Raspi物体检测

原文出处：http://blog.topspeedsnail.com/archives/10797

本帖使用OpenCV检测移动的物体（洋文：Motion Detection）。它的应用非常广泛，常用在视频监控（当摄像头内有移动物体出现时，摄像头会自动抓拍，并保存图像/视频）、车流量监控等等。

我喜欢听着音乐上大号，我就想有没有办法在我上大号时自动播放音乐，智能马桶的滚粗（能放音乐的应该不多）。这时，我想起了闲置的树莓派，使用OpenCV+树莓派做Motion Detection，只要检测到有移动的东西（人）就开始播放音乐。恩，没错，本人相当懒。另外，在上大号时被摄像头照着也挺别扭。

Motion Detection的实现方法有很多，我使用的方法是Background subtraction、tutorial_py_bg_subtraction。

Background subtraction基本原理：首先取一张静态的背景图（不包含要检测的移动物体），然后比较监控图像（包含移动物体）和背景图，找到不同区域，这个区域就是要检测的物体。在现实环境中要复杂的多，我们还要考虑到光线变化、阴影、反射等等影响背景环境的因素。

本帖代码运行环境：Ubuntu + OpenCV 3.1，稍作修改即可在树莓派上运行。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

import cv2 import time   camera = cv2 . VideoCapture ( 0 ) if camera is None :      print ( '请先连接摄像头' )      exit ( )   fps = 5 # 帧率 pre_frame = None    # 总是取前一帧做为背景（不用考虑环境影响）   play_music = 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.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 )          image , contours , hierarchy = cv2 . findContours ( thresh . copy ( ) , cv2 . RETR_EXTERNAL , cv2 . CHAIN_APPROX_SIMPLE )          for c in contours :              if cv2 . contourArea ( c ) < 1000 : # 设置敏感度                  continue              else :                  #print(cv2.contourArea(c))                  print ( "前一帧和当前帧不一样了, 有什么东西在动!" )                  play_music = True                  break            pre_frame = gray_img   camera . release ( ) cv2 . destroyAllWindows ( )

我在摄像头前稍有移动，它就检测出来了。如果我在摄像头前保持静止，由于前一帧和当前帧没有大的变化，它就认为场景内没有移动的东西。

下面只要起一个线程播放音乐就大公告成了。

Python播放mp3的方法非常多，由于我使用Linux系统，最简单的方式是直接调用mplayer，连线程都省了。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

import os import subprocess import random import cv2 import time   camera = cv2 . VideoCapture ( 0 ) if camera is None :      print ( '请先连接摄像头' )      exit ( )   fps = 5 # 帧率 pre_frame = None    # 总是取前一帧做为背景   mp3_path = '/root/Music' mp3_filenames = [ ] for mp3 in os . listdir ( mp3_path ) :      if mp3 . endswith ( '.mp3' ) :          mp3_filenames . append ( mp3 )   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.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 )          image , contours , hierarchy = cv2 . findContours ( thresh . copy ( ) , cv2 . RETR_EXTERNAL , cv2 . CHAIN_APPROX_SIMPLE )          for c in contours :              if cv2 . contourArea ( c ) < 1000 : # 设置敏感度                  continue              else :                  mp3_file = mp3_path + '/' + random . choice ( mp3_filenames )                  print ( "playing" , mp3_file )                  p = subprocess . Popen ( 'mplayer ' + mp3_file , stdin = None , stdout = None , shell = True )                  p . wait ( )                  break            pre_frame = gray_img   camera . release ( ) cv2 . destroyAllWindows ( )

树莓派读摄像头代码片段：

1 2 3 4 5 6 7 8

camera = PiCamera ( ) camera . resolution = ( 500 , 500 ) camera . framerate = 5 rawCapture = PiRGBArray ( camera )   for f in camera . capture_continuous ( rawCapture , format = "bgr" , use_video_port = True ) :      cur_frame = f . array      #...

相关资源

• https://github.com/RobinDavid/Motion-detection-OpenCV
• https://github.com/cedricve/motion-detection
• motion－Linux下的运动检测工具