用python和OpenCV进行动态物体检测

用python和OpenCV进行动态物体检测

此程序将摄像头录制的视频转化为灰度视频，在将压缩后灰度明显不同的区域用矩形框选起来，得到侦测结果。

• 实现效果
• 程序编写
  • 初始化，测试摄像头
  • 读取、转换视频
  • 对比转换后摄像头，设置坐标框选
  • 退出循环
• 应用场景

实现效果

先测试摄像头宽、高度备用，再将视频进行灰度处理，后对视频进行形态学膨胀。接着对比处理过的视频，设定框选的x,y坐标，框选视频中对比强烈的部分，不断刷新，进行动态物体检测。

（程序流程图）

程序编写

本程序由Python编译器IDLE编写，需事先通过cmd安装OpenCV库（详细库安装方法见之前博客）

初始化，测试摄像头

先初始化各库，通过cv2打开摄像头，并测量摄像头拍摄范围的宽、高。

import cv2
import numpy as np

camera = cv2.VideoCapture(0)
if (camera.isOpened()):	  
    print('Open')
else:
    print('摄像头未打开')

size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
    int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))  

es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
background = None
 

读取、转换视频

将视频进行灰度处理（变成黑白视频），再进行形态学