精华内容
下载资源
问答
  • 基于opencv移动侦测

    2018-12-01 20:18:51
    基于opencv移动侦测。可以直接调取网络摄像头或者本地视频或者本地摄像头
  • python+opencv移动侦测(帧差法)

    千次阅读 2020-03-24 09:37:47
    python+opencv移动侦测(帧差法) 图像处理帧差法,视频异常事件检测 1.帧差法原理 移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异,对差异值设置阈值,筛选大于阈值的像素点,做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。...

    python+opencv移动侦测(帧差法)

    图像处理帧差法,视频异常事件检测

    1.帧差法原理
    移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异,对差异值设置阈值,筛选大于阈值的像素点,做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。帧差法较为简单的视频中物体移动侦测,帧差法分为:单帧差、两桢差、和三桢差。随着帧数的增加是防止检测结果的重影。
    2.python实现代码

    import cv2
    cap = cv2.VideoCapture('D:\\avi\\mike.avi')
    ret, frame = cap.read()
    prevframe = frame    #第一帧
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        nextframe = frame
        if ret:
            diff = cv2.absdiff(prevframe,nextframe)
            cv2.imshow('video', diff)
            prevframe = nextframe   #帧差法 背景变化
            k = cv2.waitKey(30) & 0xff
            if k == 27:
                break
        else:
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • OpenCV 移动追踪

    2018-06-07 19:51:48
    将运动的物体从背景中检测出来,通过色差的不同来将移动的物体于背景区别开,调节阈值来计算出与背景的差值。使用一些OpenCV绘图功能来绘制交叉点,并且显示在跟踪的物体图像上,并且在整个监测运动的工程中,可以...
  • OpenCV移动物体检测

    2021-04-05 00:08:57
    cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: #灵敏度 if cv2.contourArea(c) 为阈值 continue else: #框选移动部分 (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(cur_frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,...
    #encoding=utf-8
    import cv2
    import time
    import winsound
    
    camera = cv2.VideoCapture(0)    # 定义摄像头对象,其参数0表示第一个摄像头(自带摄像头)
    if camera is None:
        #如果摄像头打开失败,则输出提示信息
        print('please connect the camera')
        exit()
     
    fps = 30    #帧率 
    pre_frame = None    #总是取前一帧做为背景(不用考虑环境影响)
      
    while True:
        start = time.time()
        # 读取视频流
        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)
        
        #检测如何按下Q键,则退出程序
        key = cv2.waitKey(30) & 0xff
        if key == 27:
            break
        #转灰度图
        gray_img = cv2.cvtColor(cur_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #将图片缩放
        gray_img = cv2.resize(gray_img, (500, 500))
        # 用高斯滤波进行模糊处理
        gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (21, 21), 0)
     
        #如果没有背景图像就将当前帧当作背景图片
        if pre_frame is None:
            pre_frame = gray_img
        else:
            # absdiff把两幅图的差的绝对值输出到另一幅图上面来
            img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_img)
            
            #threshold阈值函数(原图像应该是灰度图,对像素值进行分类的阈值,当像素值高于(有时是小于)
            #阈值时应该被赋予的新的像素值,阈值方法)
            thresh = cv2.threshold(img_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
            
            #膨胀图像
            thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
            
            # findContours检测物体轮廓(寻找轮廓的图像,轮廓的检索模式,轮廓的近似办法)
            contours, hierarchy =   cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            
            for c in contours:
                #灵敏度
                if cv2.contourArea(c) < 1000:	# 1000为阈值
                    continue
                else:
                    #框选移动部分
                    (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!!!")
                    flag = True
                    if flag == True:
                        winsound.Beep(600, 1000)
                    break
    
            #显示
            cv2.imshow('img', cur_frame)	
            pre_frame = gray_img
            
    # release()释放摄像头 
    camera.release()
    #destroyAllWindows()关闭所有图像窗口
    cv2.destroyAllWindows()
    
    展开全文
  • opencv移动目标检测

    2016-02-29 14:35:00
    opencv移动目标检测一: 参考地址: http://wenku.baidu.com/link?url=xeOz_Kq-qd_cOq_ibuFo-MHlL0_e1kDLXIt9cWMy33kSi0BQHCXhqDRMWJMO3IVzydNhUYc52u7ao2QRftrq7tv7sVFDkN9rqHJXvj5K-Pq&qq-pf-to=pcqq.c2c ...

    opencv移动目标检测一:

    参考地址:

    http://wenku.baidu.com/link?url=xeOz_Kq-qd_cOq_ibuFo-MHlL0_e1kDLXIt9cWMy33kSi0BQHCXhqDRMWJMO3IVzydNhUYc52u7ao2QRftrq7tv7sVFDkN9rqHJXvj5K-Pq&qq-pf-to=pcqq.c2c

    http://wenku.baidu.com/link?url=-rhym5opRYCczihzlSrC2BVoy7ZN9k-nWk9dpgVlS2ypKeslyCAoqIqM3amE-Xzsu714Orss3pisMwshYda74l_W0COhP-356yJBUznx6yq

