磁盘，网络，传感器)的信息。它主要用于系统监视，概要分析和限制进程资源以及管理正在运行的进程。1、安装psutilpip3 install psutil # python2用户直接使用pip install psutil2、创建get_system_info.py文件，获取...
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