Chương trình phát hiện chuyển động WebCam bằng Python?

Trong phần này, chúng ta sẽ viết chương trình python sẽ phân tích các hình ảnh được chụp từ webcam và cố gắng phát hiện chuyển động và lưu trữ khoảng thời gian của video webcam trong một tệp csv.

Thư viện bắt buộc

Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện OpenCV &pandas cho việc đó. Nếu nó chưa được cài đặt, bạn có thể cài đặt nó bằng pip, với những thứ như:

$pip install opencv2, pandas

Mã mẫu

#Import required libraries
import cv2
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

#Initialise variables
stillImage = None
motionImage = [ None, None ]
time = []

# Initializing the DataFrame with start and end time
df = pd.DataFrame(columns = ["start", "end"])

# Capturing video
video = cv2.VideoCapture(0)

while True:
   # Start reading image from video
   check, frame = video.read()
   motion = 0

   # Convert color image to gray_scale image
   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
   if stillImage is None:
      stillImage = gray
      continue
   # Still Image and current image.
   diff_frame = cv2.absdiff(stillImage, gray)

   # change the image to white if static background and current frame is greater than 25.
   thresh_frame = cv2.threshold(diff_frame, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
   thresh_frame = cv2.dilate(thresh_frame, None, iterations = 2)
   # Finding contour and hierarchy from a moving object.
   contours,hierachy = cv2.findContours(thresh_frame.copy(),
      cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
   for contour in contours:
      if cv2.contourArea(contour) < 10000:
         continue
      motion = 1
      (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)
   # Append current status of motion
   motionImage.append(motion)
   motionImage = motionImage[-2:]
   # Append Start time of motion
   if motionImage[-1] == 1 and motionImage[-2] == 0:
      time.append(datetime.now())

   # Append End time of motion
   if motionImage[-1] == 0 and motionImage[-2] == 1:
      time.append(datetime.now())
   # Displaying image in gray_scale
   cv2.imshow("Gray_Frame", gray)

   # Display black and white frame & if the intensity difference is > 25, it turns white
   cv2.imshow("Threshold Frame", thresh_frame)
   # Display colored frame
   cv2.imshow("Colored_Frame", frame)

   key = cv2.waitKey(1)
   # Press q to stop the process
   if key == ord('q'):
      if motion == 1:
         time.append(datetime.now())
      break

# Append time of motion
for i in range(0, len(time), 2):
   df = df.append({"Start":time[i], "End":time[i + 1]}, ignore_index = True)

# Creating a csv file in which time of movements will be saved
df.to_csv("FrameInMotion_time.csv")

video.release()

# close window
cv2.destroyAllWindows()

Đầu ra

Chúng ta có thể thấy rằng chúng ta sẽ nhận được 3 Windows khác nhau sẽ hiển thị chuyển động hiện tại của chúng ta từ webcam ở ba chế độ khác nhau (thang độ xám, màu &đen &trắng).

Nó cũng sẽ lưu trữ ngày giờ của Chuyển động webcam của chúng tôi trong một csv và đầu ra của chúng tôi từ csv sẽ giống như sau:

FrameMotion_time.csv (đầu ra)

start     end      End                            Start
0                  2019-02-21 18:10:59.718005     2019-02-21 18:08:35.791487