    转载于:https://www.cnblogs.com/hyz5525/p/5227404.html

    展开全文
  • 本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.帧差法原理 移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异,对差异值设置阈值,筛选大于阈值的像素点,做掩模图即可选出...
  • #include "pch.h"...opencv2\opencv.hpp&gt; #include &lt;vector&gt; using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture capture(0);//capture("D:\\...
    #include "pch.h"
    #include <iostream>
    #include <opencv2\opencv.hpp>
    #include <vector>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	VideoCapture capture(0);//capture("D:\\项目资料\\车载AR\\夜视录屏\\20190103_200614.mp4");
    	if (!capture.isOpened())//如果视频不能正常打开则返回
    		return 0;
    
    	Ptr<BackgroundSubtractor> pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2();
    	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3, 3), Point(-1, -1));
    
    	vector<vector<Point>> contours;
    	vector<Vec4i> hireachy;
    
    	Mat frame, gray, mogMask;
    
    	while (capture.read(frame))
    	{
    		imshow("src6-16", frame);
    		pMOG2->apply(frame, mogMask, 0.8f);
    		
    		threshold(mogMask, mogMask, 100, 255, THRESH_BINARY);
    		
    		morphologyEx(mogMask, mogMask, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1));
    		findContours(mogMask, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
    		cvtColor(mogMask, mogMask, COLOR_GRAY2BGR);
    		
    		int count = 0;
    		char numText[8];
    		for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++)
    		{
    			double area = contourArea(contours[t]);
    			if (area < 100)
    				continue;
    
    			Rect selection = boundingRect(contours[t]);
    			if (selection.width < 10 || selection.height < 10)
    				continue;
    			count++;
    			rectangle(mogMask, selection, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
    
    			sprintf_s(numText, "%d", count);
    			putText(mogMask, numText, Point(selection.x, selection.y), CV_FONT_NORMAL, FONT_HERSHEY_PLAIN, Scalar(255, 0, 0), 1, 8);
    		}
    
    		imshow("num6-16", mogMask);
    		if (waitKey(50) == 27)
    			break;
    
    	}
    
    	capture.release();//释放资源
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

     

     

     

    展开全文
  • 主要介绍了python opencv 检测移动物体并截图保存实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 固定监控,需要快速标记全天候出现画面变化的时间段,需要使用到运动侦测的方法,本文主要使用帧差法进行计算。 点跟踪: 这类方法通常在连续帧中检测到的目标被表达为点。再引入其它方法来进行目标检测。其问题...
  • python opencv检测测移移动动物物体体并并截截图图保保存存实实例例 这篇文章主要介绍了python opencv 检测移动物体并截图保存实例具有很好的参考价值希望对大家有所帮助 一起跟随小编过来看看吧 最近在老家找...
  • opencv移动物体追踪

    千次阅读 2019-08-22 15:50:22
    本次试验用的WINFORM ,要先绘制窗体 ,自己测试的时候注意对象名就可以了。 public Form1() { InitializeComponent();... } } 下面是绘制的窗 体: 实际上移动烟盒,只要在摄像头范围内,就能一直抓取到这个烟盒。
  • 标识出摄像头视频中的移动的物体,光影效果好的时候效果较好,摄像头不能乱动。
  • # findContours检测物体轮廓(寻找轮廓的图像,轮廓的检索模式,轮廓的近似办法) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: # ...
  • 上一篇qt +opencv dnn+tensorflow实现敏感区域预警使用起来准确率高,能针对特定的物品侵入进行专门识别,但运行速度不是很快,不能达到实时识别,今天使用移动侦测算法进行了下测试,发现速度相当快,达到了实时...
  • 通过背景建模进行前景的提取并对移动物体进行侦测 当前opencv版本4.3 //移动物体的侦测与统计 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int ...
  • OpenCV检测行人移动方向

    千次阅读 2020-06-17 13:29:59
    在此文章中,我们将使用 python 中的 opencv 库创建一个运动热图,用于检测物体或人的流动方向。 输入:一段包含行人运动的视频文件。 输出:运动热图视频,其中的一帧如下图所示: 实现流程 这个程序是基于一种被...
  • 基于Opencv移动目标检测

    千次阅读 2019-03-28 20:17:46
    #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { ...
  • 利用opencv进行移动物体检测

    千次阅读 2018-03-13 19:38:00
    进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来。将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的物体。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接...
  • python opencv 检测移动物体并截图保存

    千次阅读 2018-02-27 16:01:25
    最近在老家找工作,无奈老家工作真心太少,也没什么面试机会,不过之前面试一家公司,提了一个有意思的需求,检测河面没有有什么船只之类的物体,我当时第一反应是用opencv做识别,不过回家想想,河面相对的东西比较...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 11,936
精华内容 4,774
关键字:

opencv移动检测