树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

程序员文章站 2022-06-16 18:48:59

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：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...

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：

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

ls /dev/video*

如果终端提示如下：

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

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

#encoding=utf-8
import rpi.gpio as gpio
import cv2
import time
import 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 = 30 
pre_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+摄像头实现对移动物体的检测