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傳統(tǒng)視覺項目 | ?使用 OpenCV 進行運動檢測

開發(fā) 機器視覺
在本文中,我們將引導你了解檢測視頻流或實時畫面中運動的基本概念、工具和技術。

在技術不斷重塑我們與世界互動方式的時代,計算機視覺已成為最令人興奮的創(chuàng)新領域之一。從自動駕駛汽車到家庭安防系統(tǒng),檢測和解釋運動的能力已成為現(xiàn)代應用的重要組成部分。在這些進步的背后,OpenCV(開源計算機視覺庫)扮演了核心角色,它使開發(fā)者能夠構建強大而高效的圖像和視頻處理系統(tǒng)。

在本文中,我們將引導你了解檢測視頻流或實時畫面中運動的基本概念、工具和技術。通過本文的學習,你不僅將擁有一個可運行的原型,還會對運動檢測背后的原理有更深入的理解。

運動檢測的工作原理是什么?

運動檢測,也稱為動作檢測,涉及識別視頻流中連續(xù)幀之間的變化。其基本思想很簡單:如果幀的某一部分隨時間發(fā)生顯著變化,我們假設該區(qū)域發(fā)生了運動。以下是運動檢測的基本流程:

  • 幀差分:通過比較視頻的連續(xù)幀,我們可以識別像素值發(fā)生變化的區(qū)域。這些差異通常表示運動。
  • 閾值處理:在識別出差異后,應用閾值以將顯著變化與噪聲分離。這確保忽略微小變化(如光照變化)。
  • 輪廓檢測:為了定位和勾勒移動物體,分析處理后的圖像以檢測輪廓。這些輪廓代表移動物體的形狀。
  • 背景減除(可選):在更高級的情況下,維護一個背景模型,任何與背景的偏差都被視為運動。這種方法在固定攝像頭的場景中特別有效。
  • 后處理:可以使用其他技術(如過濾小范圍運動或穩(wěn)定檢測)來優(yōu)化結果,提高準確性。

為什么選擇OpenCV?

OpenCV(開源計算機視覺)是一個強大的開源庫,專為實時計算機視覺和圖像處理而設計。它提供了廣泛的工具和功能,使運動檢測、人臉識別、目標跟蹤等任務變得簡單高效。OpenCV的主要特點包括:

  • 廣泛的算法:預建的圖像處理、特征提取和目標檢測算法。
  • 多語言支持:與Python、C++、Java等語言無縫協(xié)作。
  • 實時性能:針對速度進行了優(yōu)化,非常適合實時應用。
  • 豐富的文檔:龐大的社區(qū)和優(yōu)秀的文檔使OpenCV對初學者友好且高度可定制。

在本文中,我們將使用OpenCV的視頻處理功能構建一個運動檢測系統(tǒng)。通過將OpenCV的工具與Python的簡潔性結合,你會發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)一個能夠有效檢測和突出運動的解決方案非常容易。

開始使用

步驟1:安裝必要的庫

pip install opencv-python numpy

步驟2:導入庫

import cv2
import numpy as np

步驟3:定義運動檢測邏輯

  • 使用函數(shù)calculate_motion_regions檢測運動。
  • 比較連續(xù)幀以發(fā)現(xiàn)差異。
  • 使用輪廓突出顯示運動區(qū)域。
  • 通過閾值過濾小范圍運動。
def calculate_motion_regions(prev_frame, curr_frame, mask, threshold=900):
    # Apply the mask to both frames
    prev_roi = cv2.bitwise_and(prev_frame, prev_frame, mask=mask)
    curr_roi = cv2.bitwise_and(curr_frame, curr_frame, mask=mask)

    # Convert to grayscale for simplicity
    prev_gray = cv2.cvtColor(prev_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    curr_gray = cv2.cvtColor(curr_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Calculate absolute difference
    diff = cv2.absdiff(prev_gray, curr_gray)

    # Threshold the difference to binarize
    _, diff_thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # Find contours of the motion regions
    contours, _ = cv2.findContours(diff_thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    motion_regions = []
    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) > threshold:  # Filter small motion areas
            motion_regions.append([contour])

    return motion_regions, diff_thresh

步驟4:初始化視頻捕獲和掩碼

打開視頻文件。

cap = cv2.VideoCapture(r"YourVideoPath") # or use 0 for webcam
if not cap.isOpened():
    print("Error: Cannot open video file.")
    exit()

讀取第一幀并創(chuàng)建覆蓋整個幀的掩碼。

ret, prev_frame = cap.read()
if not ret:
    print("Error: Cannot read the first frame.")
    cap.release()
    exit()

mask = np.ones(prev_frame.shape[:2], dtype=np.uint8) * 255

步驟5:逐幀處理視頻

循環(huán)遍歷視頻幀,計算運動區(qū)域并顯示結果。

while cap.isOpened():
    ret, curr_frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    motion_regions, motion_mask = calculate_motion_regions(prev_frame, curr_frame, mask)

    # Draw bounding boxes around motion regions

    for motion_region in motion_regions:
        cv2.polylines(curr_frame, motion_region, isClosed=True, color=(0, 255, 0), thickness=1)

    # Update the previous frame
    prev_frame = curr_frame.copy()

    # Convert motion mask to 3 channels for concatenation
    motion_mask_colored = cv2.cvtColor(motion_mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    curr_frame = cv2.resize(curr_frame, (490, 640))
    motion_mask_colored = cv2.resize(motion_mask_colored, (490, 640))

    # Concatenate the current frame and the motion mask side-by-side
    combined_frame = cv2.hconcat([curr_frame, motion_mask_colored])

    # Show the combined frame
    cv2.imshow('Motion Detection', combined_frame)

    # Break the loop with 'q'
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
        break

步驟6:回收

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

工作原理

(1) 幀比較:

  • 每一幀都與前一幀進行比較,以識別差異(運動)。
  • 使用每幀的灰度版本以簡化處理。

(2) 運動閾值處理:

通過閾值過濾掉微小差異,以分離出顯著的運動區(qū)域。

(3) 運動區(qū)域邊界:

在檢測到的運動區(qū)域周圍繪制輪廓以突出顯示。

(4) 可視化:

將處理后的幀和運動掩碼并排顯示,以便更好地理解。

運行代碼

  • 將完整腳本保存為.py文件。
  • 運行腳本
  • 按q鍵退出視頻顯示。
責任編輯:趙寧寧 來源: 小白玩轉Python
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